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关于佳信捷 - 双目视觉

    双目立体视觉,通常也称为立体匹配算法,主要思路是采用多个相同的相机从不同的位置(一般有平行相机模型和汇聚相机模型两种)拍摄同一场景,然后根据拍摄同一场景得到的一组图像,寻找场景中的同一点在这组图像中的对应点。可以想象,由于摄像机的位置不同,场景中同一点在不同摄像机感光元件上的对应点也会不同,而这一点在不同图像上的位置差就称为视差。根据视差,再利用相机模型公式,就可以获取该点相对于相机的深度信息。立体匹配是计算机视觉中的一个经典问题,也是一个逆向求解的病态问题,其操作流程是给定一幅图像(参考图像)中的一点,在另外一幅图像(匹配图像)中寻找与之相对应的点,并认为这对应的两点是空间场景中同一点在这两幅图像上的投影。现有的立体匹配算法大致分为两类:局部立体匹配算法(local-based algorithms)和全局立体匹配算法(global-based algorithms)。

TOF技术

    ToF(全称为Time-of-Flight)技术开创性地将低成本的CMOS像素阵列与调制信号发射器结合在一起。紧凑、易用、高帧率且高精度的特性使得其能够应用于绝大多数传感检测领域。

工作原理

    ToF模组通过向环境中发送经过调制的光信号并接收被物体反弹回来的光信号的方式来感知周围环境。通过将发射信号与接收信号之间的相位差转换成不同电压大小的方式来表示其距离物体的远近。图一阐明了ToF技术的基本工作原理。通常情况下,发射端为激光发射器或者近红外LED发射器,而接收端则为波长匹配的图像传感器,用于将接收到的光子能量转换成相对应的电压大小。

    为了检测发射信号与接收信号之前的相位差,信号在发射前必须经过脉冲调制或者连续波调制。

应用领域

    ToF技术能够用于自动驾驶、无人机避障、智能监控、虚拟与增强现实等多个领域。ToF传感器能够安装静态或动态的机器上作为实时的、精准的输入设备。对于自动驾驶来说,ToF传感器能够实时的获取周围障碍物,提高驾驶安全性。在工业领域,ToF传感器能够用作人机接口,在人与机器必须紧密合作的情况下提高机器人的视察能力从而保证工人的安全。对于广告传媒领域来说,ToF传感器能够用于人脸检测和动作识别,使得广告能与人进行更加紧密的互动,从而提高广告的投放效果。对于医疗器械领域,由于ToF技术是非接触式的主动式图像获取技术,能够为手术台提供更高级别的无菌卫生环境。ToF提供的手势识别技术,特别适用于消费类电子产品,尤其是家用游戏动作识别或者智能家居监控系统。更通常来说,ToF应用能够分为姿态型应用和非姿态型应用。姿态型应用主要着重于捕捉人类交互动作及其速度,而非姿态型应用则主要着重于提高测量的精度。

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