前言

目前深度相機技術(shù)已經(jīng)開始應(yīng)用到越來越多的場景。如自動駕駛正在利用TOF來提高安全性并擴大相機的應(yīng)用范圍；再如機器視覺和機器人技術(shù)，相機也可以幫助機器和機器人精確地評估他們面前的場景；還有3D建模相關(guān)的應(yīng)用，如人臉識別，物體還原等等，越來越多的場景都可用到深度相機。

深度相機分類

常見的深度成像方案有三大類，3D結(jié)構(gòu)光，TOF技術(shù)以及雙目。但是目前來看，不同的紅外成像的方案優(yōu)缺點還是很明顯的。消費者最關(guān)心的主要是應(yīng)用，目前結(jié)構(gòu)光應(yīng)用主要有人臉建模、人臉識別、移動支付、角色創(chuàng)建等。隨著TOF技術(shù)的不斷進步，TOF相機已基本具備實現(xiàn)3D人臉識別的能力，人臉占據(jù)一定像素以上便可實現(xiàn)識別。

方案介紹

我司開發(fā)的全自動相機測試系統(tǒng)，專門為深度相機測試配置的方案，一套系統(tǒng)可以兼容可見光相機、TOF相機、雙目系統(tǒng)的測試?？梢詫崿F(xiàn)高精度距離定位、拍攝位置、角度的定位，完成多機位，多種光照條件和多種測試卡的自己測試，下圖是測試系統(tǒng)的示意圖：

此測試方案可以用于分析深度相機的以下質(zhì)量參數(shù)：

· 相機的量程：最小和最大可測量距離

· 測量精度：與真實距離的平均誤差

· 不同反射率/透射率/顏色/材料/光照對測量精度的影

· 被測物體傾斜角度對測量精度的影響

· 空間噪點和時域噪點

· 邊緣的無效像素數(shù)量及分布

· 空間分辨力

· 環(huán)境照明帶來的影響

· 以及許多主觀場景的測試等等

基于要測試的多種參數(shù)，可以配置多種輔助的測試卡，測試元素，以及場景模型（下面列出了一部分常用的測試卡和模型）

該系統(tǒng)能夠有效的實現(xiàn)各個參數(shù)的自動化測試，正是基于自動測試系統(tǒng)的特點：

· 相機Sensor與測試卡的自動對準(zhǔn)（平行，中心對準(zhǔn)，旋轉(zhuǎn)，前后位置微調(diào)等）；

· 可以精確控制拍攝距離和位置，精度0.01~0.1毫米；

· 多張測試卡可以自動切換：分辨力測試卡，不同反射率測試卡，3D棋盤格等；

· 環(huán)境光源自己控制，閉環(huán)調(diào)節(jié)照度,切換紅外通道；

· 周邊空間可根據(jù)自己應(yīng)用場景增加多個實景測試位置，每個位置可增加定位標(biāo)記，實現(xiàn)所有位置精確重復(fù)定位；

· 多部相機可以自動切換，測完一部自動切換下一部；

· 自動生成報告；

· 支持開放API，第三方算法集成；

為了確保這些系統(tǒng)穩(wěn)定有效地運行，測試整個成像系統(tǒng)的功能和圖像質(zhì)量變得至關(guān)重要。希望這套相機深度信息測試系統(tǒng)可以幫助您去評測和解決一些測試中遇到的問題。

如果您對相機深度信息測試有任何問題與需求，歡迎與我們一同交流。我們也提供定制開發(fā)服務(wù)。