機器視覺檢測中的3D視覺和2D視覺是兩種不同的技術方法，用于從不同角度和維度獲取和分析圖像信息。以下是它們之間的主要區(qū)別：

維度：

2D視覺（二維視覺）：2D視覺是在水平和垂直兩個方向上獲取圖像信息的技術，它只包含了在X和Y軸上的空間信息。它主要關注圖像的亮度、顏色和紋理等特征。

3D視覺（三維視覺）：3D視覺是在水平、垂直和深度三個方向上獲取圖像信息的技術，它不僅包含了在X和Y軸上的空間信息，還包括在Z軸上的深度信息。它可以獲得物體的空間位置、形狀和表面幾何等信息。

信息獲取：

2D視覺：2D視覺通常只能提供物體在圖像平面上的信息，無法獲取物體的深度和立體形狀。

3D視覺：3D視覺可以獲取物體的深度信息，從而能夠實現對物體的立體形狀和幾何特征的分析。

應用領域：

2D視覺：2D視覺廣泛應用于表面缺陷檢測、條碼/標簽識別、文字識別等需要分析圖像的應用領域。

3D視覺：3D視覺主要用于物體的三維形狀分析、體積測量、物體定位和檢測等需要獲取立體信息的應用領域。

匯萃智能機器視覺平臺算法豐富，工具齊全，擁有 2000 多個機器視覺及 AI 算法，9大模塊、超 100 個通用工具（9大模塊包含：檢測、測量、定位、識別、機械手視覺、紅外視覺、3D視覺、光譜共焦、AI深度學習）

復雜度：

2D視覺：2D視覺通常比3D視覺更簡單，適用于對物體表面特征的分析。

3D視覺：3D視覺在獲取和處理數據方面更為復雜，需要使用激光投影、立體匹配等高級技術。

適用場景：

2D視覺：適用于平面或幾乎平面的物體檢測和分析。

3D視覺：適用于需要了解物體的立體形狀、體積和空間位置的場景，如物體定位、3D打印質量控制等。

總的來說，2D視覺和3D視覺在機器視覺領域具有不同的應用和優(yōu)勢，根據實際需求選擇適合的技術方法是關鍵。