三维机器视觉是一种融合了图像处理、模式识别和人工智能技术的学科，它专注于通过计算机分析图像以获取信息并控制相应行为。在机器视觉中，重点在于将这些理论技术转化为实际应用。三维机器视觉主要分为三种主要方法：双目被动视觉、结构光主动视觉和双目主动视觉。
1. 双目被动视觉：这种技术利用两台同步的CCD摄像机，通过视差原理来计算场景中的物体深度信息。摄像机内部参数需先进行标定，确保一致性，而两个摄像机之间的相对位置则需要在线标定，因为它们会随着设备的摆放位置和角度变化。双目被动视觉的数学模型涉及像方坐标和物方坐标的映射关系，用于计算点的三维位置。
2. 结构光主动视觉：这种方法利用激光投影器投射出特定的光模式（如光栅或条纹）到目标物体上，再由CCD相机捕获，结合光学几何关系来重建物体的三维形状。这种方法可以提高精度和鲁棒性，但对环境光敏感，并且需要精确的同步和校准。
3. 双目主动视觉：结合了结构光和双目视觉的优点，通过激光投影器与摄像机的配合，可以更精确地获取三维信息，尤其在光线条件不佳的环境中。
当前的研究热点包括建立更合理的视觉检测模型、有效的标定方法、高精度标定点生成、通用图像处理方法、图像采集与处理的实时化以及多视觉传感器间的坐标系统整合。标定点的发生方法对于三维机器视觉的精度至关重要，传统方法如标准靶尺法、拉丝法和标准量块法存在精度限制和操作难度。现代方法则尝试通过改进的标定技术和算法来提高精度，减少误差，比如使用双视觉传感器和光电瞄准装置，以克服“盲区”问题和坐标转换带来的精度损失。
在实际应用中，三维机器视觉广泛应用于工业自动化、机器人导航、产品质量检测、医疗影像分析等领域。例如，它可以用于精确测量物体尺寸、检测产品缺陷、实现自动化装配和抓取，以及在复杂环境中进行目标识别和跟踪。随着技术的不断发展，三维机器视觉将在更多领域发挥重要作用，提高自动化程度和智能化水平，推动科技进步。
