科创中国

行业领域

电子信息技术,高新技术改造传统产业,微电子技术,新型电子元器件

需求背景

3D机器视觉是一种基于计算机视觉技术的三维空间感知技术。它通过采集和处理图像信息，实现对物体的三维建模、识别和跟踪等功能。3D机器视觉技术在工业自动化、机器人技术、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。

一、技术背景

1.计算机视觉技术的发展

计算机视觉是研究如何使计算机能够像人一样理解图像信息的科学。随着计算机硬件性能的提高和图像处理算法的发展，计算机视觉技术得到了迅速的发展。目前，计算机视觉已经成为人工智能领域的一个热门分支，涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个方面。

2.三维建模技术的发展

三维建模技术是一种将现实世界中的物体转化为计算机中三维模型的技术。随着计算机图形学的发展，三维建模技术已经取得了很大的进步。目前，市场上已经有了许多成熟的三维建模软件，如Blender、3ds Max等。

3.传感器技术的发展

为了实现3D机器视觉，需要使用各种传感器来采集物体的图像信息。近年来，传感器技术取得了很大的进步，如激光雷达、深度摄像头等新型传感器的出现，为3D机器视觉技术的发展提供了有力的支持。

二、应用领域

1.工业自动化

在工业自动化领域，3D机器视觉技术可以实现对工件的自动检测、定位和识别。通过对工件进行三维建模，可以方便地对工件进行分析和优化设计。此外，3D机器视觉还可以用于机器人技术中，实现对环境的感知和导航。

2.虚拟现实

虚拟现实是一种通过计算机模拟产生的沉浸式环境。3D机器视觉技术可以为虚拟现实提供更加真实的视觉效果，使得用户能够在虚拟环境中感受到更加真实的体验。例如，在游戏领域，3D机器视觉技术可以实现对游戏角色的三维建模和动画制作。

3.安防监控

在安防监控领域，3D机器视觉技术可以实现对场景的实时监测和分析。通过对监控画面进行三维建模，可以方便地对目标进行识别和跟踪。此外，3D机器视觉还可以用于人脸识别、行为分析等方面。

4.医疗健康

在医疗健康领域，3D机器视觉技术可以实现对人体结构的三维建模和分析。通过对医学影像进行三维重建，可以帮助医生更好地了解病情，制定更加精确的治疗方案。此外，3D机器视觉还可以用于康复治疗、手术导航等方面。

三、发展趋势

1.深度学习技术的融合

随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始将其应用于3D机器视觉领域。通过深度学习技术，可以实现对图像信息的高效处理和分析，提高3D机器视觉的准确性和实时性。

2.多传感器融合

为了提高3D机器视觉的性能，研究者开始尝试将多种传感器进行融合。通过多传感器数据的综合分析，可以获得更加准确和全面的信息，提高3D机器视觉的应用效果。

3.边缘计算的应用

随着物联网技术的发展，越来越多的设备需要进行实时数据处理和分析。边缘计算作为一种新兴的计算模式，可以有效地解决这一问题。将3D机器视觉技术应用于边缘计算，可以实现对设备状态的实时监测和控制。

需解决的主要技术难题

公司在基础研究方面稍显薄弱，目前处于大力推进2D机器视觉技术的现场应用，但是作为技术储备3D机器视觉相对优势明显。 

期望实现的主要技术目标

达到国际先进水平；

技术成熟度、条件：

达到市场商用条件，成本可控。

处理进度