視野 (FOV) – 采樣網格

視野 (FOV)表示相機傳感器看到的范圍。它是二維相機在水平和垂直方向上對其世界的看法。是一個金字塔形狀，稱為截頭錐體，從相機光學元件中的原點到距相機的給定(特定型號)最大距離。隨著相機和它所觀察的物體之間的距離增加，截錐體的底面積和體積也會增加。在給定距離處，成像傳感器看到的場景的大小(例如，傳感器的所有像素捕獲的場景的大小)被該距離處的截頭體區域覆蓋。

Zivid 彩色 3D 相機的水平視野插圖。

在 60x40x40cm 料倉的常規揀選應用中，顯示了 Zivid Two 視場在 700 mm 和 1100 mm 的覆蓋范圍。

傳感器分辨率

3D 相機的傳感器分辨率取決于傳感器中的像素數。這些代表采樣位置的總數。因此，1920 x 1200 像素的網格提供了 230 萬像素的分辨率采樣網格。常規 2D 相機將為每個像素提供 RGB 值。3D 相機的不同之處在于它提供了 X、Y 和 Z 軸上的附加坐標信息，這些信息表示從 3D 相機內部的原點到您在空間中每個采樣點處成像的物體表面的距離測量值。

增加傳感器分辨率的效果圖示，顯示了 Zivid 高分辨率 3D 點云與相同場景的較低分辨率飛行時間 (TOF) 相機的對比。

空間分辨率

每個相機像素測量圖像平面中的一個小正方形區域的光，該區域隨著截錐體的延伸而擴展，并隨著從相機到表面的距離的增加而變得更大。相應地，XY平面中的空間分辨率隨著從相機到視野區域的距離的增加而增加。

由單個像素覆蓋的這些正方形區域中的每一個都是給定距離處的空間分辨率。例如，在距離對象 1 米的工作距離處工作的 Zivid One+ 相機具有 0.375 毫米的空間分辨率。我們可以看到，給定距離處的空間分辨率值決定了可能的最小特征測量值?？拷鼤r空間分辨率變小，顯示更小的特征。移動得更遠會增加空間分辨率，使最小的特征更難區分。因此，像素數、FOV 和工作距離決定了可從我們的點云中提取的最小特征。

不同距離的空間分辨率差異。

什么是深度分辨率呢?

空間分辨率相對容易理解，由傳感器的物理像素和 FOV 決定，但是，以同樣一致的方式談論深度分辨率并不同樣簡單。從邏輯上講，如果我們采用相同的方法，那么深度分辨率應該是我們在 Z 軸上可以分辨的最小距離，這與底層的測量原理和傳感技術的基本限制有關。但這里有一個問題。

在存在所有不同噪聲源的情況下，如何始終如一地定義傳感技術的基本限制(例如，應該像某些文章中那樣只包括散粒噪聲)?因此，通常使用的是深度測量的總噪聲水平，即所謂的“z 噪聲”。但問題在于，在機器人自動化背景下談論測量噪聲時，重要的是完整的 3D 點云。因此，每個像素的測量都是在三個維度(X、Y 和 Z)中進行的，而不僅僅是深度測量 (Z)。可以理解的是，單獨談論 z 噪聲是沒有意義的。

因此，正確的做法，以及本文中描述的 Zivid 采用的方法如下：傳感器分辨率為您提供 3D 測量的采樣網格，并且對于每個采樣位置，底層表面點都以全 3D 進行測量。測量變化，以及解析所有三個維度(X、Y 和 Z)細節的能力，然后由精度表示，歐幾里得距離，在連續測量之間測量

審核編輯：湯梓紅