전통적인 2D 카메라는 평평한 2 차원 세계 만 볼 수 있습니다. 그들은 물체의 모양과 색을 인식 할 수 있지만 공간의 위치, 크기 또는 거리를 이해할 수 없습니다. 이것은 많은 고급 로봇 공학 및 자동화 응용 프로그램의 기능을 제한합니다. 깊이 감지 카메라의 출현으로 인해이를 바꿨습니다. 그들은 기계에 새로운 "3 차원"인식 기능을 제공하여 시스템이 인간과 유사한 공간을 이해할 수있게하여 내장 비전 및 3D 인식 솔루션을위한 방대한 적용 공간을 열어줍니다.
카메라 모듈을 전문으로하는 컨설턴트 인이 기사는 깊이 감지 카메라 기술, 주요 유형 및 로봇 공학, 물류 및 AR/VR의 응용에 대한 심층 분석을 제공합니다. 우리는 각 기술의 특성을 탐색하여 엔지니어가 깊이 감지 카메라의 작동 방식을 이해하고 프로젝트에 가장 많은 정보를 선택할 수 있도록 돕습니다.
깊이 감지 카메라 란 무엇이며 왜 필요한가요?
A 깊이 감지 카메라또한 종종 3D 카메라라고도하는 것은 장면의 모든 픽셀에 대한 깊이 정보를 캡처 할 수있는 카메라입니다. 기존 RGB 이미지뿐만 아니라 깊이 맵 또는 포인트 클라우드 데이터도 출력합니다. 깊이 맵의 각 픽셀 값은 해당 지점과 카메라 사이의 거리를 나타냅니다.
2D 이미지가 비전의 핵심 문제를 해결할 수 없기 때문에 3D 카메라가 필요합니다 : 공간 모호성. 2D 카메라는 작은 물체를 클로즈업하고 멀리 떨어진 큰 물체를 구별 할 수 없습니다. 또한 조명 변형, 그림자 및 폐색으로 인해 모두 2D 비전 시스템이 실패 할 수 있습니다. 예를 들어, 그림자의 물체는 다른 물체로 오인되거나 단순히 감지되지 않을 수 있습니다.
깊이 카메라는 정확한 거리 정보를 제공 하여이 문제를 완벽하게 해결합니다. 그들은 기계에 조명, 색상 및 질감에 영향을받지 않는 기하학적 정보를 제공합니다. 이 3D 모양 기반 인식 기능을 통해 기계는 실제 세계를 이해하고 상호 작용할 수 있으며, 임베디드 비전 3D 인식 솔루션의 실현을위한 토대를 마련합니다.
오늘날 사용 가능한 모든 깊이 감지 기술 중에서 가장 인기 있고 일반적으로 사용되는 세 가지는 다음과 같습니다.
1. 구조화 된 빛
2. 비행 시간
2.1 비행 직사 시간 (DTOF)
2.1.1 LIDAR
2.2 간접 비행 시간 (ITOF)
3. 스테레오 비전
다음으로, 이러한 깊이 감지 기술 각각이 어떻게 작동하는지 자세히 살펴 보겠습니다.
깊이 카메라를위한 3 가지 주류 기술
깊이 감지 카메라가 어떻게 작동하는지 이해하려면 그 뒤에있는 핵심 유형의 깊이 카메라 기술을 깊이 이해하는 것이 중요합니다. 현재 3 개의 주요 주류 깊이 카메라 기술이 있습니다.
1. 구조화 된 라이트 카메라
구조화 된 라이트 카메라는 활발한 이미징 기술입니다. 고성능 적외선 프로젝터를 사용하여 수천 개의 점으로 구성된 특정 패턴과 같은 알려진 조명 패턴을 장면에 투사합니다. 그런 다음 하나 이상의 카메라를 사용하여 물체 표면 에서이 패턴의 왜곡을 캡처합니다. 이 왜곡을 계산함으로써 카메라는 물체의 3D 모양과 거리를 유추 할 수 있습니다.
이 기술은 특히 가까운 범위에서 매우 정확하고 고해상도 깊이 데이터를 제공합니다. 객체 세부 사항의 정확한 측정이 필요한 응용 분야에서는 서브 밀리미터 측정 기능이 탁월합니다. 그러나 투영 된 빛은 주변 광 (특히 강한 햇빛)의 영향을받을 수 있으며 측정 정확도에 영향을 미칩니다. 또한, 여러 구조화 된 라이트 카메라가 동일한 공간에서 사용되면, 투영 패턴이 서로 방해 할 수 있습니다.
2. 비행 시간 카메라
일정한 빛의 속도의 원리를 기반으로 비행 시간 카메라는 적외선을 방출하고 조명 펄스가 카메라 센서에 다시 반사하는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 이시기 차이를 기반으로, 물체와 카메라 사이의 거리를 정확하게 계산할 수 있습니다. 이 프로세스는 일반적으로 각 픽셀에서 병렬로 수행되므로 고고기 속도 깊이 캡처가 가능합니다.
거리를 결정하는 데 사용되는 방법에 따라 TOF는 직접 비행 시간 (DTOF)과 간접 비행 시간 (ITOF)의 두 가지 유형으로 분류됩니다.
2.1. 직접 비행 시간 (DTOF)
DTOF는 방출에서 반환까지의 경판의 비행 시간을 직접 측정합니다. 전용 센서를 사용하여 개별 광자의 도착 시간을 정확하게 감지합니다. 이 직접 측정 방법은 더 긴 측정 거리와 더 높은 정확도를 가능하게합니다.
2.1.1.lidar
Lidar (Laser Radar)는 DTOF 기술의 유형입니다. 일반적으로 레이저 스캐너를 사용하여 장면에서 레이저 라이트 포인트를 방출하고 고정밀 포인트 클라우드를 생성하기 위해 반사광을받습니다. Lidar의 긴 탐지 범위와 주변 조명에 대한 강한 저항은 자율 주행 및 로봇의 고정밀 매핑에 이상적입니다.
2.2. 지침 기간 (ITOF)
ITOF는 시간을 직접 측정하지 않습니다. 대신, 연속 변조 된 빛파를 전달하고 반사 된 광 및 방출 된 빛 사이의 위상차를 측정합니다. 이 단계 차이는 빛의 비행 시간에 비례합니다. ITOF SYSTEMS는 일반적으로 더 작고 전력을 덜 소비하며 더 높은 프레임 속도를 달성합니다. 제스처 인식 및 얼굴 인증과 같은 단거리 실내 응용 프로그램에 적합합니다.
3. 스테레오 비전 카메라
스테레오 비전 카메라는 인간 쌍안 시력을 모방합니다. 고정 기준 거리에 장착 된 두 개의 카메라를 사용하여 동시에 동일한 장면을 캡처합니다. 복잡한 알고리즘을 사용하여 시스템은 두 이미지에서 해당 지점을 찾아 삼각 측량 원칙을 사용하여 3 차원 공간에서 각 지점의 위치를 계산하여 불일치 맵을 생성합니다.
이 수동 기술은 추가 광원이 필요하지 않으므로 실외 사용 및 충분한 자연광이있는 환경에 적합합니다. 객체 재료의 영향을받지 않는 고해상도 깊이 맵을 제공합니다. 그러나 스테레오 비전은 계산 집중적이며 이미지 매칭을 수행하기 위해 강력한 프로세서가 필요합니다. 또한 알고리즘이 일치하는 지점을 찾을 수 없기 때문에 텍스쳐가없는 지역 (예 : 흰 벽 또는 단단한 표면)에서 어려움을 겪고 있습니다.
| 재산 | 구조화 된 빛 | 스테레오 비전 | LIDAR | DTOF | Itof |
| 원칙 | 투영 된 패턴 왜곡 | 이중 카메라 이미지 비교 | 반사 된 빛의 비행 시간 | 반사 된 빛의 비행 시간 | 변조 된 광 펄스의 위상 이동 |
| 소프트웨어 복잡성 | 높은 | 높은 | 낮은 | 낮은 | 중간 |
| 비용 | 높은 | 낮은 | 변하기 쉬운 | 낮은 | 중간 |
| 정확성 | 마이크로 미터 수준 | 센티미터 수준 | 범위 의존적 | 밀리미터에서 센티미터 | 밀리미터에서 센티미터 |
| 운영 범위 | 짧은 | ~ 6 미터 | 매우 확장 가능합니다 | 확장 가능 | 확장 가능 |
| 저조도 성능 | 좋은 | 약한 | 좋은 | 좋은 | 좋은 |
| 야외 공연 | 약한 | 좋은 | 좋은 | 보통의 | 보통의 |
| 스캔 속도 | 느린 | 중간 | 느린 | 빠른 | 매우 빠릅니다 |
| 소형 | 중간 | 낮은 | 낮은 | 높은 | 중간 |
| 전력 소비 | 높은 | 낮거나 확장 가능 | 높거나 확장 가능 | 중간 | 중간에 확장 가능 |
깊이 카메라의 핵심 응용 시나리오는 무엇입니까?
3D 카메라 기술은 실험실에서 상업용으로 이동했으며 다양한 기능이 다양한 산업에 혁명을 일으키고 있습니다.
1. 로봇 공학 및 자동화
로봇 공학의 깊이 카메라는 로봇의 "공간 인식 기관"역할을합니다. 자동화 된 생산 라인에서 로봇은 무작위로 쌓인 워크 피스를 정확하게 식별하고 파악해야합니다. . 3 D 카메라는 매우 정확한 포인트 클라우드 데이터를 생성 할 수있어 로봇은 객체의 3 차원 포즈와 위치를 이해하여 정확한 파상화, 정렬 및 조립을 가능하게하여 생산 효율성과 유연성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
2. 증강 현실 (AR) 및 가상 현실 (VR)
AR/VR 장치는 가상 객체를 실제 세계에 원활하게 통합하기 위해 실시간 환경 인식이 필요합니다. 깊이 카메라는 사용자 실의 3 차원 스캔을 수행하고 정확한 깊이 맵을 생성 할 수 있습니다. 이를 통해 가상 객체가 탁상에 정확하게 배치되거나 실제 객체 뒤에 숨겨져있어 사용자의 몰입 형 및 대화식 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.
3. 물류 및 창고 관리
자동화 된 창고, 패키지 볼륨 측정 및 팔레 메이징은 물류 산업의 핵심 요구 사항입니다.3D 카메라트럭 로딩을 최적화하기 위해 패키지의 부피와 무게를 빠르게 측정 할 수 있습니다. 자동화 된 창고에서는 로봇을 안내하여 선반에서 품목을 정확하게 선택하고 배치하고 재고 수를 수행하여 효율적인 창고 관리를 가능하게합니다.
4. 건강 관리 및 생체 인식
의료 분야에서 3D 카메라는 비접촉 신체 측정, 자세 분석 및 외과 계획에 사용될 수 있습니다. 3D 스캔을 통해 깊이 카메라는 맞춤형 보철 및 정형 외과의 인간 모델을 생성 할 수 있습니다. 생체 인식에서는 고유 한 얼굴 형상을 식별하여보다 안전한 인증을 제공하고 사진 또는 비디오 스푸핑을 방지 할 수 있습니다.
요약
깊이 감지 카메라는 임베디드 비전 분야에서 중요한 기술 발전을 나타냅니다. 구조화 된 빛, 비행 시간 또는 양안 비전에 관계없이 각 기술은 3D 인식을위한 고유 한 솔루션을 제공합니다. 이러한 깊이 카메라 유형의 원리와 특성을 이해하고 응용 프로그램 시나리오 (예 : 로봇 공학의 깊이 카메라)를 기반으로 정확하게 선택하는 것은 모든 머신 비전 엔지니어에게 필수적입니다. 깊이 카메라는 기계에 3 차원 세계를 인식 할 수있는 능력으로 기계를 강화하고 자동화에서 인텔리전스로 심오한 변형을 주도하고 있습니다.
Muchvision은 깊이 카메라를 선택하는 데 도움이됩니다
프로젝트에 적합한 깊이 카메라를 선택하기 위해 고군분투하고 있습니까?오늘 전문가 팀에 문의하십시오전문적인 임베디드 비전 및 3D 인식 솔루션 컨설팅의 경우 애플리케이션에 가장 적합한 기계 비전 시스템을 구축 할 수 있습니다.
