一文掌握机器人“3D之眼”设计痛点 - 智造技术装备展

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视觉技术正经历着从2D到3D的转变。实际上，3D空间计算的概念早在15至20年前就已经被提出。近年来，随着3D传感器、人工智能（AI）、大数据以及机器人过程自动化等领域的快速发展，现在我们能够实现更加实时且精确的3D目标检测。这不仅极大地提升了机器人在物体识别、检测、分拣等方面的能力，还加强了它们在视觉定位/导航及有效避障等方面的性能。

3D相机的设计难点

过去数十年中，2D成像技术有了长足的发展，分辨率从几十万像素发展到现在的上亿像素，色彩还原更真实，逆光环境下也能通过HDR技术提升图像质量。

然而，2D图像仅能够提供纹理（色彩）信息，无法提供实现更精准识别、追踪等功能所需的空间形貌、几何尺寸、位姿等信息。

3D视觉技术相对于2D技术提供了更丰富的被摄目标信息，可以在六个自由度（x、y、z、旋转、俯仰、横摆）上定位被摄目标，还原人眼视角的三维立体世界。基于3D视觉传感器采集的信息，不但有纹理（色彩）信息，还增加深度信息，也就是视场内的空间几何尺寸信息。这样围绕着物体、空间扫描一圈，就能得到点云图和精准的1∶1还原的3D模型。而有了这些信息作为输入，应用场景会大为增多，性能也会大幅提升。

目前市场上的3D相机产品主要是双目相机、结构光相机、ToF相机，每种设计都有其局限性。例如，双目相机在低照度下精度不佳，面对特征点少的平坦墙壁也存在挑战，对计算能力要求较高；结构光则需要复杂的光源系统，测量距离偏短；ToF则存在多路径反射，分辨率普遍较低，在室外阳光下存在挑战。各种挑战归纳如下：

工程师在开发过程中会遇到镜头选型设计的难点，比如景深、光圈、角度、畸变、MTF、成本之间的平衡，往往为了一个最佳的产品需要进行镜头的定制。

在AGV/AMR等移动设备上，双目相机的设计往往还需要考虑体积，需要选择芯片封装较小且高性能的GS图像传感器芯片，2颗芯片的控制和输出需要严格同步。同时双目相机在组装精度方面也有较高的要求。同时因为是电池应用，对于低功耗的需求也是非常重要的。

在进行ToF产品设计的时候，电源设计以及VCSEL驱动电路设计往往会存在挑战，如何能确保VCSEL能达到满意的反光功率是需要重点考虑，存在一版不成功需要改版的风险；iToF相机的内参校正硬件治具设计和方案往往也是工程师比较头疼的地方。

ToF技术的特点

由发射和反射光信号之间的时间延迟来测量，给定固定的光速。为了精确地测量时延，经常使用短光脉冲。这种技术与3D激光传感器原理基本类似，只不过3D激光传感器是逐点扫描，而ToF相机则是同时得到整幅图像的深度信息。

特点是：和结构光方式相比，ToF并不需要对光的图案做复杂解析，只需要反射回来即可，这大大提高了鲁棒性，深度信息还原度比结构光好很多，点云的完整性更好。主要表现在：深度图质量要高于结构光，抗强光的干扰能力也更强一些，精度也要更高一些。但对于玻璃，是光技术的死穴，只能靠其他技术来弥补了。ToF速度高，但精度只有毫米级。ToF技术的难度较高，成本也较高。

ToF分为dToF和iToF。dToF和iToF在传感器原件上的区别是：iToF是使用CMOS工艺开发的图像传感器，而dToF需要使用单光子雪崩二极管（SPAD）的传感器。dToF有长距离与抗干扰性的特点，较适用于长距离的量测。而iToF由于有成本与空间图像分辨率的优势，很适合AI应用。由于iToF除了对于距离与空间的重现具有高度的可靠度外，还有分辨率的优势，近年发展很快。iToF之所以流行，因为相比于结构光、多目等3D感知方案，iToF是相对简单的。

文章来源：安森美

广州国际智能制造技术与装备展览会（SPS–Smart Production Solutions Guangzhou, 前称SIAF）即将于2025年2月25-27日在中国进出口商品交易会展馆举行。展会将与母展德国智能生产解决方案展览会（SPS）同步，融入SPS品牌全球网络的行业资源。2025 SPS广州智能制造展将以“深耕工业自动化，成就多元产业应用”为主题，汇聚前沿的控制技术，电气驱动及运动控制、传感技术、连接技术、人机界面装置、工业通讯、工业软件及信息技术、机械基础设施、智能装备及系统集成、机器人技术等，同时结合数字化转型发展，聚焦智能制造，推动制造业向数字化、网络化、智能化发展，助力中国制造业在新质生产力的推动下迎来更加广阔的发展空间。展会火热招展中，欢迎联系我们预订展台。广州国际智能制造技术与装备展览会更多资讯，详情请登陆官网 https://spsg.gymf.com.cn

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