TOF是Time Of Flight的简写。它的原理通过给目标物连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行时间来得到目标物距离。
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TOF的核心部件是光源和感光接收模块,由于TOF是根据公式直接输出深度信息,不需要用类似双目视觉的算法来计算,所以具有响应快、软件简单、识别距离远的特点,而且由于不需要进行灰度图像的获取与分析,因此不受外界光源物体表面性质影响。典型的TOF 3D扫描系统每秒可测量物体上10,000至100,000个点的距离。不过TOF技术的缺点是:分辨率低、不能精密成像、而且成本高。
总的来说,无论是立体视觉、结构光、激光三角测量还是TOF,没有哪种技术是更好的,只有哪种技术是更适合的。
工业3D视觉的未来“视界”
GGII数据显示,随着机器视觉技术在工业领域的广泛应用,预计到2023年我国机器视觉市场规模将达到208.6亿元,其中3D视觉市场规模将达到34.28亿元;预计至2025年我国3D视觉市场规模将超过100亿元。
工业3D视觉主要集中在尺寸与缺陷检测、智能制造、自主导航三大类应用。工业3D视觉技术在工业领域内的使用近两年最大的变化就是从单场景比如质检中发展到为全产线生产的赋能。
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随着智能制造、精密加工对于生产流程和检测标准提出更高要求,3D视觉系统也向着更加广泛的机器“视界”领域演进,这些变化和要求使得3D视觉应用被打开,加速了3D机器视觉在制造业的广泛落地。下一步在工业和智能化深度融合的过程中,也会有这些趋势变化呈现。
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