2. 3D相机选型与原理
做3D视觉无序抓取，第一步就是选相机。选错了，后面算法再牛也白搭。
我见过太多项目，上来就买最贵的相机，结果现场光线一变就废了。也有图便宜买双目，结果抓取精度死活达不到要求。
这一章，咱们把三种主流3D相机原理掰开揉碎讲清楚。再聊聊怎么选型。
三种主流3D视觉原理
目前工业3D相机，说白了就三条技术路线：双目立体视觉、结构光、ToF（飞行时间法）。
它们各有各的脾气。我一个个说。
1. 双目立体视觉
原理很简单：模仿人眼。两个相机从不同角度拍同一物体，通过找对应点，算视差，再三角测量出深度。
嗯，这里要注意——核心难点在「找对应点」。如果物体表面没纹理，比如白色塑料件、金属反光面，双目基本就废了。
f = 焦距，B = 基线距，d = 视差
我在项目里遇到过，用双目抓取黑色橡胶件。结果呢？左右图匹配全是噪点，深度图跟马赛克似的。后来被迫加了结构光投影仪，改成了「主动双目」。
2. 结构光
结构光原理：投影仪打出编码条纹或散斑，相机拍下变形图案，通过解码算深度。
说白了，就是「主动给物体表面加纹理」。这样就算物体本身没纹理，也能精确匹配。
结构光的精度很高，能达到0.01mm级别。但有个致命弱点——怕环境光。户外、强光下基本不能用。
3. ToF（飞行时间法）
ToF原理更直接：发射光脉冲，测量反射回来的时间差，算出距离。
速度极快，一秒钟能拍几十帧。适合动态抓取、AGV避障。但精度一般，通常在厘米到毫米级。
ToF还有个问题：多路径干扰。如果物体有凹坑、角落，光会多次反射，深度就飘了。
| 对比项 | 双目立体视觉 | 结构光 | ToF |
|---|---|---|---|
| 原理 | 视差三角测量 | 编码光解码 | 飞行时间测距 |
| 精度 | 0.1~1mm | 0.01~0.1mm | 1~10mm |
| 速度 | 慢（需匹配） | 中（需解码） | 快（直接测距） |
| 抗环境光 | 中 | 弱 | 强 |
| 适用场景 | 纹理丰富、静态 | 室内、高精度 | 动态、大范围 |
| 成本 | 低 | 中 | 高 |
主流相机品牌介绍与选型建议
市面上3D相机品牌很多。我挑几个常用的说说。
1. 基恩士（Keyence）
日本品牌，精度高、稳定、贵。适合精密装配、电子元件抓取。我习惯用它的 LJ-X 系列做在线检测。
2. 康耐视（Cognex）
美国品牌，算法强，软件生态好。3D-A5000 系列在物流、包装行业很常见。如果你团队算法能力弱，选康耐视省心。
3. 海康机器人（Hikrobot）
国产性价比之王。VM算法平台免费，相机便宜。适合预算有限、场景不太复杂的项目。我建议中小公司优先考虑。
4. 奥比中光（Orbbec）
国产结构光专家。Astra 系列在服务机器人、人脸识别领域用得多。工业级也有，但精度不如基恩士。
5. 巴斯勒（Basler）
德国品牌，做双目方案多。相机质量好，但需要自己搭算法。适合有自研能力的团队。
高精度静态 → 结构光（基恩士/奥比中光）
动态抓取 → ToF（海康/Keyence）
低成本纹理丰富 → 双目（Basler/海康）
强光环境 → ToF 或 双目+补光
知识体系框架图
下面这张图，把三种原理、品牌、选型逻辑串起来了。建议保存下来，以后选型时对照着看。
选型实战建议
最后，给几个实在的建议。
- 先看工件： 反光？透明？无纹理？有纹理？这决定了你用双目还是结构光。
- 再看环境： 有弧光？有阳光？有灰尘？这决定了你用ToF还是结构光。
- 再看精度： 抓取需要±0.1mm还是±1mm？这决定了你花多少钱。
- 最后看预算： 有钱上基恩士，没钱上海康，中间选康耐视。