从二维视觉到人工智能驱动的三维感知，机器人技术不断发展，能够以更高的精度和灵活性处理制造过程中的复杂任务。

从二维视觉到机器视觉：机器人视觉的早期阶段

机器视觉，最初称为“机器人视觉”，通过自动检测缺陷、确保准确装配和跟踪流程，彻底改变了制造业。早期系统依靠 2D 视觉来检查和跟踪物体，适合固定、可预测环境的简单应用。例如，具有 2D 视觉的FANUC M-20iA 机器人（于 2009 年推出）可以识别和定位装有相同电路板的箱子。在这种设置下，箱子及其内容物保持在已知位置，从而使 2D 相机能够充分发挥作用。

这些系统在复杂环境中表现不佳。由于缺乏深度感知，它们容易受到光线变化、反射和某些角度的影响，从而影响准确性。因此，2D 视觉在现实世界中表现不佳，因为变化性是影响因素之一。

这种限制引发了对更强大解决方案的需求：3D 视觉。

3D视觉的突破：为机器人感知增加深度

3D 视觉标志着机器视觉的重大进步，使机器人能够通过深度和空间感知来解读周围环境。早期的 3D 视觉技术（如结构光和立体视觉）使用以略微不同的角度放置的双摄像头来估计深度。虽然这些设置允许机器人以三维方式绘制其环境，但它们仍然面临局限性。

3D 视觉为机器人技术开辟新应用

3D 视觉为以前无法实现自动化且需要人工干预的应用开辟了可能性，例如粘合、焊接、材料处理、打磨和表面处理。具有 3D 视觉的机器人现在可以在动态和非结构化环境中跟踪、抓取和定位物体，从而使其具有很高的价值。

让3D 视觉更具可访问性和适应性

随着不断的变革，Inbolt 推出了一种解决方案，使机器人的 3D 视觉既易于使用又具有适应性。通过结合基于强大 AI 算法的 3D 摄像头技术，inbolt 的系统可让机器人实时解读周围环境，即使在动态或非结构化环境中也是如此。

与需要特定计算机视觉专业知识的传统 3D 视觉系统不同，inbolt 的 AI 可以在 15 分钟内以最少的输入完成训练。

这种易用性改变了游戏规则，使公司无需专业知识即可部署视觉引导机器人，从而使 3D 引导机器人成为工厂车间的标准。

未来：人工智能增强的3D 视觉和通往类似人类理解的道路

随着人工智能的不断进步，机器人的 3D 视觉有望增强实时物体检测，使机器人不仅能够根据形状区分物体，还能根据功能和环境区分物体。这种能力在制造业、电子业、医疗保健业、农业和物流业等领域至关重要，因为这些领域的机器人越来越需要独立导航和适应。

下一个前沿领域可能是神经网络和深度学习，进一步增强机器人理解复杂环境的能力。通过集成这些工具，3D 视觉最终可以让机器人和协作机器人与人类更自然地协作，为各个行业带来新的可能性。