技术规格
性能指标
| 输出 | 对齐的 RGB + 深度（RGBD） |
| 深度精度 | 亚毫米级 |
| 表面覆盖 | 反光、透明、深色、无纹理 |
非朗伯表面，至今仍是开放问题
结构光靠在物体表面投影图案再读取形变，双目靠纹理匹配。两者都预设了同一件事：表面会把光漫反射回来。
镜面金属把图案反射到别处，玻璃让光直接穿过，深色塑料几乎不返回信号。更麻烦的是料箱里零件之间的互反射，它会生成根本不存在的表面。透明与镜面物体的深度重建，在机器人学界至今被列为未解决的开放问题。
换一个判据
LUC-VISION™ 用 FMCW 相干测量获取深度：判据是回波与本振光的频率差，而不是表面把光漫反射回来的样子。表面是镜面还是哑光、有无纹理，不再决定能否成像。
- 输出：对齐的 RGB + 深度
- 深度精度：亚毫米级
- 表面覆盖：反光、透明、深色、无纹理一致工作
为什么这件事值钱
视觉失效的代价通常不是精度差一点，而是流程停摆：抓取位姿算不出、箱内又没有备选目标时，产线只能等人工介入。一套传感器覆盖全部材质，意味着不必为不同材质分别布置视觉方案，也不必把"难测件"排除在自动化之外。
应用方向
混合材料分拣：金属、玻璃、深色塑料同箱作业。
电子制造检测：反光焊点与金属外壳正是结构光最易失效的对象。
服务机器人：玻璃门与不锈钢表面不再是感知盲区。