检测作业在工厂中是产品品质的把关者，这项工作早期多以人工进行，後期自动化技术逐渐普及，人力无法因应加快的产线速度，使得 AOI（自动光学检测）成为主流。
此类技术的速度虽快，不过系统所使用的工业相机均为 2D 影像拍摄，只能进行平面检测。为了更精准的侦测物体， 3D 影像的市场需求开始浮现，「3D 影像技术成熟後的应用场域非常广，将不会只局限在产线检测中。」台达机电事业群感测及仪表产品部处长杨家玮说。
杨家玮接着指出，2D 影像通常只能帮助产线人员用来检测物体的表面有无变形或瑕疵，无法判断物体的立体结构状态，「3D 影像技术就是为了解决这项检测不够全面的问题。」 3D 影像技术问世已有多年，早期是用来检测轮胎沟槽或工件外观，不过由於处理器的效能有限，系统成像速度偏慢，因此导入的企业并不多。
3D 视觉市场开始启动！盘点三大技术多元应用
近几年处理器效能快速提升、使用者对产品精细度要求渐高，3D 视觉市场开始启动，在业者的积极导入下应用越来越多元，并且针对不同场域导入最适化技术。
目前市场上的 3D 视觉技术有三种，包括 LiDAR（光达）、结构光和ToF （Time of Flight，飞时测距），其中 LiDAR 是用线状雷射扫描物体，再利用系统後端处理器计算出物体的 3D 样貌，这类技术，目前面临感测数据量不足，导致应用有其限制。
针对 3D 视觉，杨家玮分享台达早在 4 年前就看到了广泛应用前景下的庞大商机，推出第一代采用结构光的 DMV 3D，而且也在近期涉足 ToF 技术推出 DMV-T。
两款产品不仅符合市场对於精度与速度的要求，更整合了台达的软体实力，透过内建处理器搭配自行研发的机器视觉软体 DIAVision，基本侦测取像之外，也具备了智慧相机 Smart Camera 的边缘运算和决策能力，可以快速导入到系统厂商或场域业者的後续设计，降低上层管理系统处理无关数据的负担，以进一步实现远端部署。
结构光技术再升级！一机自主完成影像撷取到输出，速度、精度大幅提升
台达结构光相机 DMV 3D 包括两组 2D 摄影机、一组投影机和编码器（encoder），并内建可侦测大型物件的拼接演算技术，无须额外配置工业电脑，就能自主完成从影像撷取到输出的所有工作。
不过随着应用越来越广，台达近期也将升级 DMV 3D。「虽然我们第一代产品就已经可以满足市场多数的精度要求，但像产线全检之类的需求，对速度的要求就更高，因此最近升级的第二代，我们将速度一举提升到 1fps，并且在原有基础上进行小型化与轻量化，缩小体积来满足更广泛的应用。」杨家玮说。
「应用方面，DMV 3D 除了同样可作为於 3D 成像做机器人导引外，也适用於金属模锻与压铸的塑胶模具线上检测。」杨家玮说。
在机器人导引部分，DMV 3D 内建的工业机 器手臂协作程序，可以与台达机器视觉软体 DIAVision 整合，打造出眼手协调的解决方案。」台达自身就将金属模锻与压铸的塑胶模具线上检测功能用在马达、风扇等产线，藉此侦测马达定子的位置、各种尺寸的风扇叶片曲面、电源供应器散热鳍片完整度等。
图片说明：台达 DMV 3D 结构光相机内建可侦测大型物件的拼接软体，无须额外配置工业电脑，就能自主完成从影像撷取到输出的所有工作。
3D ToF 技术助力产业精准侦测 开启移动机器人机器视觉新局
3D 影像的另一项主流技术就是 ToF 技术，它的运作方式是设置红外线发射与接收两种模组，系统会将红外线从发射撞击到物体後再反射回来的时间转换成距离。
杨家玮以台达的 3D ToF 相机 DMV-T 为例说明，产品采用两组 ToF 感测器与一组工业等级镜头撷取影像，同时高度整合具有智慧计算能力的处理器和演算法来帮助边缘决策，系统拥有绝佳的速度与精度，尤其适合移动机器人，可快速搭配系统厂商或场域业者的後续设计，实现智慧化功能。
图片说明：杨家玮表示，2D 影像通常只能帮助产线人员用来检测物体的表面有无变形或瑕疵，无法判断物体的立体结构状态。
从应用方向来看，可将数据转化为深度图（Depth map）的 ToF 适用於引导工作，协助系统设备顺利完成下一步工作。杨家玮接着以制鞋业与电动车的锂电池仓储系统两种不同场域业者的应用方式介绍 ToF 如何运作。
杨家玮表示，以制鞋业来说，业者利用台达的解决方案快速取像、运算，只需要 6 秒就能引导产线上的自动化设备按照鞋模立体形状精准喷胶，这样的速度表现除了归功於 ToF 的技术特点，DMV-T 的边缘运算能力也起到很大的功用。
而对於电动车的锂电池仓储系统，杨家玮指出，自动化仓储系统的货架位置与取放动作都有精准、完整设定，不过存放锂电池的货架常因电池过重而歪斜，导致在取货时自动叉车的前叉不断与货架碰撞，此状况会对系统的运作效率和硬体设备妥善率带来影响，因此业者在叉车前端设置台达的 3D ToF 相机 DMV-T，藉此侦测货架位置、自动调整前叉角度，就能让取放物料动作更顺畅。
「除了仓储作业外， ToF 也可应用於物流场域的 AGV（无人自动搬运车）。」杨家玮表示，为了避免人员或物件误入无人搬运车的运作场域中，导致「车祸」发生，业者可以利用 3D 影像感测器，让 AGV 具备避障能力，相较於 LiDAR，ToF 的大范围取像特色，能让 AGV 的感测更完整，避障能力也会更强。
图片说明：杨家玮表示，可将数据转化为深度图的 ToF 适用於引导工作，协助系统设备顺利完成下一步工作，对於物流行业来说，有很高的适用性
对上述成功案例，杨家玮认为只是 3D 影像的应用之一，随着不同场域方案的陆续落地，未来市场需求和技术发展会相互拉抬，形成正向循环，尤其是在工安、智慧工厂等议题的催化下，发展潜力十分雄厚。
不过杨家玮同时也指出，这项技术必须与各种软硬体紧密整合才能发挥相乘效益，「台达深耕机电与自动化领域多年，累积软硬兼具的技术能量与导入经验，透过整合 3D 相机产品与机器视觉软体 DIAVision，可以协助业者打造贴合场域需求的 3D 影像架构，让机器视觉的角色从传感扩展到决策，由下至上完善智慧化系统，创造真正价值。」
