與2D視覺相比，3D視覺能夠檢測物體的高度或深度信息，并且在圖像處理性能、軟件算法和硬件配置方面都有巨大的提升。此外，3D視覺還能更好地進行多傳感器融合，將目標對象轉(zhuǎn)化為具有精確坐標的三維點云圖，從而拓寬了2D視覺無法觸及的領域。由此也在推動傳統(tǒng)的2D機器視覺正快速向3D機器視覺升級。

傳統(tǒng)的重工制造業(yè)生產(chǎn)模式多為多品種小批量離散型制造，工藝復雜，智能化程度較低。長期以來，該行業(yè)主要依靠人力勞動，導致生產(chǎn)效率低下且工作強度大。同時，重工業(yè)在智能化生產(chǎn)過程中常面臨產(chǎn)品規(guī)格多、工件散亂堆疊、精度和節(jié)拍要求高、金屬件表面反光、輸送線存在油污、粉塵、銹蝕等挑戰(zhàn)，這些因素給機器視覺識別帶來了巨大的困難。

引入3D視覺技術可以解決重工業(yè)生產(chǎn)中的諸多問題。通過使用3D相機搭配視覺軟件，可以引導機械臂進行下料分揀、汽車自動化裝配等智能作業(yè)。與此同時，機器視覺引導技術能夠突破機器人簡單重復示教軌跡的限制，實現(xiàn)各類工件的抓取、搬運等操作，極大地提升生產(chǎn)效率，降低人工工作強度。

在重工業(yè)領域的工件下料分揀場景中，可以采用3D視覺技術與機械臂協(xié)同作業(yè)，通過高精度視覺檢測對工件進行精準識別和動態(tài)抓取、分揀，并進行智能規(guī)劃碼放。這種應用可以實現(xiàn)高效、精確的操作，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。