机器视觉3D的测量痛点

机器视觉3D测量在实际应用中面临多个痛点，主要包括以下几个方面：

1. 精度问题
   环境干扰：光照、反射、阴影等环境因素会影响测量精度。

传感器限制：相机、激光雷达等传感器的分辨率和噪声水平直接影响测量结果。

算法误差：图像处理、点云配准等算法中的误差会累积，降低整体精度。

2. 计算复杂度
   数据处理量大：3D测量生成的点云数据量庞大，处理和分析需要大量计算资源。

实时性要求：某些应用场景（如工业自动化）对实时性要求高，算法优化和硬件加速是挑战。

3. 标定与校准
   多传感器标定：多传感器融合时，标定过程复杂且耗时。

长期稳定性：设备长期使用后，标定参数可能漂移，需定期重新校准。

4. 复杂表面测量
   透明或反光物体：透明、半透明或高反光物体的表面难以准确测量。

复杂几何形状：复杂几何形状可能导致遮挡或数据缺失，影响测量完整性。

5. 成本与可扩展性
   设备成本高：高精度3D测量设备价格昂贵，限制了广泛应用。

系统集成复杂：将3D测量系统集成到现有生产线或工作流程中，涉及硬件和软件的复杂适配。

6. 算法鲁棒性
   噪声与异常值：实际环境中的噪声和异常值会影响算法稳定性。

动态场景：动态场景中的运动模糊或物体移动会增加测量难度。

7. 数据存储与传输