第4卷第4期2022年12月微纳电子与智能制造Micro/nanoElectronicsandIntelligentManufacturingVol.4No.4Dec.2022∗基金项目:面向智能博弈的非对称动态对策建模仿真与自适应学习(62076028)项目资助马宏宾(通信作者),教授,主要研究方向为计算机视觉/人工智能、自适应估计、控制与智能博弈、智能自主系统/机器人。E-mail:mathmhb@139.com王鑫,博士,主要研究方向为目标识别与检测、3D机器视觉检测与测量。E-mail:18737173446@163.com边金岳,硕士,主要研究方向为3D位姿估计、路径规划。E-mail:jybian@163.com金英,讲师,主要研究方向为计算机视觉、机器人控制。E-mail:jinyinghappy@bit.edu.cnDOI:10.19816/j.cnki.10-1594/tn.2022.04.0503D机器视觉发展及其工业应用综述∗马宏宾1,2,王鑫1,边金岳1,金英1(1.北京理工大学自动化学院北京100081;2.北京理工大学自主智能无人系统全国重点实验室北京100081)摘要:2D机器视觉技术快速发展,并在工业、农业、交通等领域取得大量应用。然而,其缺乏深度信息,无法准确描述物体的三维空间信息。3D机器视觉技术凭借包含更多目标信息的优点,在工业等领域具有广泛的应用前景。本文全面研究3D机器视觉技术的发展及应用:首先,研究分析了机器视觉技术的发展现状,对比了2D和3D机器视觉;其次,对3D机器视觉的关键技术进行归纳总结,将其划分为特征提取技术、位姿估计技术和三维重建技术;然后,对3D机器视觉技术在工业中的应用进行总结,主要研究了缺陷检测、引导定位等应用;最后,分析了3D机器视觉技术存在的问题,包括软硬件兼容性、计算复杂度和适应性问题,并对未来发展进行了展望。本综述研究结果可为3D机器视觉的进一步发展与应用提供参考。关键词:3D机器视觉;特征提取;位姿估计;三维重建;工业应用中图分类号:TP391.4文献标识码:A国家标准学科分类代码:520Reviewof3DmachinevisiondevelopmentanditsindustrialapplicationMAHongbin1,2,WANGXin1,BIANJinyue1,JINYing1(1.SchoolofAutomation,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China;2.NationalKeyLabofAutonomousIntelligent-UnmannedSystems,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China)Abstract:Thetechnologyof2Dmachinevisionhasdevelopedrapidlyandhasbeenwidelyusedinmanyfields,suchasindustry,agricultureandtransportation.However,itlacksdepthinformationandcannotaccuratelydescribethethree-dimensionalspatialinfor-mationofobjects.Withtheadvanta...
