3D 抓取的核心是给机械臂一双能看深度的眼睛。主流两条路线：结构光或 ToF 深度相机直接输出深度图，点云则是更通用的三维表示，下游算法基本都吃点云。选型第一步永远是看工件看场景，而不是看参数表。

相机类型怎么挑。小零件、表面反光的金属件，结构光精度高，但怕反光和强光干扰，车间大灯直射就要小心。大场景、室外或强光环境，ToF 更皮实。透明件、镜面件这类"视觉杀手"，纸面参数一律不算数，先拿样件打样验证再谈选型。工作距离是前提：脱离距离谈精度没有意义，同一个相机近距离和远距离完全是两个性能。

关键指标看两个：深度精度和点云密度。前者决定能不能算准抓取点，后者决定小特征看不看得见。两个指标都要按你的实际工作距离去谈，让供应商按你的距离实测，别信标称值。

落地流程上，相机标定特别是手眼标定是地基，标定不准后面全白费，建议用标准标定板按流程走，别图省事。抓取位姿估计现在常用"点云配准加抓取检测"的组合，无序堆叠的料箱抓取比整齐摆放难一个数量级，算法调试时间要留足。

避坑经验。产线振动会让标定慢慢漂移，要设计定期重标定机制，别等抓偏了才发现。多相机多工位注意互相干扰，结构光设备之间会打架，分时触发是常规解法。另外留好日志：每次抓取失败的点云和位姿都存下来，这是后续优化最宝贵的资产。最后记住，抓取成功率是系统指标：相机、算法、夹爪、节拍要一起调，单换一台更好的相机解决不了系统问题，瓶颈往往在你没想到的地方。