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深度相機綜合比對

我們重溫一下深度相機的一些概念和技術方面的信息,目前市場上常見的深度相大致可分為四類:TOF、結構光、被動視覺、其他技術。

幾種深度相機技術原理

1、Tof

TOF深度相機的代表技術有:相位、時間,這兩種技術,就是通過計算光線反射的相位差/時間差從而確定深度信息。

2、結構光

機構光深度相機的代表技術有:散斑、掩模、光柵、線激光。

散斑技術原理:隨機點陣光斑被三維物體調制。

掩模技術原理:掩模發射機構光

光柵技術原理:已知的條紋光柵被三維物體調制。

線激光技術原理:激光被三維物體調制、三角測量原理                                               

3、被動視覺

被動視覺技術代表技術有:單目、雙目兩種。

單目技術原理:深度學習和匹配。

雙目技術原理:基于視差匹配的三角測量原理。

幾種深度相機優劣勢

1、TOF

TOF技術優勢:體積小,集成度極高,成本低

TOF技術劣勢:功耗大、分辨率精度提高困難

2、結構光

結構光技術優勢:利用成熟2D Sensor,產品豐富多樣,適合不同精度與成本,尤其是動態結構光,在精度方面更是秒殺其他技術流派。

結構光技術劣勢:受制于景深和光強限制,遠距離不理想,還有在于速度上,由于動態結構光需要多張圖片,因此天然3D成像速度受限制。

3、被動視覺

被動視覺技術優勢:不受室外光限制,合適不同距離,成本低

被動視覺技術劣勢:無特征物體精度較差。

小優自研的MEMS動態結構光深度相機目前在精度方面處于領先地位,希望各位開發者踴躍聯系,可免費試用哦。


網站編輯:小優智能科技有限公司 發布時間:Oct 09,2021
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