飛行時間と他の3D深度マッピングカメラの違い

3D深度マッピングを感知し、3D世界と相互作用する能力は、今日の技術の風景においてますます重要になっています。そして、最も有望な技術の一つが、飛行時間（ToF）技術です。これは、産業オートメーションや小売などの非モバイル分野で人気が高まっている画期的な3D深度マッピングソリューションです。ToFの概念は1990年代からロッキングCCD技術と共に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、ここ数年でようやく成熟してきました。

この投稿では、ToFカメラが3D深度マッピングにおいてますます人気を集めている理由と、ステレオビジョンイメージングや構造化光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見ていきます。

3D深度マッピングとは何ですか？

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って、空間またはオブジェクトの3Dビュー表現を作成する最先端技術です。これは、従来の2Dカメラデータの限界を打破し、正確な空間認識とリアルタイムの意思決定能力を必要とするアプリケーションにとって重要です。

核心に3D深度マッピングは、光源を物体に投影し、その後カメラまたはセンサーを使用して反射された光をキャプチャすることを含みます。キャプチャされたデータは、深度マップを生成するために反射光の時間遅延またはパターンの偏差を特定するために分析されます。一般的に言えば、深度マップは、各シーン要素とセンサーとの相対的な距離を説明するデジタル設計図です。3D深度マッピングは、静的な画像と動的なインタラクティブな世界の違いです。

ステレオビジョン技術とは何ですか？

ステレオビジョン技術は、人間の目が両眼視を通じて深さを認識する能力に触発されています。この技術は、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物体の距離を計算します。ステレオ視差は、左目と右目で見た物体の画像の位置の違いです。そして、脳が両眼視差を通じて2D網膜画像から深さ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この非常に技術を使用しています。彼らは異なる視点から2つの別々の画像をキャプチャし（人間の目に似て）、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つの画像の対応する特徴を認識し、これらの特徴間の水平変位または視差を測定することによって構築されます。注意すべきことは、視差が大きいほど、物体が観察者に近いということです。

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、人間の目の技術を模倣しており、三角測量の幾何学を通じて深度を認識します。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：2つのカメラ間の距離で、人間の瞳孔間隔（約50-75 mm、瞳孔距離）に似ています。
• 解像度：深度に比例します。高解像度センサーは、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。深度範囲と視野に影響を与え、短い焦点距離は広い視野を持ちますが、近距離の深度知覚は乏しいです；焦点距離高い場合、視野は広く、近距離の物体をより詳細に観察できます。

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再構築など、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、この技術は、キャプチャされた画像が十分な詳細とテクスチャまたは不均一性を持っている必要があります。シーンを構造化された照明で照らすことによって、これらのテクスチャと詳細を強化し、特徴検出を向上させ、深度マップの品質を改善することもできます。

構造化光イメージングとは何ですか？

構造化光イメージングは、光源を利用してパターンを表面に投影し、そのパターンが物体の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高度な3D深度マッピング手法です。この技術により、物体の寸法を正確に測定し、その3D形状を再構築することが可能です。

3Dイメージングでは、構造化光カメラがレーザーや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ストライプの系列）を投影します。このパターンの目的は、カメラが照らす表面の変化を認識し測定する能力を向上させることです。パターンが物体の表面を照らすと、物体の形状や空間的特性に応じて変形します。カメラモジュールは、光源に対して異なる角度でこれらの歪んだパターンをキャプチャできます。

構造化光カメラはどのように機能しますか？

構造化光カメラのイメージングは、いくつかのステップを含み、以下に簡潔にまとめられています：

• パターン投影: 特別に設計された光パターンが物体に投影され、その後物体の輪郭に基づいて3Dマッピングを達成するために変形されます。
• 画像キャプチャ: 変形されたパターンがカメラによってキャプチャされ、特定の角度でパターンの変化が観察されます。物体の深さは、既知の投影光パターンと物体の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、三角測量によって物体の深さを計算し、詳細な3Dマップを作成します。

構造化光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、詳細を解像するカメラの能力などの要因によって影響を受けます。この技術は、照明が制御され、物体の表面特徴が明確に見える環境で特に効果的です。

時間飛行イメージングとは何ですか？

時間飛行（ToF）イメージングは、特別な記事で既に取り上げられています。時間飛行（ToF）イメージングは、高精度とリアルタイム性能を持つ技術であり、現在の3D深度マッピングにおいて好まれるソリューションです。ToF技術の中心には光源があり、カメラから光信号が伝播し、物体に反射してセンサーに戻るまでの時間を測定することで、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、ToF技術の原理や利点、欠点についての詳細は前の記事を参照してください。

ステレオビジョン vs. 構造化光 vs. 時間飛行（ToF）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、構造化光イメージング、時間飛行（ToF）技術の選択は通常、アプリケーションの特定の要件に依存します。各アプローチにはそれぞれの利点と制限があり、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、詳細に探ります。

なぜ時間飛行（ToF）カメラが3Dマッピングにとってより良い選択肢なのですか？

精度は3Dマッピング技術にとって重要です。上記では、3D深度イメージングとは何か、時間飛行（ToF）、構造化光、ステレオビジョンに関する情報を学びました。時間飛行（ToF）が3Dマッピングにより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の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構造化光システムと比較して、データ処理の要件を簡素化します。
• 高精度と拡張性：mmからcmまでの高精度測定を提供し、拡張可能な深度範囲を組み合わせることで、ToFカメラは異なる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減少します。データ処理の効率が向上し、実装が迅速になります。
• 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ある光源のおかげで、低照度条件での性能が優れています。
• コンパクトでエネルギー効率の良いデザイン：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および処理し、ロボティクスなどのリアルタイムアプリケーションに最適です。

時間飛行カメラが必要なアプリケーションは何ですか？

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に複雑な屋外および屋内環境でのナビゲーションの柔軟性を与えます。経路計画や衝突回避に役立ち、ロボットの自律性と信頼性を向上させます。

自動誘導車両（AGV）：倉庫や製造環境では、ToFカメラを搭載したAGVが信頼性の高いナビゲーションと正確な材料取り扱いを確保します。これらのカメラが提供する深度データは、物流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。

顔認識に基づくアンチスプーフィングデバイス：拡張顔認識システムにおけるToFカメラは、実際の顔とそれを模倣しようとする試み（例：マスクや写真）を区別できる深度データを分析することで、顔認識スプーフィングを通じた不正アクセスを防ぎます。

結論

この記事を通じて、3Dイメージング分野における時間飛行（ToF）カメラの重要な役割が明らかになります。ToFカメラの利点は、正確な空間データに依存する産業を革命的に変える可能性を強調しています。
ステレオビジョン、構造化光イメージング、ToF技術はそれぞれ独自の利点がありますが、ToFカメラは比較的低いソフトウェアの複雑さで直接的、正確、スケーラブルな深度測定を提供できる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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