一篇文章讓你了解深度相機的技術分類及優劣勢，話不多說現在開始。目前市場上常見的深度相機大致可分為四類：TOF、結構光、被動視覺、其他技術。
幾種深度相機技術原理
1、Tof
TOF深度相機的代表技術有：相位、時間，這兩種技術，就是通過計算光線反射的相位差/時間差從而確定深度信息。
2、結構光
機構光深度相機的代表技術有：散斑、掩模、光柵、線激光。
散斑技術原理：隨機點陣光斑被三維物體調制。
掩模技術原理：掩模發射機構光
光柵技術原理：已知的條紋光柵被三維物體調制。
線激光技術原理：激光被三維物體調制、三角測量原理
3、被動視覺
被動視覺技術代表技術有：單目、雙目兩種。
單目技術原理：深度學習和匹配。
雙目技術原理：基于視差匹配的三角測量原理。
4、其他
其它行技術：光場相機、相控陣、原位投射掩模技術。
廣場相機技術原理：利用微透鏡整列得到不同深度平面圖像。
相控陣技術原理：利用大量單個控制的小型天線單元排列成天線陣面合成不同相位波束。
原位投射掩模技術原理：CMOS表面鍍衍射薄膜，根據衍射確定距離。
幾種深度相機優劣勢
1、TOF
TOF技術優勢
體積小，集成度極高，成本低
TOF技術劣勢
功耗大、分辨率精度提高困難
2、機構光
結構光技術優勢
利用成熟2D Sensor，產品豐富多樣，適合不同精度與成本
機構光技術劣勢
受制于景深和光強限制，遠距離不理想
被動視覺技術優勢
不受室外光限制，合適不同距離，成本低
被動視覺技術劣勢
無特征物體精度較差
4、其它新技術
優勢
有望突破傳統技術瓶頸
劣勢
量產及成本
免責聲明：部分文字(圖片)可能來自網絡！如有侵權，請直接聯系我們進行處理，我們會第一時間處理相關侵權信息，轉載請注明來源。
