3D 机器视觉是一项强大的技术，能够为特定的定位、识别和检测任务提供更高的准确性，而传统 2D 机器视觉系统往往无法可靠地成功。它提供了一套替代2D视觉的技术，可以非常准确地解决2D系统无法面对的复杂问题。
3D 系统本质上比 2D 系统复杂，3D 机器视觉可用于需要更精确地分析相关对象的大小、纹理和深度的应用，例如农业、制造、检测和质量控制。这些都可以从3D视觉中受益，但是在2D与3D技术之间做出决定最终将取决于所需的精度水平，测量速度，物体是固定的还是移动的，以及物体及其环境的照明特性。
机器视觉系统中使用的 4D 成像技术主要有 3 种形式：立体视觉、飞行时间 （ToF）、激光三角测量（3D 轮廓）和结构光。
立体视觉利用两个或多个经过校准并聚焦在同一物体上的 2D 相机。它们可以在动态环境中提供完整的FoV 3D测量，基于从多个角度对光线进行三角测量。
或者，激光三角测量使用垂直于光束的相机测量投射到物体上的激光束的变化。这种方法需要连续的线性运动，例如传送带，但提供了非常高的成像精度。
飞行时间 （ToF） 测量来自调制红外照明源的光到达物体并返回 ToF 传感器所需的时间，然后根据这些测量结果生成点云。
将2D机器视觉相机与成像库软件相结合是行之有效的策略。然而，在进行测量时，照明的变化会对精度产生不利影响。过多的光线会产生曝光过度的照片，导致光线渗色或物体边缘模糊，并且照明不足会对 2D 图像上出现的边缘和特征的清晰度产生不利影响。
在照明不容易控制，因此无法改变以固定镜头的应用中，2D机器视觉系统可能难以生成可靠的图像。
3D机器视觉相机可以通过记录准确的深度信息来解决这些问题。点云和深度图是两种类型的3D图像，带有高度准确，有用的数据。物体的每个像素都在空间中被考虑，并为用户提供 X、Y 和 Z 平面数据以及每个轴的相应旋转数据。
与 3D 相比，这使得 2D 机器视觉在涉及尺寸测量、空间管理、厚度测量、Z 轴表面检测和涉及深度的质量控制的应用中成为一种特殊的选择。传统的2D图像处理仍然可以与收集的图像一起使用，从而为许多机器视觉问题创建可实施的解决方案。
