根据高工机器人发布的《2023机器视觉产业高质量发展蓝皮书》多个方面数据显示，2D视觉市场规模约为152.24亿元，同比增长20.21%，3D视觉市场约为18.40亿元，同比增长59.90%。由此可见，2D视觉的市场规模占据主导地位，3D视觉则具备更高的市场增速。

  2D视觉处理的是二维图像数据，只包含物体的长度和宽度信息（即X轴和Y轴）。图像中的每个像素点仅表示颜色和亮度信息，没有深度或高度信息。

  3D视觉处理的是三维空间数据，包含了物体的长度、宽度和高度信息（即X轴、Y轴和Z轴）。通过深度图像或点云数据，能获取物体的三维形状、大小、位置和方向等详细信息。

  2D视觉主要依赖于传统的图像处理算法和计算机视觉技术，如边缘检测、特征提取、图像分割等。随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的2D视觉算法在目标检测、图像分类等任务中取得了显著成果。

  3D视觉实现现方式更加多样化，包括结构光、立体视觉、飞行时间（ToF）相机、激光雷达等。此外，深度学习技术也在3D视觉领域得到了广泛应用，如基于点云数据的物体分类和场景分割等。

  2D视觉通过一系列分析图像的颜色、形状和纹理等特征，以及相对较快的处理速度，可以在一定程度上完成高效的物体识别，在图像识别、人脸识别、目标检测、文字识别等场景实现广泛应用。

  3D视觉凭借着更精确、真实的场景感知，以及深度、立体信息的获取，实现对传统的2D视觉技术的补充，通过感知物理环境的变化进行一定的调整，有效扩大机器视觉的应用场景，在机器人导航、虚拟现实、三维重建等场景中也有良好的应用效果。

  选择适合的视觉技术取决于具体的应用需求和场景，在某些场景中，2D视觉足够满足需求，而在别的需要更精确的深度感知和定位的场景中，3D视觉更为适用。

  由于产品质量日益精进，企业对于机器视觉技术的要求也慢慢变得高。因为产品稳定性和精度要求不同，它们对于机器视觉技术的需求也各异。这就从另一方面代表着机器视觉技术也面临着许多挑战。

  传统2D视觉依赖灰度，无法获取三维特征，缺乏物体的平面度、体积等信息，同时容易受到环境光的影响，如光线不足或光线过强都可能会引起图像质量下降。面临数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高等问题，传统3D视觉的检测的新方法需要人工提取特征信息，不具有自动提取全部有用特征信息的能力，无法自适应处理复杂工件。

  华汉伟业作为一站式视觉解决方案提供商，在给客户进行方案定制的过程中，针对客户的真实的情况，常采用2D与3D视觉结合的方式，柔性化定制成本最优、性价比最高的解决方案。

  InnoVision 2D视觉检测软件平台主要是采用二维图像处理技术，融合了预处理、定位、测量、识别等150多种图像处理工具，应用在3C、新能源、锂电、汽车制造等领域的视觉引导、表面上的质量检测、二维码识别、字符识别、条形码识别等场景。

  HyperShape 3D视觉检测系统能实现高反光、低对比度场景下结构光相机的三维重建，重点解决HDR、点云去噪、孔洞填充等技术难点，即便物体表面不一样的区域反光能力差别较大，能够准确地从图像中提取出相关特征，进而保证测量精度。

  华汉伟业将2D+3D+AI做综合运用，可以在一定程度上完成图像级特征融合，满足细微、低对比度缺陷的在线精准检测，将深度学习与传统算法融合，实现功能模块多样性，提高缺陷识别准确性，能快速适应任何工艺变化，全方位解决视觉难题。

  在各自适合的场景下，最大限度解决用户生产难点，同时又能实现互补，相互融合。

  在选择机器视觉技术时，我们该根据实际的需求和应用场景来考虑。同时，随技术的持续不断的发展和创新，未来的机器视觉技术将更加多样化、智能化和高效化，为工业自动化和智能制造领域带来更多的机遇和挑战。