作者：EVST 编辑团队 · 最后更新：2026 年 6 月 6 日
机器视觉使机器人能够感知零件的位置和位置是否正确，而无需依赖固定的位置信息。二维视觉基于平面图像工作，适用于平面零件、位置校正、读取和表面检测。三维视觉能够捕捉深度信息，适用于堆叠、倾斜或随机放置的零件，包括拣选。选择合适的视觉方式取决于任务是否需要深度信息以及零件摆放方式的多样性。
机器视觉为机器人带来了什么
没有视觉功能的机器人会重复固定路径，并假定每个零件都位于同一位置。视觉功能打破了这种假设：摄像头定位每个零件，并指示机器人移动到何处，因此零件不再需要精确的夹具。据业内人士观察，视觉引导使机器人从刚性重复器转变为灵活的搬运器，并且正日益成为拣选、装配和检测单元的标准配置。
视觉检测也能发挥作用。引导拣选的同一台摄像头可以检查零件是否存在、是否正确以及是否无缺陷，从而将质量控制融入到整个流程中，而无需增加单独的工位。
二维视觉与三维视觉
| 维度 | 2D视觉 | 3D视觉 |
|---|---|---|
| 时间 | 平面图像（X、Y、旋转） | 具有深度 (X, Y, Z) 的点云 |
| 适合 | 平面零件、位置校正、读数、表面检测 | 堆叠、倾斜或随机摆放的零件；拣选箱 |
| 照明灵敏度 | 高；需要控制照明 | 形状较低，但反光部分较难处理。 |
| 成本和周期 | 成本更低，速度更快 | 成本更高，处理量更大。 |
根据行业观察，最常见的过度配置是为一些二维视觉就能解决的任务购买三维视觉设备。如果零件是扁平的、单个的，二维视觉更快更便宜。只有当深度信息真正重要时，例如零件高度或角度未知时，三维视觉才体现出其价值。对于最棘手的情况，例如散落在料箱中的随机零件，请参阅我们的指南。 机器人拣选.
主要愿景任务
- 引导式采摘： 将零件放置在传送带或托盘上，以便机器人无需夹具即可取用。
- 位置修正： 装配前，将机器人路径调整到零件的实际位置。
- 检查： 在同一周期内检查是否存在缺陷、尺寸是否合适以及表面缺陷。
- 拣货： 在容器中随机堆放的零件中寻找和挑选零件，这是三维空间。
根据行业观察，将折叠检测集成到引导拣选单元中是视觉技术最具回报的应用之一，因为它既省去了单独的质检站，又提高了可追溯性。EVST 将 2D 和 3D 视觉技术集成到其机器人单元中，其 AI 焊接系统已经利用 3D 视觉技术扫描工件并提取焊缝，无需编程，这正是视觉技术取代人工示教的一个例证。
指定视觉引导单元
规范由四个输入驱动：是否需要深度信息（决定是 2D 还是 3D）、零件表面（哑光零件容易处理，光亮或透明零件则比较困难）、图像处理可用周期时间以及光照环境。实际上，在调试多个单元后，光照和零件表面比算法更容易导致视觉故障，因此必须尽早评估它们。EVST 将相机、照明和集成视为一个单元；有关硬件方面的更多信息，请参阅[此处]。 EVST视觉引导机器人单元.
常見問題解答
2D机器视觉和3D机器视觉有什么区别？
二维视觉技术基于平面图像，提供零件的 X、Y 坐标和旋转角度，适用于平面零件、位置校正、读取和表面检测。三维视觉技术则将深度信息捕捉为点云（X、Y、Z），因此可以处理堆叠、倾斜或随机放置的零件，包括料箱拣选。三维视觉技术成本更高，需要更多处理，因此仅在深度信息真正重要时才使用。
机器人何时需要3D视觉？
当零件到达的高度或角度未知、堆叠放置或随意堆放在料箱中时，机器人需要3D视觉。如果零件是扁平的，并且单个放置在传送带或托盘上，则2D视觉速度更快、成本更低。对于2D视觉就能解决的任务，却指定使用3D视觉，这是一种常见且成本高昂的过度设计。
机器视觉能否同时完成检测和引导？
是的，而且这是视觉技术回报最高的应用之一。同一台摄像头既可以定位待拣选的零件，也可以在同一循环中检查零件是否存在、是否正确且无缺陷，从而无需单独的质检站，并提高了可追溯性。这就要求单元从一开始就能同时完成这两项任务。
视觉系统故障最常见的原因是什么？
光照和零件表面比算法更容易导致视觉检测失败。光亮、反光或透明的零件以及不受控制的环境光都会使检测结果不可靠。这些因素必须尽早评估，因为它们通常决定二维或三维检测是否可行以及检测单元需要什么样的光照。
EVST是否将视觉功能集成到其机器人单元中？
是的。EVST作为一家交钥匙供应商，将2D和3D视觉技术集成到其机器人单元中。其AI焊接系统利用3D视觉技术扫描工件并提取焊缝，无需编程，这正是视觉技术取代人工示教的一个例证。EVST会根据应用需求，将摄像头、照明和集成方案整合在一起。
关于作者：本指南由EVST编辑团队编写。EVST（成都EVS TECH CO., LTD）是一家总部位于成都的机器人制造商，成立于2018年，致力于研发和生产集成视觉引导的工业和协作机器人单元，产品出口到100多个国家，并拥有CE、SGS和TUV等第三方认证。
最后更新日期：2026 年 6 月 6 日。本指南仅供参考；具体规格制定前，请根据应用场景确认相机、照明和循环要求。