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機器人領域的 2D 與 3D 相機視覺比較：工程師與開發者的實務見解
創建於 01.15
在快速發展的機器人領域中，攝影機視覺系統扮演著「眼睛」的角色，讓機器能夠感知並與世界互動。從工業自動化和倉儲物流到醫療輔助和自主導航，選擇 2D 或 3D 攝影機視覺直接影響機器人的效能、成本效益以及完成複雜任務的能力。雖然 2D 視覺長期以來一直是機器人的主要應用，但3D 技術近年來，由於感測器設計和運算能力的進步，已獲得顯著的發展。但哪一種才適合您的機器人應用呢？本文將超越表面比較，深入剖析技術細節、實際應用案例以及關鍵決策因素，幫助您做出明智的選擇——同時闡明為何這兩種技術本身並無優劣之分，而是更適合特定情境。
基礎知識：2D 和 3D 相機視覺在機器人學中的運作方式
在深入比較之前，了解每個視覺系統的核心機制及其如何與機器人平台整合至關重要。本質上，2D 和 3D 相機都能擷取視覺資料，但它們的擷取方式有根本性的差異，導致了不同的功能和限制。
2D 相機視覺：用於簡化感知的平面資料
二維攝影機視覺系統透過擷取二維影像來運作，這與傳統智慧型手機攝影機的工作方式類似。這些影像以像素網格的形式呈現場景，每個像素都包含有關顏色（RGB）或亮度（對於單色攝影機）的資訊。在機器人領域，二維攝影機通常與影像處理演算法協同工作，以偵測邊緣、形狀、圖案或顏色對比。例如，二維攝影機可能會識別包裹上的 QR 碼、測量元件的長度，或偵測輸送帶上物體的存在。
二維視覺的一個關鍵特徵是它依賴於平面資訊。它擅長處理物體位於平面上，或深度不相關、或可透過次要方法推斷（例如，使用相機與目標之間的固定距離）的任務。二維系統也相對容易整合，所需的計算能力比三維替代方案少，這使得它們成為許多基本機器人應用的經濟高效選擇。
三維攝影機視覺：用於空間感知的深度資料
3D 相機視覺系統相比之下，不僅捕捉寬度和高度（如 2D 相機），還捕捉深度，創建場景的三維 "點雲" 或網格。這種深度信息賦予機器人真正的空間感知能力——使它們能夠理解物體的距離、形狀以及相對於環境中其他元素的位置。有幾種常見技術用於生成機器人技術中的 3D 數據，包括：
• 立體視覺：使用兩個攝影機（類似人眼）擷取重疊影像，然後透過測量兩者視角之間的差異來計算深度。
• 飛行時間 (ToF)：發射紅外線，測量光線從物體反射回感測器所需的時間，並根據光速計算深度。
• 結構光：將圖案（例如網格或點）投射到場景中；圖案的扭曲用於計算深度。
這種感知深度的能力使 3D 視覺成為需要機器人與不規則形狀物體互動、在非結構化環境中導航或執行精確抓取和放置操作的任務的理想選擇——在這些任務中，了解物體的確切位置至關重要。
正面比較：機器人應用的關鍵指標
為了幫助您評估哪種視覺系統最適合您的需求，我們將針對機器人的六個關鍵指標來比較 2D 和 3D 攝影機視覺：感知能力、任務適用性、計算需求、成本、環境適應性以及整合複雜度。
1. 感知能力
2D 和 3D 視覺之間最顯著的差異在於它們的感知能力。2D 系統只能偵測平面特徵—邊緣、顏色、紋理和形狀，這些都在一個 2D 平面上。它們難以處理傾斜、堆疊或不規則形狀的物體，因為它們無法區分一個平面物體和一個具有相同 2D 投影的立體物體。例如，2D 攝影機可能會將一張揉皺的紙誤認為一張平整的紙，從而導致機器人處理錯誤。
3D 系統則能捕捉空間特徵，讓機器人能夠辨識物體，而不受其方向、位置或形狀的影響。它們可以區分重疊的物體、測量體積，甚至偵測 3D 表面的微小缺陷（例如金屬零件上的凹痕）。這使得 3D 視覺在需要深入理解環境的任務中更具通用性。
2. 任務適用性
在2D和3D視覺之間的選擇通常取決於機器人設計執行的特定任務。讓我們分析哪些任務更適合每種技術：
2D相機視覺的任務
2D視覺在結構化、重複性的任務中表現出色，這些任務的環境是可控的，深度不是關鍵因素。常見的例子包括：
• 品質控制：檢查平面（例如，印刷電路板、標籤）是否存在缺陷，如遺漏元件或印刷錯誤。
• 條碼/QR 碼掃描：在物流或製造業中讀取包裹、產品或組件上的條碼。
• 平面定位：引導機器人手臂從輸送帶上拾取物件，其中物件間距均勻且平放。
• 循線導航：讓移動機器人沿著預定義的線路（例如在倉庫或工廠中）進行導航。
3D相機視覺任務
3D視覺對於需要空間感知的非結構化或複雜任務至關重要。常見的例子包括：
• 不規則物體的拾取與放置：處理水果、蔬菜或隨意堆疊的箱子等物品。
• 自主導航：幫助移動機器人（例如，送貨機器人、自動導引車）避開障礙物並在動態環境中導航（例如，擁擠的人行道、施工現場）。
• 裝配任務：精確對齊3D元件（例如，將齒輪安裝到軸上），其中深度和方向至關重要。
• 醫療機器人：通過提供內部器官的3D視圖或引導機器手臂與軟組織互動，協助外科醫生進行微創手術。
3. 計算需求
計算能力是機器人系統的一個關鍵考量，因為它影響電池壽命（對於移動機器人）和整體系統成本。2D視覺系統的計算需求相對較低，因為它們處理平面圖像並使用簡單的算法（例如，邊緣檢測、模式匹配）。這使得它們適合低功耗的微控制器和入門級機器人平台。
3D 視覺系統則需要顯著更多的運算能力。生成和處理點雲或 3D 網格涉及複雜的演算法（例如，立體匹配、點雲分割），這需要高效能的 CPU、GPU 或專用硬體（例如，FPGA）。對於移動機器人而言，這可能會導致電池壽命縮短，除非搭配節能的處理器。然而，近年來邊緣運算和 AI 加速器的進步，使得 3D 視覺在更廣泛的機器人應用中變得更加可行。
4. 成本
成本通常是一個決定性因素，特別是對於中小型企業（SMEs）或高容量的機器人部署。2D攝像頭視覺系統通常比3D替代方案便宜得多。一個基本的2D單色攝像頭的價格可以低至50美元，即使是高端工業2D攝像頭的價格通常也在200到1,000美元之間。此外，2D軟體和整合工具通常更成熟且具成本效益。
3D攝影機視覺系統，相對而言，成本較高。入門級的 3D ToF 攝影機價格約在 200 至 500 美元之間，而高性能的工業級 3D 攝影機（例如用於精密製造的立體視覺系統）則可能超過 5,000 美元。3D 視覺的軟體和整合成本也較高，因為它們需要處理點雲和 3D 演算法的專業知識。然而，隨著 3D 技術日益普及，成本差距正在縮小，對於 3D 視覺能夠實現 2D 系統無法達成的自動化任務，其投資回報率 (ROI) 可能更高。
5. 環境韌性
機器人經常在嚴苛的環境中運作，因此視覺系統對光照條件、灰塵、濕氣和振動等因素的耐用性至關重要。2D 視覺系統通常比早期的 3D 系統更能抵抗變化的光照條件，因為許多 2D 攝影機使用單色感測器或可調式曝光設定來處理明亮或低光環境。然而，2D 視覺在處理眩光、陰影或降低對比度的均勻光照時可能會遇到困難，這些問題可以透過專門的照明設置來緩解。
3D 視覺系統的環境耐用性因底層技術而異。例如，立體視覺系統容易受到光線變化的影響（因為它們依賴圖像對比度），而 ToF 和結構光系統則因使用主動照明（紅外線）而對變化的光線更具魯棒性。然而，ToF 攝影機在處理反射表面（例如金屬、玻璃）時可能會遇到困難，因為這些表面會將光線反射離開感測器，導致深度數據不準確。同時，結構光系統可能會受到灰塵或煙霧的干擾，這些物質會散射投影的圖案。總體而言，3D 系統需要更仔細的環境規劃，但近年來感測器設計的進步已提高了其耐用性。
6. 整合複雜性
將視覺系統整合到機器人平台中，涉及將攝影機連接到機器人的控制器、校準系統，以及編寫相關的視覺演算法。二維視覺系統的整合較為簡單，因為它們使用標準介面（例如 USB、乙太網路），並擁有文件齊全的軟體函式庫（例如 OpenCV、Halcon）。校準也相對直接，因為它通常涉及在平面上將攝影機與機器人的座標系統對齊。
由於增加了深度維度，3D 視覺系統的整合更為複雜。校準涉及將 3D 點雲與機器人的座標系統對齊，這個過程更耗時且需要專門的工具。此外，編寫 3D 視覺演算法（例如點雲分割、物體識別）比 2D 編程需要更高級的專業知識。然而，許多 3D 攝影機製造商現在為流行的機器人平台（例如 Universal Robots、Fanuc）提供預建的軟體模組和整合套件，這簡化了該過程。
實際應用案例：2D 與 3D 的實際運用
為了說明這些差異在實務中如何體現，讓我們來檢視兩個實際的機器人應用案例，以及在其中 2D 和 3D 視覺是如何被（或未被）使用的。
應用案例 1：倉儲訂單履行
在倉儲訂單履行中心，機器人經常負責從料箱中拾取物品並將其放入貨運箱。此任務中 2D 和 3D 視覺的選擇取決於處理物品的類型：
• 2D 視覺應用：如果倉儲專門處理平坦、均勻的物品（例如書籍、DVD），且這些物品整齊地堆疊在料箱中，那麼 2D 視覺系統就足夠了。2D 攝影機可以偵測物品的邊緣並引導機器人手臂進行拾取。對於高產量、低複雜度的履行任務來說，這是一個具成本效益的解決方案。
• 3D視覺應用：如果倉庫處理的貨物形狀不規則（例如玩具、服飾、家居用品）且堆疊隨機，則3D視覺至關重要。3D攝影機可以生成儲存格的點雲，識別個別物品（即使重疊），並確定機器人手臂的最佳抓取點。沒有3D視覺，機器人將無法區分重疊的物品或理解其形狀，導致抓取失敗。
應用案例 2：工業品質控制
在製造工廠中，機器人用於在產品離開組裝線之前檢查其是否有缺陷。同樣，2D和3D視覺之間的選擇取決於產品和正在檢測的缺陷類型：
• 2D視覺應用：對於印刷電路板（PCB）或標籤等平面產品，2D視覺系統可檢查元件缺失、印刷錯誤或刮痕等缺陷。2D攝影機可擷取PCB的高解析度影像，並與參考影像進行比對，以識別異常。這是高速生產線的快速、經濟實惠的解決方案。
• 3D視覺應用：對於金屬鑄件或塑膠零件等3D產品，需要3D視覺來偵測凹痕、裂縫或尺寸不準確等缺陷。3D攝影機可測量零件的確切形狀和尺寸，並與3D模型進行比對，確保零件符合品質標準。2D視覺會忽略這些缺陷，因為它無法感知零件的深度。
如何選擇：工程師的決策框架
在為您的機器人應用選擇 2D 和 3D 相機視覺時，請遵循此逐步框架以做出明智的決定：
1. 定義任務需求：首先清楚地概述機器人需要執行的任務。它需要偵測平面物體還是 3D 物體？深度資訊是否關鍵？環境是結構化的還是非結構化的？所需的準確度和速度為何？
2. 評估成本效益比：計算 2D 和 3D 系統的總擁有成本 (TCO)，包括攝影機、軟體、整合和維護。然後評估投資報酬率 (ROI)：3D 視覺是否能實現原本不可能的自動化，或者 2D 視覺是否足以以較低的成本完成任務？
3. 考量環境因素：評估機器人將運行的環境。照明是否會變化？是否有反光表面、灰塵或濕氣？選擇一個能夠承受這些條件的視覺系統。
4. 評估計算和整合資源：您是否擁有支持 3D 視覺的計算能力？您是否具備整合和編程 3D 算法的專業知識？如果沒有，2D 系統可能是更好的選擇，或者您可能需要投資於預製的 3D 整合套件。
5. 測試原型：在可能的情況下，在您的機器人應用的原型中測試 2D 和 3D 視覺系統。這將幫助您驗證性能、識別潛在問題，並根據現實數據做出最終決策。
機器人中2D和3D視覺的未來
隨著機器人技術的不斷進步，二維和三維視覺系統都將扮演重要角色。二維視覺將繼續是簡單、結構化任務的經濟高效解決方案，而人工智慧的進步將增強其功能（例如，在不同光線條件下改進物體識別）。同時，隨著成本下降和整合工具的改善，三維視覺將變得更加普及。我們也將看到更多結合二維和三維視覺的混合系統，以發揮兩者的優勢——例如，使用二維視覺進行快速條碼掃描，以及使用三維視覺進行精確的物體處理。
另一個關鍵趨勢是AI和機器學習與3D視覺的整合。AI算法可以增強3D物體識別，實現實時決策，並幫助機器人適應動態環境。例如，配備3D視覺和AI的機器人可以學習識別新物體，而無需重新編程，使其在零售或醫療等動態應用中更具靈活性。
結論：這是關於適合，而不是優越性
在機器人領域關於二維（2D）與三維（3D）攝影機視覺的爭論中，沒有一體適用的解決方案。二維視覺最適合成本和簡潔性至關重要的簡單、結構化任務，而三維視覺對於需要空間感知能力的複雜、非結構化任務至關重要。關鍵在於將視覺系統與您的機器人應用程式的特定需求相匹配，同時考慮任務複雜性、成本、環境和可用資源等因素。
透過了解 2D 和 3D 視覺的技術細微之處和實際應用，您可以做出明智的決策，最大限度地提高機器人系統的效能和成本效益。無論您選擇 2D、3D 還是混合方法，正確的視覺系統都能讓您的機器人清晰地「看見」世界，並精確可靠地執行任務。
您是否正在進行機器人專案，並需要協助選擇合適的視覺系統？請在下方留言分享您的需求，我們的專家團隊將為您提供個人化的建議。
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