在目前研究得正火热的人工智能中，机器视觉是快速发展的一个方向。机器视觉的本质就是用机器代替人眼进行测量与判断，通过图像摄取装置将被摄取目标转换为图像目标，传送给专门的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

通过研究机器视觉，我们可以实现许多人工观测实现不了的功能：

·机器视觉具有准确性与客观性，对于任一的观测对象，机器能够准确地反映被观测对象的特征，而不会因为观测人员的经验、身体状态等主观因素影响到观测结果。

·机器视觉能够在高重复性的环境下稳健工作，而人可能会因为大量的重复而产生疲倦的感受而影响观测结果。

·机器视觉能够更快的检测物体，提高了检测的效率，特别是当观测物体处于高速运动的过程中时，机器视觉能准确快速地将被观测物体的关键信息提取出来。

·将机器视觉应用于生产生活中可以降低成本，一台检测仪器可以完成多个人员的检测工作，而且机器能够连续工作，不会因为主观的原因而停顿。

而在过去的几十年间，2D的物体识别被广泛的研究，已经成为了一个较为成熟的领域，但随着近些年来计算机硬件的不断增强与软件技术的不断发展，对于3D数据的处理能力也与日俱增。由于3D数据相比2D具有更多的优点，3D点云在物体识别领域也展现出了一些优势：

1、3D数据提供了比2D数据更多的几何信息（深度）。

2、从点云中提取到的特征不会受到尺度、旋转、光照的影响。

3、3D点云在估计物体姿态方面比2D更加准确。