2d技術起步較早，技術也相對成熟，在過去的30年中已被證明在廣泛的自動化和產品質量控制過程中非常有效。
2d技術根據灰度或彩色影象中對比度的特徵提供結果。 2d適用於缺失/存在檢測、離散物件分析、圖案對齊、條形碼和光學字元識別(ocr)以及基於邊緣檢測的各種二維幾何分析，用於擬合線條、弧線、圓形及其關係(距離，角度，交叉點等)。
模式匹配：處理零件變化的關鍵
2d視覺技術在很大程度上由基於輪廓的圖案匹配驅動，以識別部件的位置，尺寸和方向。 技術人員可以使用2d來識別零件並建立動態適應零件位置，角度和尺寸的檢測工具，從而實現零件移動的穩健測量。 今天的模式匹配處理遮擋，雜波，失真，對比度反轉，重疊的部分和不均勻的照明。
無法測量形狀
2d感測器不支援與形狀相關的測量。 例如，2d感測器不能夠測量諸如物體平面度，表面角度，部分體積，或者區分相同顏色的物體之類的特徵，或者在具有接觸側的物體位置之間進行區分。
易受變數照明條件的影響
由於照明決定了邊緣位置和測量精度，因此感測器視野範圍內的照明變化有時會導致邊緣測量誤差，除非使用特定的技術來補償這種影響。 在工廠條件下，照明變化是生產車間意外環境或現場**的共同挑戰。
有限的對比度補償
2d感測器依賴於測量物體的對比度(邊緣資料)，例如，這意味著它們無法測量黑色背景上的黑色物體，或者在沒有特定光照的情況下區分部分特徵來暴露邊緣的存在和定義。
對物體運動敏感
由於元件移動造成的誤差，二維感測器需要沿光軸(z軸)精確固定，使用尺度不變特徵檢測，或者使用大型遠心光學元件(必須與fov尺寸相匹配)來消除影響。
結合2d和3d技術
3d視覺通過新增描述形狀的第二層資料來建立在2d的成熟功能上，這對於設計高度可靠的測量系統至關重要。
更豐富的資料採集
3d視覺可以測量產生2d系統不能的形狀資訊。 因此，可以測量與形狀相關的特徵，例如物體平直度，表面角度和體積。
測量穩定性
3d感測器中的所有元件都被牢固地安裝在單個光機械元件上，以確保重複性，焦距相對於發射器和成像器平面鎖定在位，並且包括溫度補償功能，以便糾正由於金屬蠕變而引起的移動。
精度和重複性
利用3d機器視覺提供的深度測量資訊，由於物體位置(距感測器的距離)而導致的誤差不再可能，這意味著物體可以在感測器的測量體積內的任何位置移動，並仍能得到準確的結果。 這簡化了物體固定要求，並降低了系統設計和維護成本。
多感測器拼接
3d機器視覺的另乙個好處是能夠使用已知的偽像將來自相對較少的多個掃瞄器的3d點雲拼接在一起，從而校準到通用座標系。 例如，可以用多個掃瞄器掃瞄諸如卡車框架的大物體。 定位和對準數以百計的二維相機，並使用攝影測量法來生成三維模型要比使用少量高精度的三維掃瞄器更加複雜和不準確。
精密機器人視覺指導
工業機械人在三維世界中工作。 盲人機械人僅限於執行重複和結構化的任務。 3d機器視覺使機械人能夠感知其物理環境的變化，並相應地進行調整，從而在基本應用中提高了靈活性，實用性和速度，例如拾放。
1、對比度不變，是檢查低對比度物體的理想選擇
2、體積測量(x，y和z軸)提供形狀和位置
3、對較小的照明變化或環境光不敏感
4、整合的光學，照明和校準功能提高了重複性
5、建立大型物體檢測的多感測器設定更簡單
機器視覺檢測由2D向3D邁進
現在，機器視覺檢測整合商發現越來越難以通過普通的2d機器視覺檢測系統來增值。2d機器視覺檢測距今已發展了30餘年，技術較為成熟，在自動化領域和產品質量控制過程中被廣泛的使用，而現在由於對精確度的要求越來越高,3d機器視覺檢測變得更為受歡迎，3d測量能夠產生2d系統不能產生的形狀資訊，因此其使用範圍更...
2D轉換 3D轉換
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2D縮放和3D位移
2d 平面空間的元素變形。變形屬性 transform transform的屬性值為功能函式。2d功能函式 2d的位移 2d的旋 2d的縮放 2d的傾斜 transform translate x,y 位移 transform translatex x軸移動的距離 transform transla...