视觉检测这块，2D还是3D啊？新人别笑话
刚入行没多久，现在公司让我搞机器人视觉自动检测的项目，主要是想用来识别零件表面缺陷和尺寸测量。我查了点资料发现方向挺多的，2D、3D、线扫、点云啥的，越看越懵。
想问问各位，实际项目里2D视觉够用吗？什么情况下必须上3D？还有光源、相机选型这块有没有什么套路？我现在连项目该从哪儿下手都没太理清楚。
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2D和3D不是二选一，看你检测对象。平面尺寸、字符、二维码、简单有无检测，2D够了，上个500万像素面阵相机配条形光，基本能cover大部分场景。我们做汽车零部件检测跑了三年了，主要还是2D方案，成本低、速度快、一致性好。
3D是万不得已才上，比如检测高度差、平面度、装配间隙，或者工件有重叠遮挡必须用高度信息分离。一般线激光+振镜扫描或者结构光方案，单点位精度可以做到0.01mm级别，但成本翻好几倍，软件也复杂得多。光源这块别听那些理论派的，实操就是先把产品拿到手，用可调光源打几十种角度拍，哪种对比度明显就用哪种。
你要是刚入门，建议先把2D玩明白，halcon或者visionpro选一个吃透，比啥都强。
先问清楚三个事再决定方案：检测精度要求多少？节拍要求多少秒一个？现场环境稳不稳定？
这三个参数不定下来，上来就讨论2D还是3D就是耍流氓。比如精度要求0.1mm以下还要在线检测，2D基本没戏直接上3D。要是节拍要求10秒以内且产品本身一致性差，那可能得考虑深度学习辅助。你先把需求细化到具体数字再发出来大家才好判断。
2D够用个锤子，你去看看现在哪个新上的项目不用3D的。我们厂做手机壳检测，三年前就全切线扫方案了，2D现在只用在最基础的定位场景。检测精度到微米级别2D根本扛不住，视野一缩精度就废了，3D点云数据才是王道。
而且现在3D相机价格打下来了，国产的如微视、图漾的工业级深度相机也就几千块一台，没必要死磕2D。新人就得学新东西，直接上手线扫加点云处理，别在老技术上浪费时间。