從二維視覺到人工智能驅動的三維感知，機器人技術不斷發展，能夠以更高的精度和靈活性處理制造過程中的復雜任務。

從二維視覺到機器視覺：機器人視覺的早期階段

機器視覺，最初稱為“機器人視覺”，通過自動檢測缺陷、確保準確裝配和跟蹤流程，徹底改變了制造業。早期系統依靠 2D 視覺來檢查和跟蹤物體，適合固定、可預測環境的簡單應用。例如，具有 2D 視覺的FANUC M-20iA 機器人（于 2009 年推出）可以識別和定位裝有相同電路板的箱子。在這種設置下，箱子及其內容物保持在已知位置，從而使 2D 相機能夠充分發揮作用。

這些系統在復雜環境中表現不佳。由于缺乏深度感知，它們容易受到光線變化、反射和某些角度的影響，從而影響準確性。因此，2D 視覺在現實世界中表現不佳，因為變化性是影響因素之一。

這種限制引發了對更強大解決方案的需求：3D 視覺。

3D視覺的突破：為機器人感知增加深度

3D 視覺標志著機器視覺的重大進步，使機器人能夠通過深度和空間感知來解讀周圍環境。早期的 3D 視覺技術（如結構光和立體視覺）使用以略微不同的角度放置的雙攝像頭來估計深度。雖然這些設置允許機器人以三維方式繪制其環境，但它們仍然面臨局限性。

3D 視覺為機器人技術開辟新應用

3D 視覺為以前無法實現自動化且需要人工干預的應用開辟了可能性，例如粘合、焊接、材料處理、打磨和表面處理。具有 3D 視覺的機器人現在可以在動態和非結構化環境中跟蹤、抓取和定位物體，從而使其具有很高的價值。

讓3D 視覺更具可訪問性和適應性

隨著不斷的變革，Inbolt 推出了一種解決方案，使機器人的 3D 視覺既易于使用又具有適應性。通過結合基于強大 AI 算法的 3D 攝像頭技術，inbolt 的系統可讓機器人實時解讀周圍環境，即使在動態或非結構化環境中也是如此。

與需要特定計算機視覺專業知識的傳統 3D 視覺系統不同，inbolt 的 AI 可以在 15 分鐘內以最少的輸入完成訓練。

這種易用性改變了游戲規則，使公司無需專業知識即可部署視覺引導機器人，從而使 3D 引導機器人成為工廠車間的標準。

未來：人工智能增強的3D 視覺和通往類似人類理解的道路

隨著人工智能的不斷進步，機器人的 3D 視覺有望增強實時物體檢測，使機器人不僅能夠根據形狀區分物體，還能根據功能和環境區分物體。這種能力在制造業、電子業、醫療保健業、農業和物流業等領域至關重要，因為這些領域的機器人越來越需要獨立導航和適應。

下一個前沿領域可能是神經網絡和深度學習，進一步增強機器人理解復雜環境的能力。通過集成這些工具，3D 視覺最終可以讓機器人和協作機器人與人類更自然地協作，為各個行業帶來新的可能性。