工业3D测量视觉系统是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉可以分为工业视觉、计算机视觉两类。 机器视觉系统由几个组成部分组成，包括照明、透镜、照相机、图像采集和数据传输以及图像处理和测量软件。有许多机器视觉标准在使用中，为系统的某些部分提供了通用性，但也必须将系统作为一个整体来考虑，包括外部机器和环境影响和条件。标准由机器视觉行业的专家制定，以确保高质量和与该行业的相关性。 基于机器视觉技术的尺寸测量方法具有成本低、精度高、安装简易等优点，其非接触性、实时性、灵活性和准确性等特点可以有效的解决传统检测方法存在的问题。同时尺寸测量是机器视觉技术普遍的应用行业，特别在自动化制造行业中，用机器视觉测量工件的各种尺寸参数，如长度测量、圆测量、角度测量、弧线测量、区域测量等，需要检测出工件相关区域的基本几何特征。不但可以获取在线产品的尺寸参数，同时可对产品做出在线实时判定和分拣，应用十分普遍。 工业3D测量视觉系统主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，然后用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术的特点是速度快、信息量大、功能多。 工业自动化正在推动工厂变得更加智能，并可以取代人工减少劳动力。机器视觉用于质量控制检查已经得到了广泛的应用，但是随着3D传感器和机械手拾取集成解决方案的出现，新的市场正在开拓。不管零件的位置和方向如何，机器人拾取系统都可以随机抓取物体。3D视觉系统可以大量识别随机放置的部件，如手提箱和零件盒。由于机器人的动态处理，可以在不同方向和堆栈中选择复杂的对象。将人工智能与拾取操作相结合可以实现零件自自主选择，提高生产率和循环时间，减少过程中人机交互的需要。 制定一个合适的工业3D测量视觉方案需要： 1.确定要进行的准确测量任务 2.确定试验的准确目标、待验证的特性、待验证的试件、特殊要求 3.识别测试对象的所有细节，如类型范围、初始过程、对象污染、热/机械对象稳定性 4.准确描述现场定位、机械状况、任何干扰环境的影响 5.准确描述流程，包括流程集成、接口、空间约束、操作模式等 6.确定任何附加信息，如人机界面、操作概念、可视化