​3d视觉检测是基于光学原理，通过相机、激光、结构光等设备获取物体三维空间信息（如形状、尺寸、位置、表面缺陷等），并结合算法实现自动化检测的技术。其核心原理是利用视差原理或主动投影技术，将二维图像转换为三维点云数据，再通过与标准模型对比完成缺陷识别、尺寸测量、装配定位等任务。
1. 数据采集
硬件配置：
相机：工业级 CCD/CMOS 相机（分辨率≥500 万像素）。
镜头：远心镜头（消除透视变形，适合精密测量）或鱼眼镜头（大视野）。
光源：结构光投影仪、线激光器、环形 / 条形 LED 光源（根据被测物表面特性选择）。
参数设置：曝光时间、增益、激光功率、投影图案频率。
2. 三维重建
点云生成：通过算法（如相位解包裹、立体匹配）将二维图像转换为三维点云。
数据预处理：去噪（高斯滤波）、平滑（移动最小二乘法）、孔洞填充（泊松重建）。
3. 缺陷分析与测量
几何特征提取：计算尺寸（长度、角度、曲率）、位置（坐标偏差）、形状（圆度、平面度）。
缺陷识别：通过模板匹配、深度学习（如 PointNet、DGCNN）识别表面缺陷（划痕、凹陷、异物）。
公差对比：将实测数据与 CAD 模型或标准样件对比，生成偏差色谱图。
4. 结果输出与控制
可视化报告：三维点云渲染图、尺寸偏差表格、缺陷位置标注。
执行机构联动：检测结果驱动机械手剔除不良品、PLC 控制产线启停、自动调整加工参数。