中國報告大廳網訊，3D機器視覺的基本原理是通過計算機對物體的三維空間信息進行處理和分析，硬體技術的進步下3D機器視覺的精度和速度也逐漸提高。未來3D機器視覺將在各個行業得到應用。以下是2023年3D機器視覺行業發展趨勢。

  3D機器視覺行業發展方向

  高精度和高速度：隨著硬體技術的進步，3D傳感器的精度和速度不斷提高。未來，3D機器視覺系統將趨向於實現更高的測量精度和更快的數據處理速度，以滿足對精確度和實時性要求更高的應用場景。

  多傳感器融合：為了獲得更全面的物體信息和場景理解，多傳感器融合將成為3D機器視覺的重要發展方向。通過將不同類型的傳感器，如雷射雷達、攝像頭和深度傳感器等，結合起來，可以獲得更豐富的數據，提高感知和識別的準確性。

  深度學習和人工智慧：深度學習和人工智慧技術在3D機器視覺中的應用將繼續擴大。通過訓練大規模的數據集和使用深度神經網絡，可以實現更準確的物體識別、姿態估計和場景理解。同時，也將出現更加高效的算法和模型，以提高計算效率和降低功耗。

  跨行業應用：3D機器視覺將在各個行業中得到廣泛應用。除了傳統的製造業和工業自動化領域，它還將進入醫療保健、零售、娛樂、農業和建築等領域。在這些領域中，3D機器視覺可以幫助提高效率、降低成本，並創造新的商業機會。

  集成和可用性：3D機器視覺行業發展趨勢預計未來的3D機器視覺系統將更加注重集成和易用性。廠商將致力於開發更緊湊、低功耗、易集成的3D傳感器和相應的軟體平台，以便更多的應用開發者和用戶能夠輕鬆地使用和部署3D機器視覺系統。

  3D機器視覺相關技術趨勢

  隨著機器視覺的發展與進步，3D機器視覺迎來了自動化行業的巨大機遇，主要用於質量保證和檢測。據3D機器視覺行業發展趨勢預測，2017年到2023年期間的複合年增長率將達到11.07%，2023年全球3D機器視覺市場規模有望達到21.3億美元。

  3D機器視覺包括很多方面，既有讓智能體去理解3D數據，也包括如何通過機器視覺的解決方案，去獲取3D模型數據。傳統意義上的3D數據獲取，或者稱其為3D感知技術，一般來說可以利用多角度拍照或者深度傳感器的方式實現3D數據收集。這種技術的局限在於，收集的3D數據不能太大。

  然而在3D資料要求不斷升級的今天，對於超大場景的3D數據感知，正在成為一個熱門議題。比如無人駕駛中使用的城市高精地圖，就可以看做一個個超大3D場景的拼接。智能城市領域運用到的很多城市數據推演，也要根植於對城市3D場景的收集。

  機器視覺正在為超大場景的3D數據感知提供很多新的方法。比如自動化的成像方法，像視覺SLAM在線處理連續幀的圖像，實現實時重建巨大3D場景。再比如說對航拍數據進行點雲分割和點雲數據的語義理解，幫助快速低成本獲取城市3D數據。

  總體看來，3D機器視覺隨著技術的不斷進步和革新全球市場規模也保持著穩定的增長率發展，未來超大昌吉3D機器視覺成為新方向。