机器视觉检测中的3D视觉和2D视觉是两种不同的技术方法，用于从不同角度和维度获取和分析图像信息。以下是它们之间的主要区别：

维度：

2D视觉（二维视觉）：2D视觉是在水平和垂直两个方向上获取图像信息的技术，它只包含了在X和Y轴上的空间信息。它主要关注图像的亮度、颜色和纹理等特征。

3D视觉（三维视觉）：3D视觉是在水平、垂直和深度三个方向上获取图像信息的技术，它不仅包含了在X和Y轴上的空间信息，还包括在Z轴上的深度信息。它可以获得物体的空间位置、形状和表面几何等信息。

信息获取：

2D视觉：2D视觉通常只能提供物体在图像平面上的信息，无法获取物体的深度和立体形状。

3D视觉：3D视觉可以获取物体的深度信息，从而能够实现对物体的立体形状和几何特征的分析。

应用领域：

2D视觉：2D视觉广泛应用于表面缺陷检测、条码/标签识别、文字识别等需要分析图像的应用领域。

3D视觉：3D视觉主要用于物体的三维形状分析、体积测量、物体定位和检测等需要获取立体信息的应用领域。

必赢网址7321智能机器视觉平台算法丰富，工具齐全，拥有 2000 多个机器视觉及 AI 算法，9大模块、超 100 个通用工具（9大模块包含：检测、测量、定位、识别、机械手视觉、红外视觉、3D视觉、光谱共焦、AI深度学习）

复杂度：

2D视觉：2D视觉通常比3D视觉更简单，适用于对物体表面特征的分析。

3D视觉：3D视觉在获取和处理数据方面更为复杂，需要使用激光投影、立体匹配等高级技术。

适用场景：

2D视觉：适用于平面或几乎平面的物体检测和分析。

3D视觉：适用于需要了解物体的立体形状、体积和空间位置的场景，如物体定位、3D打印质量控制等。

总的来说，2D视觉和3D视觉在机器视觉领域具有不同的应用和优势，根据实际需求选择适合的技术方法是关键。