tof相机是什么,TOF摄像机

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3D TOF 相机特性

　　利用TOF技术成像的设备称为TOF相机(或TOF摄像机)。TOF相机类似于普通的机器视觉成像过程，由光源、光学元件、传感器(TOF芯片)、控制电路和处理电路组成。这项技术基本类似于3D激光传感器的原理，只不过3D激光传感器是逐点扫描，而TOF相机是同时获取整个图像的深度信息。

　　与属于无创三维检测且应用领域非常相似的双目测量系统相比，TOF相机具有根本不同的三维成像机制。立体测量是通过匹配左右立体图像，然后进行三角测量，而TOF相机是通过检测入射光和反射光来获得目标距离。

　　TOF技术采用主动光探测模式，不同于一般的照明要求。TOF照射单元的作用不是照明，而是利用入射光信号和反射光信号的变化来测量距离。因此，t of的照射单元以高频调制光，然后将其发射。

　　与普通相机类似，TOF相机芯片的前端需要一个镜头来收集光线。但与普通光学镜头不同，需要带通滤波器来保证只有与照明光源波长相同的光才能进入。同时，由于光学成像系统具有透视效应，不同距离的场景是直径不同的同心球面，而不是平行平面，因此在实际使用中，需要后续的处理单元来修正这种误差。

　　作为TOF相机的核心，TOF芯片的每个像素记录了相机与物体之间入射光的相位。传感器的结构类似于普通图像传感器的结构，但是比图像传感器的结构更复杂。它包含两个或多个快门，用于在不同时间对反射光进行采样。

　　正因如此，TOF芯片的像素尺寸比一般的图像传感器要大很多，一般在100um左右。照射单元和TOF传感器都需要高速信号控制，以实现高深度测量精度。例如，当照射光和TOF传感器之间的同步信号偏移10ps时，相当于1.5 mm的位移.而目前的CPU可以达到3GHz，对应的时钟周期为300ps，因此对应的深度分辨率为45 mm .运算器主要用于数据校正和计算。通过计算入射光和反射光之间的相对相移关系，可以获得距离信息。

TOF相机优缺点分析

TOF相机优点：

　　1.与二维图像相比，通过距离信息可以获得更丰富的物体之间的位置关系，即可以区分前景和背景；

　　2.深度信息仍然可以完成目标图像的分割、标记、识别和跟踪等传统应用；

　　3.进一步深化处理后，可以完成三维建模等应用；

　　4、能快速完成对目标的识别和跟踪；

　　5.主要配件成本相对较低，包括CCD和普通LED，有利于未来生产和使用的普及；

　　6.借助CMOS的特性，可以获得大量的数据和信息，对于复杂物体的姿态判断非常有效；

　　7.不需要扫描设备的辅助工作。

TOF相机缺点：

　　1.与普通数码相机相比，其成本仍然偏高，影响了该产品目前的普及和使用率；

　　2.相机本身还是受限于硬件的发展，更新速度更快；

　　3.测量距离比常规测量仪器短，一般不超过10m

　　4.测量结果受被测对象属性的影响；

　　5.大多数机器的测量结果明显受到外界环境的干扰，尤其是外界光源的干扰；

　　6.分辨率相对较低，

　　7.系统误差和随机误差对结果有明显影响，需要进行数据后处理。

TOF应用领域

　　TOF技术应用场景丰富，在汽车、工业、人脸识别、物流、舒适度监测、健康、游戏、娱乐、电影特效、3D打印、机器人等多个领域都有应用。

　　汽车：TOF传感器可用于自动驾驶，通过TOF技术感知行驶环境，从而获取环境信息以增加安全性。此外，TOF还可以用于汽车中的乘客离开检测。

　　工业领域：TOF传感器可作为HMI(人机界面)。在高度自动化的工厂里，工人和机器人需要近距离协同工作。TOF设备可用于控制各种情况下的安全距离。

　　人脸识别系统：TOF相机的亮度图像和深度信息可以通过模型联系起来，快速准确的完成人脸匹配和检测。

　　物流：通过TOF摄像头快速获取包裹重量(即体积)，优化包装，评估运费；

　　安保与监控：Peoplecounting(俗称“数人头”)通过使用景深来确定进入某个区域的人数；通过对人流或复杂交通系统的统计，实现对安全系统的统计分析和设计；以及对敏感区域探测对象的监控；

　　机器视觉：工业定位、工业引导和体积估算；在站上占很大空间，基于红外光控制生产安全的设备；

　　机器人：利用深度视觉导航，识别外部环境，规划路径，实现避障；

　　以及医学生物学：足部矫形建模、患者活动/状态监测、手术辅助；

　　娱乐：动作和姿态检测、表情识别、娱乐广告；在制作电影和电视剧时，TOF相机可以在视频图像中添加深度信息，以精确确定场景中每个像素的空间位置。通过简单的后期处理，可以在影片的任何位置插入特效道具。

　　此外，无论是固定的还是移动的，TOF设备都可以作为性能优异的输入设备。TOF相机的手势识别能力特别适用于消费电子产品，如游戏、手持设备和家庭娱乐。TOF设备为第一人称游戏提供了直观的界面，可以完全替代遥控器、鼠标和触摸屏。

下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程

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下载2：Python视觉实战项目52讲

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下载3：OpenCV实战项目20讲

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