深度視覺智能相機在機器人抓取應(yīng)用中仍然面臨許多挑戰(zhàn)：
（1）點云空洞：用3D相機捕捉反光、透明、網(wǎng)狀物體表面的點云信息，經(jīng)常會出現(xiàn)數(shù)據(jù)的丟失，丟失的點云數(shù)據(jù)形成了點云空洞；
（2）點云粘連：多個物體雜亂堆放或者兩個物體表面靠近擺放時，不同物體表面的點云會粘連在一起，這就涉及到如何穩(wěn)定、準(zhǔn)確地進行點云分割；
（3）點云密度不一致：物體表面與3D相機之間的相對位姿、物體表面的顏色均會影響點云的密度，使得目標(biāo)場景的點云密度不一致，這在一定程度上給點云處理算法帶來了困難；
（4）視野局限：有限的相機視角、遮擋和陰影效果，都會阻礙3D相機獲得抓取目標(biāo)的表面全貌，進而阻礙對抓取目標(biāo)的識別；
（5）速度：3D視覺的原理要求其處理的數(shù)據(jù)量較大。3D相機的分辨率越高，所采集的點云質(zhì)量越好，越能表征物體表面更細微的幾何特征，但相應(yīng)地帶來的數(shù)據(jù)量就越大。為了適應(yīng)實際應(yīng)用需要，如何提高3D相機獲取目標(biāo)場景點云的速度、點云處理算法的速度仍是需要研究的課題。

 深度視覺智能相機技術(shù)參數(shù)：