深度视觉智能相机在机器人抓取应用中仍然面临许多挑战：
（1）点云空洞：用3D相机捕捉反光、透明、网状物体表面的点云信息，经常会出现数据的丢失，丢失的点云数据形成了点云空洞；
（2）点云粘连：多个物体杂乱堆放或者两个物体表面靠近摆放时，不同物体表面的点云会粘连在一起，这就涉及到如何稳定、准确地进行点云分割；
（3）点云密度不一致：物体表面与3D相机之间的相对位姿、物体表面的颜色均会影响点云的密度，使得目标场景的点云密度不一致，这在一定程度上给点云处理算法带来了困难；
（4）视野局限：有限的相机视角、遮挡和阴影效果，都会阻碍3D相机获得抓取目标的表面全貌，进而阻碍对抓取目标的识别；
（5）速度：3D视觉的原理要求其处理的数据量较大。3D相机的分辨率越高，所采集的点云质量越好，越能表征物体表面更细微的几何特征，但相应地带来的数据量就越大。为了适应实际应用需要，如何提高3D相机获取目标场景点云的速度、点云处理算法的速度仍是需要研究的课题。
深度视觉智能相机技术参数：
产品型号 | LXPS-HS0213-B | LXPS-HS0223-B | LXPS-HS0233-B | LXPS-HS0243-B |
分辨率 | 1920*1200 | |||
采集时间s | <0.4（选配GPU<0.2） | |||
工作距离mm | 200-400 | 400-800 | 800-1600 | 1500-3000 |
视野范围 | 0.54d*0.34d（d为工作距离） | |||
Z轴精度mm | 0.02 | 0.1 | 0.3 | 0.8 |
尺寸mm | 255*181*60 | 390*181*60 | ||
