机器人的视觉解决方案：2D视觉和 3D 视觉

机器人与视觉系统的深度融合，赋予机器人 “眼睛” 和 “大脑”，使其从 “程序化执行工具” 升J为具备环境感知、自主决策能力的智能体。这种组合不仅提升了机器人在复杂场景中的适应性，更推动了工业自动化、医疗、物流等领域向柔性化、智能化转型（图 44）。目前主流的机器视觉方式分为 2D视觉和 3D 视觉两大类。2D 技术起步较早，技术和应用也相对成熟。相较于 2D 视觉，3D 视觉更接近人眼，其核心在于对 3D 几何数据的采集和利用，在传统的图像颜色信息外增加了空间维度，可获取物体的深度信息，实现多维度定位识别。

在实际应用中机器人+视觉可实现多场景技术突破。手眼协调（Eye-in-Hand）：将相机安装于协作机械臂末端，通过动态校准算法（如 Tsai 标定法）消除运动误差，实现 “移动中实时定位”；例如，华沿机器人（HUAYAN）激光焊接系统采用手眼视觉，可在机械臂移动时跟踪焊缝偏差并实时调整，焊接合格率大幅提升。多相机协同：在汽车总装场景部署多台视觉相机，从不同角度扫描车身姿态，机器人根据融合数据调整装配力度，大幅降低车门安装间隙误差。

未来将有越来越多的协作机器人搭载视觉系统以满足工厂柔性化、智能化的生产需求。