機器視覺一般由工業光源，圖像采集單元，圖像處理單元，圖像處理軟件及網絡通訊裝置等構成。在自動化工業質量控制和在線檢測領域，2D和3D技術都具有重要的作用。如何將兩者結合起來創建一個更可靠、高效的機器視覺檢測系統，首先要認識兩者的各自優勢和局限性。
從2D視覺技術開始
2D技術起步較早，技術也相對成熟，在過去的30年中已被證明在廣泛的自動化和產品質量控制過程中非常有效。
2D技術根據灰度或彩色圖像中對比度的特征提供結果。 2D適用于缺失/存在檢測、離散對象分析、圖案對齊、條形碼和光學字符識別(OCR)以及基于邊緣檢測的各種二維幾何分析，用于擬合線條、弧線、圓形及其關系(距離，角度，交叉點等)。
模式匹配：處理零件變化的關鍵
2D視覺技術在很大程度上由基于輪廓的圖案匹配驅動，以識別部件的位置，尺寸和方向。 技術人員可以使用2D來識別零件并創建動態適應零件位置，角度和尺寸的檢測工具，從而實現零件移動的穩健測量。 今天的模式匹配處理遮擋，雜波，失真，對比度反轉，重疊的部分和不均勻的照明。
無法測量形狀
2D傳感器不支持與形狀相關的測量。 例如，2D傳感器不能夠測量諸如物體平面度，表面角度，部分體積，或者區分相同顏色的物體之類的特征，或者在具有接觸側的物體位置之間進行區分。
易受變量照明條件的影響
由于照明決定了邊緣位置和測量精度，因此傳感器視野范圍內的照明變化有時會導致邊緣測量誤差，除非使用特定的技術來補償這種影響。 在工廠條件下，照明變化是生產車間意外環境或現場來源的共同挑戰。
有限的對比度補償
2D傳感器依賴于測量物體的對比度(邊緣數據)，例如，這意味著它們無法測量黑色背景上的黑色物體，或者在沒有特定光照的情況下區分部分特征來暴露邊緣的存在和定義。
對物體運動敏感
由于元件移動造成的誤差，二維傳感器需要沿光軸(Z軸)精確固定，使用尺度不變特征檢測，或者使用大型遠心光學元件(必須與FOV尺寸相匹配)來消除影響。