常见的3D深度传感技术有哪些?分别适用于哪些场景?

发布网友发布时间：2024-10-23 22:50

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热心网友时间：2024-11-09 18:41

与2D技术相比，3D图像处理提供了丰富的信息，广泛应用于工厂自动化、机器人、物流和医疗等领域。市面上常见的3D技术包括ToF（Time-of-Flight）、双目视觉和结构光，每种技术各有优势，适用于不同场景。

1. **ToF (Time-of-Flight) 技术**：
- **原理与应用**：ToF技术利用光源发射光脉冲并测量光脉冲返回的时间来计算物体距离，生成深度数据。它输出的深度值以范围图或点云形式呈现，并提供2D强度和置信度图像。ToF相机在特定条件下提供高精度测量，适用于广范围、精度适中的应用场景。但受限于测量范围和物体特性，如在角落、凹面或高反射表面测量时的误差。

2. **双目视觉技术**：
- **原理与应用**：双目视觉模仿人眼，通过两台相机从不同角度拍摄同步图像，利用图像差异计算深度信息。需要精确校准相机参数以确保准确测量。双目视觉适用于需要高精度测量的平直表面，但计算负载高，不适用于移动物体的实时应用。

3. **结构光技术**：
- **原理与应用**：结构光技术通过在物体表面投影特定图案，观察图案变形来计算深度。适合近距离高精度测量，但计算复杂，不适用于移动物体，主要应用于有限范围内的实时应用。

### 典型应用

- **ToF**：适用于长距离、大范围测量，如工厂自动化、机器人操作、物流（包装、堆垛、自动驾驶车辆）以及医疗（病人定位和监测）。
- **双目视觉与结构光**：提供高精度测量，应用于确定位置、方向，机器人操作（箱盒取物、导航），物流（车辆导航、装卸服务）以及户外测量。

### 结合深度学习与人工智能的3D技术

结合深度学习或人工智能的3D技术，如马克拉伯3D传感器，具备高精度、高扫描频率和大视野，同时输出高度图和亮度图，支持多种触发模式和二次开发，为各种应用提供了强大支持，如高度检测、物体识别等。

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