Time of Flight(ToF)と他の3D深度マッピングカメラとの違い

今日のテクノロジー環境では、3Dの世界を感知して対話する能力がますます重要になっていますが、その中でも最も有望なのがTime-of-Flight(ToF)テクノロジーです。これは、産業オートメーションや小売業などの非モバイル分野で人気を集めている画期的な3D深度マッピングソリューションです。ToFのコンセプトは、ロックCCD技術とともに1990年代から存在していましたが、プロフェッショナル市場の厳しい要件を満たすためにゆっくりと成熟したのは、ここ数年のことです。

この記事では、ToFカメラが3D深度マッピングでますます人気が高まっている理由と、ステレオビジョンイメージングやストラクチャードライトイメージングなどの他の3Dイメージング技術との違いについて詳しく説明します。

3D深度マッピングとは?

3D深度マッピングは、深度センシングまたは3Dマッピングとも呼ばれます。これは、センサーと環境内のさまざまなポイントとの距離を正確に測定することにより、空間や物体の3Dビュー表現を作成する最先端のテクノロジーです。従来の2Dカメラデータの限界を打ち破り、正確な空間認識とリアルタイムの意思決定機能を必要とするアプリケーションにとって重要です。

その核心は、3D深度マッピングでは、光源を物体に投影し、カメラやセンサーを使用して反射光をキャプチャします。キャプチャされたデータを分析して、反射光の時間遅延またはパターン偏差を決定し、深度マップを生成します。平たく言えば、深度マップは、各シーン要素間の相対的な距離を記述するデジタル設計図であり、sensor.3D深度マッピングは静止画像と動的なインタラクティブ世界の違いです。

ステレオビジョン技術とは?

ステレオビジョン技術は、両眼視を通じて奥行きを知覚する人間の目の能力に触発されています。このテクノロジーは、ステレオ視差の概念を利用して人間の目の視覚システムを模倣し、各カメラが視野を記録し、これらの異なる画像を使用してシーン内のオブジェクトの距離を計算します。ステレオ視差は、左目と右目で見る物体の画像の位置の差です。また、脳が両眼視差を通じて2D網膜画像から奥行き情報を抽出するプロセスは、立体視と呼ばれます。

ステレオビジョンカメラは、まさにこの技術を使用しています。彼らは、異なる視点(人間の目に似ています)から2つの別々の画像をキャプチャし、これらの画像を計算的に相関させて物体の距離を決定します。深度マップは、2 つの画像内の対応するフィーチャを認識し、これらのフィーチャ間の水平方向の変位または視差を測定することによって構築されます。注意すべき点の1つは、視差が大きいほど、オブジェクトは観測者に近づくということです。

ステレオビジョンカメラはどのように機能しますか?

ステレオビジョンカメラは、三角測量の幾何学を通じて奥行きを知覚する人間の目の技術を模倣していますが、考慮すべきいくつかの重要な属性があります。

• ベースライン:人間の瞳孔間隔(~50-75 mm、瞳孔距離)と同様の、2台のカメラ間の距離。
• 解像度:深さに比例します。高解像度のセンサーは、視差を分析するためのより多くのピクセルを提供し、より正確な深度計算を可能にします。
• 焦点距離:焦点距離は被写界深度に比例します。奥行き範囲と視野、焦点距離の短さ、視野の広さに影響を与えますが、近距離視野の奥行き知覚は不十分です。焦点距離が高く、視野が広く、近傍視野の物体をより詳細に観察します。

ステレオビジョンカメラは、自動ナビゲーションシステムや3D再構成など、広い視野を必要とする屋外アプリケーションに特に適しています。もちろん、この技術では、キャプチャされた画像に十分なディテールとテクスチャ、または不均一性が必要です。また、構造化された照明でシーンを照らすことで、これらのテクスチャと詳細を強化し、フィーチャ検出を強化し、深度マップの品質を向上させることもできます。

ストラクチャードライトイメージングとは?

ストラクチャードライトイメージングは、光源を利用してパターンを表面に投影し、そのパターンがオブジェクトの3Dジオメトリと相互作用する際の歪みをキャプチャする、洗練された3D深度マッピング方法です。この技術により、オブジェクトの寸法を正確に測定し、その3D形状を再構築することができます。

3Dイメージングでは、ストラクチャードライトカメラはレーザーやLEDなどの光源を使用してパターン(通常はグリッドまたは一連のストライプ)を投影します。パターンの目的は、カメラが照らす表面の変化を認識して測定するカメラの能力を強化することです。パターンがオブジェクトの表面を照らすと、オブジェクトの形状と空間プロパティに従ってパターンが変形します。ザカメラモジュールは、光源に対してさまざまな角度でこれらの歪んだパターンをキャプチャできます。

ストラクチャードライトカメラはどのように機能しますか?

ストラクチャードライトカメラのイメージングにはいくつかのステップがあり、以下に簡単にまとめます。

• パターン投影:特別に設計された光パターンがオブジェクトに投影され、オブジェクトの輪郭に基づいて3Dマッピングを実現するために変形されます。
• 画像キャプチャ:変形したパターンはカメラによってキャプチャされ、パターンの変化は特定の角度で観察されます。オブジェクトの奥行きは、既知の投影された光パターンと、オブジェクトの 3D 表面との光の相互作用を比較することによって推測されます。
• 三角測量:カメラは、既知の投影パターンとキャプチャされた画像を使用して、三角測量によってオブジェクトの深度を計算し、詳細な3Dマップを作成します。

ストラクチャードライトイメージングの精度と解像度は、光源の品質、パターンの複雑さ、カメラが詳細を解決できる能力などの要因に影響されます。この手法は、照明が制御され、オブジェクトの表面の特徴がはっきりと見える環境で特に効果的です。

Time-of-Flightイメージングとは何ですか?

Time-of-Flight(ToF)イメージングについては、すでに特集記事で取り上げています。ToF(Time-of-Flight)イメージングは、高精度でリアルタイムなパフォーマンスを実現する技術であり、今日の3D深度マッピングに適したソリューションです。ToF技術の中心にあるのは光源で、光信号がカメラから伝搬し、物体に反射してセンサーに戻るまでの時間を測定し、物体までの距離を驚くべき精度で計算することができます。興味のある方は、前の記事を参照して、ToF技術の原理とその長所と短所について詳しく見ることができます。

ステレオビジョン vs. ストラクチャードライト vs. ToF(Time-of-Flight) イメージング

3Dイメージングに関しては、ステレオビジョン、ストラクチャードライトイメージング、およびTime-of-Flight(ToF)技術のいずれかを選択するのは、通常、アプリケーションの特定の要件によって異なります。それぞれのアプローチにはそれぞれ利点と制限がありますが、ToFカメラが多くの3Dマッピングアプリケーションで好まれる選択肢としてますます認識されている理由を理解するために、詳細に説明します。

なぜTime-of-Flight(ToF)カメラが3Dマッピングに適しているのですか?

3Dマッピング技術にとって、精度は非常に重要です。上記では、3Dデプスイメージングとは何か、およびタイムオブフライト(ToF)、ストラクチャードライト、ステレオビジョンに関する情報を学びました。Time-of-Flight(ToF)が3Dマッピングに適している理由を簡単にまとめましょう。

• 直接深度測定:ToFカメラは深度を直接測定できるため、画像の視差やパターン歪みに基づいて深度を計算する複雑なアルゴリズムに依存するステレオビジョンやストラクチャードライトシステムと比較して、データ処理要件が簡素化されます。
• 高精度と拡張性:mmからcmまでの高精度な測定と拡張可能な深度範囲を組み合わせることで、ToFカメラはさまざまな距離での精密測定に適しています。
• ソフトウェアの複雑さ:ToFカメラの深度データはセンサーから直接生成されるため、アルゴリズムの必要性が軽減されます。データ処理効率の向上と迅速な実装。
• 低照度性能の向上:光源に依存するステレオビジョンと比較して、Tofカメラはアクティブで信頼性の高い光源により、暗い場所での性能が向上します。
• コンパクトでエネルギー効率の高い設計:他のセンサーとは異なり、Tofカメラはよりコンパクトで消費電力が少ないです。ポータブルまたはバッテリー駆動のデバイスに最適です。
• リアルタイムのデータ処理:Tofカメラは、深度データを非常に迅速にキャプチャして処理するため、ロボット工学などのリアルタイムアプリケーションに最適です。

Time-of-Flightカメラが必要な用途は?

自律移動ロボット(AMR):Tofカメラは、リアルタイムの距離測定と障害物検出を提供し、AMRが複雑な屋外および屋内環境で柔軟にナビゲートできるようにします。経路計画と衝突回避に役立ち、ロボットの自律性と信頼性を向上させます。

無人搬送車(AGV):倉庫や製造環境では、ToFカメラを搭載したAGVは、信頼性の高いナビゲーションと正確なマテリアルハンドリングを保証します。これらのカメラによって提供される深度データは、ロジスティクスを最適化し、人間の介入を減らすための高度な経路探索アルゴリズムをサポートします。

顔認識ベースのなりすまし防止デバイス:拡張顔認識システムのToFカメラは、実際の顔とそれを複製しようとする試み(マスクや写真など)を区別できる詳細なデータを分析することにより、顔認識スプーフィングによる不正アクセスを防止します。

結論

この記事を通じて、3Dイメージングの分野におけるTime-of-Flight(ToF)カメラの重要な役割が明らかになりました。ToFカメラの利点は、正確な空間データに依存する業界に革命を起こす可能性も浮き彫りにしています。
ステレオビジョン、ストラクチャードライトイメージング、ToF技術にはそれぞれ独自のメリットがありますが、ToFカメラは、ソフトウェアの複雑さが比較的少ない、直接的で正確、かつスケーラブルな深度測定を提供できるという点で際立っています。これにより、速度、精度、信頼性が重要なアプリケーションに最適です。

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