我們重溫一下深度相機的一些概念和技術方面的信息，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。

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、結構光

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，尤其是動態結構光，在精度方面更是秒殺其他技術流派。

結構光技術劣勢：受制于景深和光強限制，遠距離不理想，還有在于速度上，由于動態結構光需要多張圖片，因此天然3D成像速度受限制。

3、被動視覺

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。

小優自研的MEMS動態結構光深度相機目前在精度方面處于領先地位，希望各位開發者踴躍聯系，可免費試用哦。