在工业自动化领域中，深度相机的关键技术有哪些？它们通常被应用于哪些场景？

深度相机在工业自动化中扮演着至关重要的角色，关键技术和应用场景十分广泛。关键核心技术涵盖了结构光、双目视差、TOF（Time of Flight）、激光三角测量和点云数据处理等。这些技术使得深度相机能够快速且准确地捕捉和分析三维空间中的物体，为自动化系统提供实时的、精确的深度信息。

参考资源链接：[深度相机市场综览：国内外品牌与技术概览](https://wenku.csdn.net/doc/7h13udbktc?spm=1055.2569.3001.10343)

结构光技术通过投射特定的光纹，利用变形模式来重建物体的三维结构。双目视差技术则模仿人类的双眼立体视觉，通过两个相机从不同角度捕捉图像，并计算物体的深度信息。TOF相机通过发射光脉冲并测量光脉冲返回的时间差来确定物体的距离。激光三角测量则是利用激光与物体接触形成的三角形几何关系来计算距离。

在实际应用中，深度相机广泛应用于工业机器人导航、自动化装配、质量检测、物体分拣、三维扫描和智能监控等场景。例如，在机器人导航中，深度相机能够提供周围环境的精确深度图，使机器人能够避开障碍物，实现路径规划；在自动化装配线上，深度相机可以辅助机器人进行精准的部件定位和组装；在质量检测中，深度相机通过精确的尺寸测量帮助识别和排除不良品。

深度相机的出现极大地提高了工业自动化系统的灵活性和效率，尤其在复杂的工业环境中，它们的三维视觉感知能力成为了不可或缺的组成部分。为了更好地理解和掌握这些应用，建议参阅《深度相机市场综览：国内外品牌与技术概览》。该资料不仅介绍了深度相机的技术细节，还提供了国内外不同品牌产品的市场信息，有助于用户根据实际需求选择合适的技术和产品。

参考资源链接：[深度相机市场综览：国内外品牌与技术概览](https://wenku.csdn.net/doc/7h13udbktc?spm=1055.2569.3001.10343)