电子发烧友网报道（文/黄山明）作为机器视觉系统的主要信息源，视觉传感器一直在众多视觉设备中占据重要位置。尤其是通过视觉传感器，可以帮助机器对物品进行测量与判断，从而赋予这些机器更丰富的应用场景。而今，视觉传感器开始向3D发展，带给家用场景下更丰富和完善的功能。

视觉传感器的发展

视觉传感器的概念最早在20世纪50年代后期开始形成，并随着计算机技术的进步和机器人研究的发展而逐渐兴起。当时出现了光学倍增管（PMT），这是一种真空光电管，它通过光电效应产生的电子来检测光信号。随后在1965至1970年间，IBM、Fairchild等企业开发了光电和双极二极管阵列。

在这一阶段，视觉系统主要用于处理简单环境中的物体识别，如机器人的“积木世界”识别任务。

到了1970年，CCD（Charge-Coupled Device）图像传感器在Bell实验室被发明，由于其高量子效率、高灵敏度等优点，CCD成为了图像传感器市场的主导技术。这一时期，随着图像传感器技术的进步和计算机性能的提升，视觉传感器在工业检测、军事侦察等领域得到初步应用，但受限于当时的技术水平，功能较为有限。

90年代末，随着技术的进步，CMOS（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）图像传感器开始出现，它在成本和集成度上具有优势，逐渐在市场中占据一席之地。

到了20世纪80年代，随着半导体工艺的成熟，CMOS和CCD图像传感器的成像质量、响应速度和集成度都有了显著提升。这一进步推动了机器视觉技术的发展，使得视觉传感器成为工业自动化中不可或缺的组成部分。同时，机器视觉系统的集成度增强，出现了更多基于PC或嵌入式系统的解决方案。

随着进入到21世纪，视觉技术经历了从模拟到数字的转变，视觉传感器作为机器视觉系统的核心，其功能不仅限于图像捕捉，还包括图像处理和分析。现代视觉传感器通常配备有先进的光学元件和电子元件，能够提供高质量的图像数据，以支持复杂的视觉处理任务。

尤其是3D视觉感知技术正在迎来快速增长时期，它能够提供比2D图像更丰富的空间信息。

视觉传感器从2D向3D迈进

随着工业自动化、机器人技术以及自动驾驶等领域的快速发展，对物体识别和环境感知的精度要求越来越高，2D视觉传感器虽然能够提供平面图像信息，但在处理深度信息和三维空间中的物体位置时存在局限性。

3D视觉传感器，如立体相机、结构光相机、飞行时间（ToF）相机、激光雷达（LiDAR）等，能捕捉到场景或物体的三维几何信息，从而实现更精确的位置测量、体积计算、形状分析以及在复杂环境下的智能决策。这些传感器通过不同的原理生成深度数据，大大提升了系统对周围环境的理解能力和反应速度。

3D视觉感知技术是计算机视觉领域的一个重要分支，它涉及到如何从多个视角捕获的图像中恢复和理解三维场景。这项技术的发展对于提高机器的视觉感知能力至关重要，尤其是在自动驾驶、智能交通、医疗、农业、虚拟现实等领域。

在智能家居中，3D视觉感知技术不仅提高了家居产品的智能化水平，也为用户带来了更加便捷和舒适的生活体验。比如在智能安防上，3D视觉技术可以用于智能监控系统，通过识别家庭成员的身形和行为模式，区分访客与潜在入侵者，从而提高家庭安全。

而在智能家电产品中，尤其是扫地机器人，3D视觉识别技术被用来识别家中的障碍物，实现精准避障和高效清洁工作。此外，3D视觉技术还可以应用于智能烹饪设备，通过识别食物的形状和大小来调整烹饪参数。

3D视觉技术可以提升智能家居中的互动娱乐体验，例如通过3D感知硬件实现的AR游戏和应用，让用户能够与虚拟内容进行更自然的交互。

根据机构GGII预测，至2025年我国机器视觉市场规模将达到468.74亿元。其中，2D视觉市场规模将超过360亿元，3D视觉市场规模将超过100亿元。

小结

越来越多的应用场景开始采用3D视觉技术来替代或补充传统的2D视觉方案，这一趋势在智能家居中同样明显。尽管3D视觉技术的研发与应用门槛相对较高，但其带来的性能提升和技术进步使得行业内的研究与投资不断加大，加速了从2D向3D转变的过程。