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TOF測量原理及3D深度攝像技術的方案比較

電子設計 ? 來源:傳感器技術 ? 作者:www_CGQJS ? 2021-03-25 11:03 ? 次閱讀

超聲波測距、紅外線測距在感測市場上活躍著,但是隨著人們對于光的熟識,光學測距逐漸開始占據感測市場,激光測距就是其中主要的研究方向之一。利用ToF原理創造了FlightSenseTM技術,推出了飛行時間(ToF)傳感器

ToF技術

TOF是飛行時間(TIme of Flight)技術的縮寫,即傳感器發出經調制的近紅外光,遇物體后反射,傳感器通過計算光線發射和反射時間差或相位差,來換算被拍攝景物的距離,以產生深度信息,此外再結合傳統的相機拍攝,就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現出來。

不論是自動駕駛,還是VR;亦或是現在市面上層出不窮的平衡車,都離不開ToF技術。

TOF測量原理

發射的紅外光線被被測物體反射后回到傳感器,內置的計時器記錄其來回時間,然后即可計算出其距離。聽起來好像和大家玩爛了的超聲波測距沒啥不同。但其實不然,超聲波測距對反射物體要求比較高,面積小的物體,如線、錐形物體就基本測不到,而TOF紅外測距完全可克服此問題,同時TOF測距精度高,測距遠,響應快。

這種技術跟3D激光傳感器原理基本類似,只不過3D激光傳感器是逐點掃描,而TOF相機則是同時得到整幅圖像的深度信息。

TOF的優勢

與立體相機或三角測量系統比,TOF相機體積小巧,跟一般相機大小相去無幾,非常適合于一些需要輕便、小體積相機的場合。

TOF相機能夠實時快速的計算深度信息,達到幾十到100fps。TOF的深度信息。而雙目立體相機需要用到復雜的相關性算法,處理速度較慢。

TOF的深度計算不受物體表面灰度和特征影響,可以非常準確的進行三維探測。而雙目立體相機則需要目標具有良好的特征變化,否則會無法進行深度計算。

TOF的深度計算精度不隨距離改變而變化,基本能穩定在cm級,這對于一些大范圍運動的應用場合非常有意義。

3D 深度攝像技術的方案比較

TOF 只是 3D 深度攝像技術中的一種方案。目前主流的 3D 深度攝像主流有三種方案:結構光、TOF、雙目成像。

結構光(Structured Light):

結構光投射特定的光信息到物體表面后,由攝像頭采集。根據物體造成的光信號的變化來計算物體的位置和深度等信息,進而復原整個三維空間。(蘋果iPhone X 用的就是這個方案)

TOF(Time Of Flight):

TOF 系統是一種光雷達系統,可從發射極向對象發射光脈沖,接收器則可通過計算光脈沖從發射器到對象,再以像素格式返回到接收器的運行時間來確定被測量對象的距離。

雙目成像(Stereo System):

利用雙攝像頭拍攝物體,再通過三角形原理計算物體距離。

這三種方案中,雙目測距成像因為效率低、算法難、精度差、容易受到環境因素干擾;TOF 方案同樣有精度缺陷,傳感器體積小型化之后對分辨率影響大。

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ToF技術的應用

汽車電子

在汽車應用中,ToF可以被用于自動駕駛、防撞自動剎車和OOP等等。

Infineon與科世達推出的基于英飛凌3D圖像傳感器芯片的攝像頭駕駛員輔助系統。

在飛行時間(ToF)原理支持下,該系統可精確檢測駕駛員身體和頭部位置,甚至在其戴眼鏡或太陽鏡的情況下捕獲其眨眼動作,以判斷駕駛員是否注意力足夠集中、是否正疲勞駕駛,從而啟動相應對策。譬如,通過振動座椅或警告音。駕駛員注意力越不集中,汽車就越會提起注意。為了快速和準確地做出響應,輔助系統和緊急制動系統可在潛在緊急情況發生之前自動激活。

英飛凌3D圖像傳感器芯片

此外,該技術還可以通過手部運動或身體姿勢控制車載娛樂系統或車用空調,甚至在車外實現全新的輔助和安全功能,比如開門輔助設備,在停車場或家用地庫時防止車門打開后撞上其它車、墻壁或天花板。英飛凌方案設計合作伙伴GesTIgon在大會上現場演示了英飛凌ToF傳感器如何實現車用物體跟蹤與手勢識別,以達到“三維虛擬現實”。

人機界面與游戲

ToF提供了一種實時的遠方影像,所以可以非常簡單地用來記錄人體動作。這使得許多消費電子產品(比如電視)有了全新的交互方式,Xbox Kinect二代就是用了這種技術。

Kinect搭載的是Depth的傳感器,可以取得Depth數據(和傳感器的距離信息)。整個Kinect其實就是一個大蝙蝠,紅外投射器不斷向外發出紅外結構光,就相當于蝙蝠向外發出的聲波,紅外結構光照到不同距離的地方強度會不一樣,如同聲波會衰減一樣。紅外感應器呢,相當于蝙蝠的耳朵,用來接收反饋的消息,不同強度的結構光會在紅外感應器上產生不同強度的感應,這樣,Kinect就知道了面前物體的深度信息,將不同深度的物體區別開來。

手機自動對焦攝像

以手機自動對焦中使用ToF傳感器為例,以往的自動對焦功能通常采用集成在手機圖像信號處理器中的一套數據計算方法。當取景器捕捉到最原始的圖像后,這些圖像數據會被當作原始資料傳送至圖像信號處理器中,圖像信號處理器對原始數據進行分析,檢查圖像中毗鄰像素之間的密度差異,從中挑出最好的那一幀圖像即為呈現在我們眼前的照片。而采用了ToF傳感器的自動對焦系統,則是通過檢測物體與相機之間的距離來進行對焦,減少了相機抓取圖像幀數的數量,即使是在弱光下也能夠快速清晰地抓取圖像。在拍攝視頻方面,在兩米內的移動均能夠進行精準測距并抓取圖像。

未來的ToF傳感器的測距將加大感測距離,就需要接收器能夠檢測到更多的光子,除了結構之外還需要光學的輔助,還可通過凹凸透鏡抓取更多的光子實現更遠距離的光學測距。將會成為實現我們未來智能社會生活環境的最基礎的技術之一。
編輯:hfy

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