1.前言
无论2D相机还是3D相机，提到相机不可避免地涉及到机器视觉。
机器视觉与计算机视觉并没有一个明显的定义去划分。但在实际应用中，应用于工业检测的时候更多地被称为机器视觉而非计算机视觉。这时候，机器视觉更多地偏向或者专指以图像传感器为采集软件，辅助以光源，PLC甚至机器人等外部设备，以实现特定的检测或定位等特定目的。如果你从事的是机器视觉行业则避免不了PCL，机器人，编码器，光栅尺，光源，镜头等这些图像之外的硬件设备打交道。
另外还有一些领域，图像识别，物体检测和跟踪，自动文档分析，面部检测和识别，计算摄影，增强现实，3D重建以及医学图像处理等也会被称为机器视觉。
这篇文章所讲述的内容更多地以工业检测领域的机器视觉的角度出发。
2.2D视觉回顾
在以往的机器视觉领域通常是指2D的视觉系统即通过摄像头拍到一个平面的照片然后通过图像分析或比对来识别物体，从而应用缺陷、瑕疵，位置、OCR，条形码等。
以2D视觉检测为例，一个典型的基于2D相机的机器视觉检测系统通常如下组成：
机器视觉系统组成<
