1.簡介
3D 飛行時間技術是機器視覺領域的革新,它採用低成本的 CMOS 點陣和有源調製光源,提供了 3D 成像方法。飛行時間相機結構緊湊,簡單易用,高精度,高幀率,是一種非常有吸引力的方案,應用廣泛。本文先介紹飛行時間相機的基本原理,對比了飛行時間相機和其他2D/3D 技術。然後,介紹了飛行時間相機各種有價值的應用,比如手勢感應,3D 掃描和列印。最後,提供了開發飛行時間相機的各種資源。
2.原理
3D 飛行時間相機通過一個調製光源和檢測反射光來照亮場景。檢測發射光和反射光之間的相位移動,並換算成距離。圖 1 顯示了基本的飛行時間相機原理。
圖1: 3D 飛行時間相機原理
通常,固態雷射或者 LED 的發射光源是近紅外波段(~850nm),對人眼不可見。圖像傳感器需要能夠響應相同的波段,接收光,將光能量轉化為電流。注意,進入傳感器的光同時包括了環境光和反射光。距離(深度)信息只存在於反射光中。因此,過多的環境光會降低信噪比(SNR)。為了檢測發射光和發射光之間的相位移動,光源是脈衝波或是調製過的連續波,光源通常是正弦波或方波。方波調製更通用,可以通過數字電路很容易實現。
通過集成的光電轉換器從反射光中獲取脈衝調製,或在反射的第一個檢測中啟動快速計數器。快速計數器需要一個快速光檢測器,通常是一個單光子雪崩二極體(SPAD)。這種計數方法需要快速電子脈衝,1 毫米的精度需要的時鐘脈衝間隔是 6.6 皮秒。這種級別的精度在室溫下的晶片上是無法獲得的。
圖 2: 兩種飛行時間方法:脈衝(上)和連續波(下)
脈衝方法是比較直觀的。在一個比較短的時間內,光源照射時間為(Δt),採用兩個異相窗口,C1 和 C2,在相同的時間間隔Δt 內,同時並行對每個像素點的反射能量進行採樣。在這些採樣時間內,電流持續充電,測量 Q1 和 Q2 用下面公式計算距離:
連續波方法每次測量獲取多個樣本,每個樣本相位差 90 度,共 4 個樣本。使用這種技術,發射光和反射光之前的相位角為,φ,距離 d 可以通過下式計算:
接著,待測量像素的亮度(A)和偏移(B),計算為:
在所有的公式中,c 是光速 30 萬千米每小時。第一眼看,相比脈衝波,連續波方法的複雜度看似不合理,但仔細看連續波的公式, 就會
發現(Q3 − Q4)和(Q1 − Q2)減少了測量中的偏移常量。還有就是,相位角公式中的商值可以減少距離測量中的增益常量的影響,比如,系統中的放大或衰減,或者反射的強度。
反射亮度(A)和偏移(B)會影響深度測量的精度。深度值方差可以用以下公式估計:
調製常量 cd 描述了飛行時間傳感器分離和收集光電信號的好壞程度。反射光強,A,是光強的函數。偏移,B,是環境光和系統內部偏移的函數。可以從公式 6 得到結論是高幅度,高調製頻率和高調製對比度,可以增加精度;但高偏移會導致相機飽和從而降低精度。
高頻情況下,由於晶片矽半導體的特性,調製對比度會衰減。這是調製頻率的實際上線。具有快速下降沿頻率的飛行時間相機精度更高。
連續波測量基於相位,每 2π重複一次,意味著距離就會產生鋸齒。產生鋸齒的距離,稱為模糊距離,damb,用公式 7 表示:
距離出現循環,damb 就是最大的觀測距離。如果需要增加觀測距離,就需要減小調製頻率,根據公式 6,就會減小精度。
如果不想妥協,高級飛行時間系統就會採用多頻技術增加距離而不減小調製頻率。增加一個或多個調製頻率混合可以生成多頻技術。每個調製頻率都有一個不同的模糊距離,但真正的位置是多個頻率相交的地方。兩個調製頻率相交,稱為差(分)頻(率),通常很低,對應一個較長的模糊距離。雙頻技術方法如下所示。
圖 3: 用多頻技術增加距離
3.點雲
飛行時間傳感器,測量 2 維可尋址的陣列傳感器中的每個像素的距離,生成深度圖。深度圖是 3 維點雲的集合(每個點稱為一個體素)。比如,QVGA 傳感器的深度圖有 320x240 個體素。深度圖的 2 維表示是一個灰度圖,如圖 4 易拉罐所示,亮度比較亮,比較近的體素。圖4 顯示了一組易拉罐深度圖。
圖 4: 易拉罐深度圖
另外,深度圖可以通過一系列的點組成的三維空間來渲染,或者點雲。3D 點可以連接形
成網格,表明影射有材質貼圖。如果有同一物體的實時彩色圖像生成材質,就可以渲染出逼真的 3D 物體,如圖 5 所示。圖片中的人可以旋轉人像看不同的透視圖。
圖 5: 從點雲生成的人像
4.其他的視覺技術
飛行時間技術並不是唯一的視覺技術。這節我們將對比飛行時間技術和經典的 2D 機器視覺和其他的 3D 視覺技術。本節最後對這一比較作了總結。
2D 機器視覺
目前大部分機器視覺都是 2D,性價比高,光照容易控制。非常適合質量檢驗,瑕疵可以通過圖像處理檢測,比如邊緣檢測,模板匹配和形態學打卡/關閉。這些算法提取關鍵特徵參數,對比資料庫用於瑕疵檢測。為了檢測 Z 軸方向的瑕疵,需要加一個 1D 傳感器或 3D 視覺傳感器。
2D 視覺可用於無結構環境中,需要藉助高級圖像處理算法處理複雜的光照和陰影。如圖 6所示,這些圖像時同一張臉,但是不同的光照。陰影不同使得人臉面部識別非常困難。
相反,飛行時間傳感器生成的點雲用於計算機識別不會受到陰影的影響,因為光照是飛行時間傳感器自己提供的,深度信息使從相位數據中提取的,而不是圖像亮度。
圖 6: 同一張臉,不同的陰影
3D 機器視覺
魯棒的 3D 視覺克服了 2D 視覺的很多問題,深度信息可以輕鬆地分離前景和背景。這對場景的理解非常有用,其第一步就是從圖像的其他部分(背景)分割出興趣目標物體(前景)。
比如,手勢識別,就涉及到場景理解。用距離作為一個分類器,飛行時間傳感器就可以將人臉,手和手指從圖像中的其他部分分離出來,所以,手勢識別非常容易。
圖 7: 3D 視覺對比 2D 的優勢
接下來,我們將對比 ToF 和另外兩種 3D 視覺技術:立體視覺和結構光。
立體視覺 vs. ToF
立體相機通常使用兩個相機,類似於人的雙眼。給定空間中的 3D 點,分開的相機可以測量兩個相機圖像中的目標的視差。用針孔相機模型,可以計算每幅圖像中的目標位置,如圖所示,分別用α和β表示。根據角度,深度值,Z 就可以計算出來了。
圖 8: 視差測量計算立體視覺深度
立體視覺的主要調整是解決對應問題:給定一幅圖像中的一個點,如何找到另一相機圖像中相同的點?如果沒有對應關係,視差和深度值就無法精確地算出來。對應關係問題比較複雜,需要使用特徵提取和匹配中的算法。特徵提取和匹配也需要足夠的亮度和顏色。如果缺少這些變量,立體視覺效率就會下降,比如,測量同一顏色的牆面之間的距離時。ToF 相機就不會有這些限制,它並不依賴於顏色或紋理測量距離。
在立體視覺中,深度解析度誤差是距離的二次函數。相比 ToF 相機,作用於反射光,也對距離敏感。但不同的是,ToF 的這個弱點可以增加光照亮度來彌補;ToF 使用的亮度信息是用於增加精度的有效特徵,使用的是類似卡爾曼濾波這樣的技術。
立體視覺也有一些優勢。成本低,可以使用現有的相機。雙目相機符合人眼的直覺,他們可以看到相同的圖像。
結構光 vs. ToF
結構光是投射已知模板的光到物體上,檢查模板的變形。多個連續的代碼或相位移動模板
用於提取一幀深度圖,幀率非常低。低幀率就要求被拍物體保持不動,以避免模糊。
反射模式
對環境光的幹擾非常敏感;因此,結構光更適用於室內應用。結構光的主要優點是可以使用現有的 DLP 投影儀或高清彩色相機獲得相對高的空間(X-Y)解析度。
圖 9: 結構光原理
ToF 對機械結構上的設計和環境光相對不敏感,結構設計更緊湊。目前 ToF 技術解析度低於結構光技術。
ToF,立體相機和結構光的總結如表 1 所示。ToF 的主要優勢是性價比高,結構緊湊,深度圖像不受環境光影響,非常方便分離場景理解中的前景和背景。這使得 ToF 應用非常廣泛。
表 1: 3D 成像技術對比
ToF 可應用於汽車,工業,健康,智能廣告,遊戲和娛樂。ToF 傳感器也可以作為優秀的輸入設備用於靜態和移動計算設備。在汽車領域,ToF 傳感器可以實現自動駕駛,增加對環境安全的感知。在工業領域,ToF 傳感器可以作為 HMI,用於強制安全措施。在智能廣告中,ToF 傳感器可以識別人類手勢。在健康領域,手勢識別可以提供非接觸操作。手勢非常適合消費電子,尤其是遊戲,移動計算和家庭娛樂。ToF 傳感器天然地提供第一人稱直覺遊戲界面。可以用於遠程控制,滑鼠和觸控螢幕。總的來說,ToF 傳感器應用可分為手勢和非手勢。手勢應用強調人的交互和速度;非手勢偏重測量精度。
圖 10: ToF 技術應用於各種應用
手勢應用
手勢應用將人的活動(面部,手,手指或身體)轉換成指令控制遊戲機,智能電視或移動計算設備。比如,切換頻道可以滑動手指。這些應用要求快速的反應時間,中小距離,釐米級的精度和低功耗。
圖 11: 使用 3D-ToF 傳感器和 SoftKinetic iisu®軟體的手勢識別
非手勢應用
ToF 傳感器也用於非手勢應用。比如,汽車輔助駕駛中,ToF 傳感器當檢測到行人和物體時可以提醒司機確保安全。在機器人和自動化中,ToF 傳感器可以檢測產品瑕疵,當人和機器靠得太近時可以確保安全。ToF 傳感器可以 3D 掃描使 3D 列印價格下降。在這些應用中,空間精度非常重要。
6.開始設計
TI 的 3D-ToF 方案基於連續波方法,在功耗和精度上有所加強。
硬體
這套方案是 3 顆晶片:ToF 圖像傳感器,模擬前端和 ToF 控制器。提供了一套相機開發工具。圖 12 是系統框圖。
圖 12: 3D-ToF 系統框圖
軟體
SoftKinetic: http://www.softkinetic.com
Point-Cloud Library: http://www.pointclouds.org
OpenCV: http://www.opencv.org
7.總結
本文總結了 ToF 技術的原理。對比了 ToF 傳感器和 2D,其他 3D 機器視覺技術。探索了相關應用,提供了開發需要用的軟體。
參考文獻
[1] E. Charbon, M. Fisburn, R. Walker, R. Henderson, C. Niclass, SPAD-Based Sensors.
[2] D. Van Nieuwenhove, W. Van der Tempel, R. Grrotjans, M. Kuijk, 「Time-of-flight Optical RangingSensor based on a Current Assisted Photonic Demodulator」, Proceedings Symposium, IEEE/LEOSBenelux Chapter, 2006, Eindhoven.
[3] SoftKinetic DepthSenseTM sensors, http://www.softkinetic.com/en-us/products/depthsensesensors.aspx.
[4] J. Geng, 「Structured-Light 3D Surface Imaging: a Tutorial」, Advances in Optics and Photonics 3,128-160 (2011).
[5] M. Hansard, S. Lee, O. Choi, R. Horaud, 「Time-of-Flight Cameras: Principles, Methods andApplications」, Springer Brief in Computer Science, 2012.
[6] A.P.P Jongenelen, D. G. Bailey, A.D. Payne, A.A. Dorrington, D.A. Carnegie, Analysis of Errors in ToFRange Imaging with Dual-Frequency Modulation, IEEE Transactions on Instrumentation andMeasurement, Vo. 60, No. 5, May 2011, SSN0018-9456.
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