三维视觉检测是通过摄像机或其他传感器获取物体的三维信息，并实现识别、定位、测量等任务的系统。三维视觉检测在工业、医疗、安防、虚拟现实等领域有着广泛的应用，是智能制造和智能服务的重要技术支撑。
三维视觉检测的发展经历了几个阶段，从最初的立体视觉法，到后来的激光扫描法和结构光法，再到近年来的深度学习方法，各种方法各有优劣。
立体视觉法是利用两个或多个摄像机从不同角度拍摄同一物体，通过匹配图像中的特征点，计算物体的深度信息。立体视觉法是最早的三维检测方法，但由于受到光照、阴影、纹理等因素的影响，特征点提取和匹配难度较大，计算量也较大，精度和效率较低。
激光扫描法是利用激光束照射物体表面，通过接收反射回来的激光信号，计算物体的距离信息。激光扫描法可以获得高精度的点云数据，但由于需要逐点扫描物体表面，速度较慢，且激光发射器成本较高，易损坏。
结构光法是利用投影仪投射出特定的光线模式（如条纹、网格等）到物体表面，通过摄像机捕捉变形后的光线模式，计算物体的形状信息。结构光法可以快速地获取大面积的三维信息，但由于需要投影仪和摄像机之间的精确校准，且受到环境光线和物体表面反射性质的影响，稳定性较差。
深度学习方法是利用神经网络模型，通过大量的训练数据，学习物体的三维特征，并对新的图像进行三维检测。深度学习方法可以处理复杂多变的场景，并实现端到端的三维检测，但由于需要大量的标注数据和计算资源，且难以解释模型内部的工作原理，可靠性和可解释性较低。
三维视觉检测是一门跨学科、集成化、智能化的技术。近年来，硬件设备、软件算法、数据资源等方面的不断进步，使得三维视觉检测系统有更大的发展空间和应用前景。