机器视觉行业深度研究报告（一）：从二维识别到三维重构，3D视觉正从“可选配置”走向“刚需标配”.pdf

机器视觉行业深度研究报告（一）：从二维识别到三维重构，3D视觉正从“可选配置”走向“刚需标配”。从平面到立体，通过计算实现 3D 重建。3D 视觉不同于传统 2D 图像仅能够 提供固定平面内的形状及纹理信息，3D 视觉感知技术在同步提供 2D 图像的 同时，还能够为 AI 算法及算力提供视场内物体的深度、形貌、位姿等 3D 信 息，实现识别、定位和场景重建等功能。3D 重建（3D 感知）是指利用光学传 感器（如相机）获取的 2D 图像序列，结合计算机视觉算法，恢复物体的三维 几何形状、空间位置以及表面纹理的过程。

产业链以芯片为基、算法为核。3D 视觉产业链上游主要为提供各类 3D 视觉 传感器硬件的供应商或生产商，中游为方案及算法商，下游为消费级及工业级 应用场景。产业链中游方案主要基于深度引擎算法结合应用进行各类 3D 视 觉传感器的方案设计。由于 3D 视觉最终是通过计算得到的，因为 3D 感知 企业不仅需要掌握核心芯片、光学、算法等底层核心能力还需要具备全领域技 术路线布局及相关产品开发的能力。

核心技术路径多元并存，各擅其长。目前主流的三维成像技术按其三维景深信 息获取的方式可以分为双目视觉、结构光及飞行时间系统。其中双目视觉实施 成本低，适配远距离；结构光在近距离能实现高空间分辨率和高精度；TOF 用 “光”测距，根据测量传播时间方式的不同大致可以分为直接测量法（dToF） 与间接测量法（iToF），dToF 适配远距离探测且动态范围大，iToF 在中近距离 （0.5–5m）精度稳定，受环境光干扰较小，适合室内高精度场景。

下游工业领域起家，向消费级拓展。3D 视觉感知技术最早应用于工业领域， 主要用于工业设备与零部件的高精度三维测量以及物体、材料的微小形变测量 等，3D 视觉感知技术正在从工业级向消费级拓展。