3D視覺可測(cè)量物體三維座標(biāo)信息，包括物件高度與深度，因此較之傳統(tǒng)2D若將其運(yùn)用在機(jī)器手臂上，可讓手臂的抓取動(dòng)作更佳精準(zhǔn)，省去需事先排列整齊的工序。但若當(dāng)物件體積過小且形狀復(fù)雜，則需再進(jìn)一步倚靠人工智能(AI)的輔助。

機(jī)器手臂集成視覺的應(yīng)用在制造現(xiàn)場(chǎng)相當(dāng)普遍，除了常見的瑕疵檢測(cè)、上下料之外，包括涂裝、焊接、搬運(yùn)等，只要當(dāng)移動(dòng)路徑屬于不規(guī)則、環(huán)境變異大的情況下，機(jī)器手臂無法再單純地僅靠指令進(jìn)行定點(diǎn)移動(dòng)，因此必須集成視覺讓手臂「長(zhǎng)眼睛」，讓機(jī)器手臂可執(zhí)行更復(fù)雜的移動(dòng)。

機(jī)器視覺又可分為2D與3D，兩者差別在于前者只局限于X、Y方向的平面測(cè)量，而3D視覺則可取得Z方向的位置信息，可進(jìn)一步掌握物體的全貌。但相對(duì)因2D的局限性造成功能有限，因此3D視覺在機(jī)器手臂的市場(chǎng)中更占有優(yōu)勢(shì)。

淺談2D視覺與3D視覺在技術(shù)上的差異，所羅門(Solomon)董事長(zhǎng)陳政隆解釋，2D成像系透過一般工業(yè)相機(jī)即可輸出影像。但3D成像的過程更復(fù)雜、技術(shù)難度高。從光學(xué)結(jié)構(gòu)來看，大致上又可分類為精度較低的立體視覺(Stereo Vision)、飛時(shí)測(cè)距(Time of Flight，TOF)，以及精度較高的結(jié)構(gòu)光(Structured Light)，其較常應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域。

立體視覺是基于人眼視差的原理，優(yōu)點(diǎn)是省電、成本低，但缺點(diǎn)是延遲性高、且不適合用于昏暗環(huán)境。除了運(yùn)用于機(jī)器人，立體視覺目前也已大量應(yīng)用于各種3D相機(jī)或AR/VR頭戴式裝置。

TOF的原理則是透過紅外線折返的時(shí)間計(jì)算物體之間的距離，其優(yōu)點(diǎn)是掃描速度快、抗光干擾性佳，不過其準(zhǔn)確度有限。而結(jié)構(gòu)光對(duì)于深度的準(zhǔn)確率極高，目前在人臉辨識(shí)或工業(yè)用AOI檢測(cè)等領(lǐng)域都有其應(yīng)用。

雖然3D視覺可辨識(shí)更完整的物體信息，但在部分復(fù)雜物件的辨識(shí)上，單靠3D視覺的精度與準(zhǔn)度仍有進(jìn)步空間。而自主研發(fā)3D視覺技術(shù)的所羅門則是將AI與3D視覺系統(tǒng)進(jìn)一步集成，強(qiáng)化其辨識(shí)能力。

陳政隆以拉鏈工廠舉例，當(dāng)工廠需綑綁散落的拉鏈，對(duì)人工作業(yè)來說，辨識(shí)拉鏈頭的方向并將之歸類綑綁很容易，但此簡(jiǎn)單的動(dòng)作對(duì)于機(jī)器手臂來說并不簡(jiǎn)單。這部分就必須透過AI加以輔助，以判別拉鏈頭的方向是否一致，且即便3D視覺可辨識(shí)物件深度，但因拉鏈非常薄也會(huì)提高辨識(shí)難度，此時(shí)也必須倚靠AI的協(xié)助。

另一種情況則是，辨識(shí)極細(xì)小但外型卻不規(guī)則的物件。雖然3D視覺可辨識(shí)體積小的物體，但多只限于方正、圓形的外觀，若物體呈現(xiàn)不規(guī)則或復(fù)雜結(jié)構(gòu)的外型，就會(huì)提高辨識(shí)難度，例如L型工件堆疊擺放時(shí)容易環(huán)環(huán)相扣，因此在此種情況下也必須考量集成AI來提高辨識(shí)的精準(zhǔn)度。

目前市場(chǎng)上包括日本或歐洲的3D視覺廠商仍少有將AI技術(shù)集成至系統(tǒng)中，顯見其未來發(fā)展?jié)摿Υ蟆２贿^3D視覺集成AI的技術(shù)含量并不低，陳政隆解釋，因?yàn)?D視覺系統(tǒng)不僅是「看」一個(gè)動(dòng)作如此簡(jiǎn)單，必須考量從辨識(shí)到抓取整個(gè)過程，也就是包含機(jī)器手臂運(yùn)動(dòng)控制的部分，移動(dòng)路徑的規(guī)畫要如何達(dá)到最佳化才能迅速抓取物件且不發(fā)生碰撞，除了準(zhǔn)之外更要快。