目前，工業機器人集成商仍然面臨著機器人在復雜視覺識別環境下難以高速工作的難題，尤其體現在工業機器人分揀行業。在分揀領域，工業機器人只能完成固定模式物體的抓取，對于復雜堆疊物體的識別和分揀，依然有90%以上通過人工方式完成，極大的限制了工業生產的效率。

　　國內的3D視覺定位解決方案基本停留在研究院，實質性產品極少見。而3D視覺在國外已有六年左右的應用實踐，因此，針對工業領域的3D視覺系統的市場主要被國外企業占據。

　　ISRA

　　伊斯拉視像(ISRA VISION)于1985年在德國成立，創始人為2名工程師。如今ISRA已發展為8個事業部，專業從事智能機器視像系統。

　　ISRA VISION 3D機器視覺產品家族的產品包括IntelliPICK 3D 系統和久堆卸垛定位產品 MONO2.5D/MONO3D 系統。這兩款產品均基于嵌入式架構和“Touch & Automate”技術，并且采用靈活的安裝系統，可以輕松安裝到任何生產環境之中。

　　目前ISRA VISION已積累上千個項目，主要應用于玻璃、汽車、塑料、無紡布、金屬箔、薄膜、物流等行業。

　　Scape

　　萬訊自控參股的丹麥Scape Technologies A/S，簡稱Scape，是機器視覺行業領先企業，專業從事基于3D視覺系統的標準化Bin-Picking機器人解決方案，支持的機器人品牌包括KUKA、ABB、安川、UR，以及其他滿足一定要求的六軸機器人。

　　目前，雙方已成立合資公司并已有產品推出，并在汽車制造及工廠自動化等領域有所應用。

　　Intermodalics

　　Pickit為Intermodalics的一款產品，為UR、ABB、KUKA、安川、發那科、史陶比爾等機器人企業提供3D機器人視覺解決方案，技術包括3D視覺和重建、3D機器人仿真和碰撞檢測、實時機器人控制、機器學習、現場總線部署或大規模通信網絡。

　　這套方案中的3D攝像機和軟件可以探測到每個部件的精確位置，引導機器人選擇并在不同的應用中放置各種各樣的產品。其中，3D相機能在變化和光線條件差的情況下工作，發現不同大小的重疊產品與反射面。

　　IDS

　　IDS生產的Ensenso 3D立體相機為實現快速、精準、低成本的3D圖像捕捉提供了行之有效的解決方案，可實現機器人技術和自動化組裝生產中的眾多應用，包括機器人焊接等難度頗高的裝配流程乃至更為棘手的料箱取件作業。

　　Ensenso 3D立體相機的工作原理是基于一項獨創的“投射紋理立體視覺”技術。每個型號都有兩個CMOS傳感器，以及能將高對比的圖案樣式投射到物體表面投影器。

　　Ensenso相機在2016年Amazon Picking Challenge的冠軍隊伍荷蘭代爾夫特理工大學、機器人龍頭企業ABB、日本機器人明星創業公司Mujin等院校、大公司、和創業公司，均有用做演示。

　　MUJIN

　　MUJIN是日本的一家創業公司，業務主要涉及工業領域中的3D物體識別與抓取、機械臂運動學計算、運動規劃、3D仿真等，旨在為工業機器人提供一種更加通用的一體化解決方案。

　　MUJIN主推兩個產品：pick worker和teach worker這兩款控制器。MUJIN稱pick worker無需示教的智能分揀控制器，利用3D視覺識別散裝工件，控制機器人進行分揀，可實現實時障礙回避、自動動作規劃、機器人自動原點復位。

　　SICK

　　SICK 3D家族的TriSpector 3D視覺傳感器是一款基于激光三角測量法的簡易智能型的3D產品。一體化的設計集成了相機、鏡頭、激光光源、控制器、電氣接口和軟件。

　　TriSpector 適用于消費品和包裝行業中的數量檢查，位置檢查，翹曲檢查，體積測算等質量監控。應用領域包括飲料包裝箱中瓶子的數量和擺放是否合格，包裝盒中的巧克力數量和是否有翹起檢查，洗發水瓶數量和擺放是否一致，發蠟、面霜、酸奶、咖啡豆等在包裝內的填充量確認等等。

　　Cognex

　　美國康耐視COGNEX視覺軟件VisionPro3D可在視覺向導的拾取與放置組裝的檢測中應用。康耐視 VisionPro? 3D 軟件能夠提供準確、實時的 3D 位置信息。VisionPro 3D基于康耐視的 PatMax? 技術和其他校準技術，配合固定式或機器人安裝的攝像頭提供充分的應用程序靈活性。

　　VisionPro 3D 視覺在汽車和精密制造產業中的組件驗證、物流和機器人應用的自動化，包括裝上貨架/取下貨架、卸垛、打包和組裝驗證。其PatMax， PatFlex? 和其他幾何圖案匹配工具可以適應不均勻的照明環境，并在圖案被部分遮蓋的情況下仍保持可靠的功能，可確保在最困難的環境和條件下實現準確的零件定位。

　　Euclid Labs

　　Euclid Labs s.r.l Moonflower-3D 視覺系統應用于機器人隨機抓取作業，通過對工件進行3D數據掃描以實現精確定位，引導機械手準確抓取定位工件，實現機器人速度快、重復精度高的隨機抓取作業。

　　在散亂堆放零件的隨機抓取中，定位識別不受工件擺放方式影響，輕松應對易滾動、散亂堆疊等工件，智能分析工件抓取優先級別，引導機械手高效抓取工件，自定義擺放位置，抓取工件后將其放置于傳送帶、沖壓機、裝配線、焊接機等指定位置。

　　Moonflower-3D 機器視覺系統全面兼容各國際品牌機器人通訊協議，無需二次開發，例如ABB、KUKA、FANUC、安川、UR、川崎、那知，現代等。

　　事實上，在民用領域，出身微軟的Kinect自2010年面世以來在學術界迅速流行，產生了很多重要的成果。隨后Kinect V2、Intel RealSense等產品的出現更使得3D體感技術進一步大眾化。盡管如此，它們的精度、適用范圍、可靠性等指標也并不能直接滿足工業應用的需求。

　　畢竟，在工業領域，除了絕對定位精度夠高，對于機器人混雜物體分揀的應用來說，還希望選用的3D傳感器能足夠快，從而保證機器人工作的效率;并且，能夠適用于各種物體的表面材質、工作距離不要太近、產品穩定可靠、價格合理，等等。

　　因此，要把學術界的機器人技術移植到工業應用中去，從而提高機器人的易用性還需要長時間的技術積累和市場考察。