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ToF特集
Depthセンシング方式における
ToFカメラの特徴
前回の特集ではToFの仕組みや利点などをご紹介いたしました。今回の特集では数あるDepthセンシング方式の比較からToFの特徴を抽出し、活用できるアプリケーションをご紹介いたします。
第1弾：「ToFカメラとは？～ToFカメラを使ってできること～」
第2弾：「Depthセンシング方式におけるToFカメラの特徴」
第3弾：「ToFカメラに最適なアプリケーション ～人認識編～」
第4弾：「ToFカメラに最適なアプリケーション～モノ認識/倉庫管理編～」
第5弾：「新型ToFカメラ～屋外（太陽光下）での評価状況を公開！～」
第6弾：「新型ToFカメラ～屋外（太陽光下）での評価状況 第2段！～」
Depthセンシング方式の比較
距離情報をもとにセンシングするDepthセンシングにはさまざまな手法があります。以下は、代表的なDepthセンシング方式の特徴を比較した表となります。下記の特徴を理解することで、アプリケーションに最適なDepthセンシング方式を選択することが可能です。
| 3D ToFカメラ | ステレオカメラ | Stractured Light | LiDAR | ミリ波レーダー | |
|---|---|---|---|---|---|
| 検出方式 | 近赤外光 ストロボToF方式 |
2D画像の 視差演算 |
疑似ランダムパターン 画像マッチング |
赤外光 ビームスキャン |
ミリ波帯電波 ビームスキャン |
| 距離精度 | 〇 | 〇 | ◎ | ◎ | 〇 |
| 近距離 | ◎ （10㎝～） |
△ | ◎ | × | △ |
| 長距離 | △ （～実用約5m） |
〇 （～数十m） |
△ | ◎ （数十～数百m） |
◎ （～数百m） |
| 形状認識 （画素数） |
◎ | ◎ | △ | 〇 | △ |
| 暗所 | ◎ | × | 〇 | 〇 | ◎ |
| 明所 （太陽光） |
△→○ | △ | △ | △ | ◎ |
| CPU負荷 | 低 | 高 | 高 | 高 | 低 |
| 無地の対象物 | 〇 | △ | 〇 | △ | ◎ |
| 高フレームレート | 〇 | 〇 | ◎ | △ | △ |
| 小型化 | 小 | 大 | 大 | 中 | 小 |
| 低コスト | 〇 | 〇 | × | △ | ○ |
ToFカメラの特徴
比較表からToFカメラの特徴は、下記の様なシチュエーションが向いています。
・近中距離での測距
・解像度が必要な形状認識、及びサイズ測定（ヒト・モノの認識）
・暗闇での認識
・ホストCPUの負荷を抑えたい
上述のような長所がある一方、太陽光等の影響を受ける屋外での測距には、ToFカメラの原理上、期待するパフォーマンスを得ることが難しい側面もありました。しかし、今秋発売予定の新型ToFカメラでは屋外での測距でも画像のように十分な測距情報を得ることが出来ます。
ヒト・モノの認識
例えば、ダンボールなどのデパレタイズ用途です。上に積み上げられたダンボールから順にロボットが掴みにくいなどのシチュエーションの際には、「距離＋画像認識」が必要です。また、ロボット稼働中には危険が伴うため、人の立ち入りなどを制限する必要があります。この様な場合にToFカメラの特徴が活かせます。弊社ではこの様な認識アプリケーションをパートナーと連動してご提案することが可能です。
暗闇での認識
例えば、夜間や暗闇での行動監視やセキュリティー用途、見守りや在宅医療での夜間異常検知などに活用できます。ToFカメラの最適環境は、自分が発光する光以外無い0lux環境です。IR画像も活用できるため、暗闇での距離＋画像認識が必要な際に適しています。
その他にもホストCPUへの負荷が低いという特徴もあり、後段のアプリケーション処理に演算能力を活用可能です。また、CPU負荷が低いことから、組込みCPUと合わせエッジコンピューティングも可能となります。弊社では既存ToFカメラから組込み機器への接続やカスタマイズも対応可能ですので、お気軽にお問い合わせください。
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第1弾：「ToFカメラとは？～ToFカメラを使ってできること～」
第3弾：「ToFカメラに最適なアプリケーション ～人認識編～」
第4弾：「ToFカメラに最適なアプリケーション～モノ認識/倉庫管理編～」
第5弾：「新型ToFカメラ～屋外（太陽光下）での評価状況を公開！～」
第6弾：「新型ToFカメラ～屋外（太陽光下）での評価状況 第2段！～」
第7弾：「ToFカメラカスタム開発の事例紹介」
