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利用2D机器视觉弥合差距
许多早期的视觉系统是专门设计的，几乎没有灵活性。所使用的相机和传感器执行速度慢，对外部光线敏感且安装成本高。同样，几乎没有使用这些系统的工具。所有这些导致系统昂贵且不可靠，从而使制造商灰心和怀疑。这就产生了需求，并为2D机器视觉打开了大门。
二维机器视觉使用灰度或彩色成像创建二维图，以显示异常或部分对比度变化。此外，为了使2D视觉技术起作用，对象必须在平坦的表面上，并且大小和形状必须一致。
在不需要零件深度数据的单个平面（X，Y）中发生的2D解决方案试图弥合始终位于同一位置的刚性零件与可能在实际位置变化的同一零件之间的间隙。类似于帮助视力障碍者的导盲犬，2D摄像头有助于通知机器人正确的零件位置。
通过视觉检查可以通过按照某些设定标准检查零件来确定零件的质量。由于任务的重复性，这些系统比人类更适合，并且可以更快，更客观地完成。不幸的是，检查系统有时被认为是开展业务的成本，因为它们的目的是丢弃不合格的零件。
另一方面，制导系统可以补偿随机性，从而提高吞吐量和准确性。始终将其视为对组织的主要好处。
尽管视觉技术的这些创新极大地优化了视觉系统的功能，质量，可靠性和可用性，但它们的二维性质对于某些应用（尤其是拾取和放置）仍然非常有限制。毕竟，如果无法“看到”整个零件，如何真正检测到零件？
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