Perkembangan industri dan robotika yang pesat menuntut adanya perangkat lunak untuk pengenalan obyek tiga dimensi (3-D). Salah satu metodenya adalah menggunakan karakteristik-karakteristik fungsi permukaan yang dapat mencirikan berbagai bentuk permukaan obyek secara unik. Perhitungan karakteristik-karakteristik tersebut memerlukan informasi kedalaman. Range image, yang menyediakan informasi kedalaman permukaan secara eksplisitt, sangat sesuai untuk kerpluan tersebutt. Karakteristik fungsi permukaan yang secara teroritis diketahui dapat mencirikan bentuk permukaan diantaranya adalah kurvatur mean dan Gaussian. Kombinasi tanda (sign) dari kedua kurvatur tersebut dapat mencirikan delapan jenis bentuk permukaan. Dari eksperimen yang dilakukan pada sejumlah range image sintetik, diperoleh nilai ambang tol sebesar 0,00001 untuk kurvatur Gaussian serta 0,001 untuk kurvatur mean. Pengujian kedua nilai ambang tersebut pada sejumlah range sintetik yang telah diberi noise acak dengan persentase kemunculan 20; menghasilkan rata-rata persentase ketepatan pengenalan permukaan sebesar 88,71; . Uji visual pada sejumlah range image obyek nyata memperlihatkan bahwa kedua nilai ambang tersebut dapat membedakan bentuk-bentuk permukaan dari obyek-obyek berbentuk relatif sederhana dengan cukup baik. Untuk pengenalan obyek 3-D yang lebih kompleks, diperlukan juga karakteristik-karakteristik lain yang memadai. Hal ini memerlukan penelitian lebih lanjut.