随着社会整体消费和科学水平的提高，工业4.0是为全球工业的短期目标，至少将是传统的工业生产迈入自动化生产，工业自动化其实质含义是使用机器人来代替人工劳动，机器人同样需要"眼睛"，那么充当机器人眼睛和思考的便是"机器视觉"，通过程序化的指令指导机器人做出合理的判断和行为，机器视觉是计算机视觉在工业自动化领域的应用。
机器视觉包含2D检测和3D检测，并且处于2D检测向3D检测过度的阶段，两者的孰优孰劣一直是机器视觉值得争议的话题，3D视觉检测公司往往会强调3D视觉检测的优势，2D视觉检测公司同时也会为他们掌握的技术代言。事实上，2D检测和3D检测从来就不是站在对立面上的两种检测技术，2D是这两种技术中较为成熟的技术，在过去的30年中已被证明在广泛的自动化和产品质量控制过程中非常有效，但是2D检测建立在平面维度上，相对于3D检测中的立体维度，2D视觉检测无法获取到待测物体的高度信息。
1. 二维检测的局限性
a. 无法测量形状
2D传感器不支持与形状相关的测量。 例如，2D传感器不能够测量诸如物体平面度，表面角度，部分体积，或者区分相同颜色的物体之类的特征，或者在具有接触侧的物体位置之间进行区分。
b. 易受变量照明条件的影响
由于照明决定了边缘位置和测量精度，因此传感器视野范围内的照明变化有时会导致边缘测量误差，除非使用特定的技术来补偿这种影响。 在工厂条件下，照明变化是生产车间意外环境或现场来源的共同挑战。
c. 有限的对比度补偿
2D传感器依赖于测量物体的对比度（边缘数据），例如，这意味着它们无法测量黑色背景上的黑色物体，或者在没有特定光照的情况下区分部分特征来暴露边缘的存在和定义。
d. 对物体运动敏感
由于元件移动造成的误差，二维传感器需要沿光轴（Z轴）精确固定，使用尺度不变特征检测，或者使用大型远心光学元件（必须与FOV尺寸相匹配）来消除影响。
3D检测相对于原有2D检测，除了获得x，y轴信息以及灰度信息外，还额外获得了产品的z轴信息，增加了对产品高度信息的检测处理。3D检测广泛应用于产品的平整度、表面特征高度等检测中。
2. 三维检测的优势
a. 体积测量（X，Y和Z方向）提供形状和位置相关参数。
b. 适用于检测同样颜色或低对比度物体。
c. 不受照明变化和环境光线的影响。
d. 由于集成的光学，照明和工厂预校准，能获取更高的重复性。
e. 易于组成多传感器网络，用于扫描大型工件。
