昨年はインストルメンテーションの授業の報告がありました.3D デプス カメラについても調査しました.inter realsense を使用しています.最近、先生からストラクチャード ライト ソリューションを見てほしいと言われました.
1. ストラクチャードライト
両眼ステレオ ビジョンに基づく深度カメラは、周囲光の強度に敏感であり、画像自体の特性に依存しているため、光量不足やテクスチャの欠如などの条件下で効果的かつ堅牢な特徴を抽出することは困難であり、結果として、一致エラーも一致しませんでした。
構造化光法に基づく深度カメラは、上記の両眼マッチングアルゴリズムの複雑さと堅牢性を解決するために提案されています. 構造化光法は、オブジェクト自体の色やテクスチャに依存せず、積極的に投影する方法を使用します.既知のパターン. 高速で堅牢な特徴点のマッチングを実現し、高精度を実現し、アプリケーションの範囲を大幅に拡大します.
1.1 基本原則
近赤外線レーザーを通して、特定の構造特性を持つ光が撮影対象に投射され、特殊な赤外線カメラによって収集されます。特定の構造を持つこの種の光は、被写体のさまざまな深さ領域に起因する反射構造光パターンの情報を収集し、この構造の変化をコンピューティングユニットを介して深さ情報に変換して、3次元構造を取得します。 .
簡単に言えば、通常は特定の波長を持つ目に見えない赤外線レーザーを光源として使用し、その光を特定のコードで物体に照射し、物体の位置と深さの情報を計算することによって取得します。特定のアルゴリズムによって返されるコード化されたパターンの歪み。
1.2 分類
主に単眼構造光カメラと双眼構造光カメラに分けられます。単眼構造光は光の影響を受けやすく、屋外環境では、晴れていると、レーザーから放出されたコード化された光スポットが太陽光に簡単にかき消されてしまいます。双眼構造化ライトは、構造化ライトを使用して屋内環境で深度情報を測定し、屋外の光によって構造化ライトが機能しなくなった場合に純粋な双眼方式に切り替えることができます.改善の余地が大いにあります.
さらに、構造化された光ソリューションのレーザーは耐用年数が短く、7 * 24 時間の長期作業要件を満たすことが難しく、長時間連続して使用すると損傷しやすくなります。単眼レンズとレーザーは正確に校正する必要があるため、一度損傷すると、レーザーを交換する際に 2 つを再校正することは非常に困難です。
構造化ライトはコード化された光を積極的に投影するため、照明が不十分な (または光がない) シーンやテクスチャのないシーンでの使用に適しています。
1.3 構造化ライト エンコーディングの方法
1.3.1 直接コーディング
画像のグレースケールまたは色情報に基づくエンコードには、広いスペクトル範囲が必要です。
利点: すべてのポイントがエンコードされるため、理論的にはより高い解像度を実現できます。
短所：環境ノイズの影響を大きく受け、測定精度が悪い。
1.3.2 時間多重符号化
名前が示すように、この技術ソリューションは、異なるコード化されたライトの N 連続シーケンスを投影する必要があり、受信側は、受信した N 連続シーケンスの画像に従って各コード化ポイントを認識します。投影されるコード化された光には、2 進コード (最も一般的に使用される)、N 進コード、グレースケール + 位相シフト、およびその他のスキームが含まれます。
この方式の利点: 測定精度が高い (ミクロン レベルまで); より高い解像度の深度マップが得られる (3D 投影ポイントが多数あるため); オブジェクト自体の色の影響を受けにくい (バイナリ コード)使用されている）。
短所: 動的なシーンではなく、静的なシーンに適している; 計算量が多い (コード ポイントを特定するには、連続した N 個の射影を計算する必要があるため)。
1.3.3 空間多重符号化
コードは、周囲のウィンドウ内のすべてのポイントの分布に基づいて識別されます。
この技術の利点: 移動物体に適しています。
欠点: 不連続なオブジェクト サーフェスは、(オクルージョンにより) 誤ったウィンドウ デコードを生成する可能性があります。
1.4 3D ストラクチャード ライトの現在の使用シナリオ
(1) オブジェクト情報のセグメンテーションと認識、3D 顔認識、セキュリティ検証、金融支払い、その他のシナリオで使用されます。
(2) 体性感覚ジェスチャ認識。スマート端末に新しい相互作用の方法を提供します。
(3) 深度カメラによって生成された深度情報 (点群データ) を使用した 3 次元シーン再構成は、RGB カラー画像情報と組み合わせて、距離測定に使用できる 3 次元シーンの復元を完了することができます。仮想装飾やその他のシーン。
1.5 ストラクチャードライト方式デプスカメラのメリットとデメリット
1.5.1 利点
(1) 構造化ライトはコード化された光を積極的に投影するため、照明が不十分な (または光がない) シーンやテクスチャーのないシーンでの使用に非常に適しています。
(2) 構造化された光の投影パターンは一般的に慎重に設計されているため、一定の範囲内で高い測定精度を実現できます。
(3) 技術は成熟しており、深度画像は比較的高い解像度を実現できます。
1.5.2 短所
(1) 屋外環境は基本的に使用不可。これは、屋外の強い自然光の影響を受けやすく、投影されたコード化された光があふれてしまうためです。投射光源のパワーを上げれば、この問題はある程度緩和できますが、その効果は十分ではありません。
(2) 測定距離が比較的短い。オブジェクトがカメラから離れているほど、オブジェクトに投影されるパターンが大きくなり、精度が低下し (懐中電灯が遠くを照らしていると想像してください)、それに応じて測定精度が低下します。したがって、構造化光に基づく深度カメラの測定精度は、距離が長くなるにつれて大幅に低下します。そのため、近距離シーンでより多く適用されることがよくあります。
(3) 平滑面の反射の影響を受けやすい。
2. 両眼視
視差の原理に基づいて、イメージング機器を使用して測定対象の2 つの画像を異なる位置から取得し、画像の対応する点間の位置偏差を計算することによって、対象の 3 次元幾何学的情報を取得します。
3. オプティカル タイム オブ フライト (TOF タイム オブ フライト)
変調された光パルスは赤外線送信機によって放射され、物体の反射に遭遇した後、受信機は反射光パルスを受信し、光パルスの往復時間に従って物体までの距離を計算します。
4. まとめ
