红外深度相机测距的缺点

最新推荐文章于 2025-03-27 11:32:15 发布
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分类专栏： SLAM 文章标签： 红外测距
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（1）无法对黑色物体精确测距，因为黑色物质可吸收红外线，红外线无法返回，则无法测距。

（2）无法对镜面反射物体精确测距，因为只有当深度相机处在镜面物体的中垂线上时，接收器才可接收到反射的红外线，且会导致过度曝光。

（3）无法对透明物体精确测距，因为红外线可穿过透明物体。

（4）无法对太近的物体精确测距。原理略

相机测距技术原理
qq_46292437的博客
03-01 9945
本文主要介绍常见的相机测距技术的原理，包括单目相机测距，双目相机测距，结构光测距，TOF测距。
【深度相机系列八】深度相机：想说爱你不容易
计算机视觉life
01-16 5400
通过前面一系列的文章，我们已经了解了深度相机的原理及其广泛的应用。看起来深度相机貌似是一种完美产物。可是稍微有点哲学思维的读者都知道，世界上不存在绝对完美的物体，万物都有两面性，而这两个方面是既对立又统一的。 那么深度相机光辉的一面背后，是否也隐藏有一些不为人知的坑？ 答案是肯定有，而且挺深。 下面我们来探讨一下：深度相机在应用开发上有哪些需要特别注意的坑。 从《深度相机哪家强？附详细参数
3D深度相机---结构光
Zosse的博客
12-03 1万+
去年的仪器仪表的课有汇报，我还专门为3D深度像机做了个调研，一直用inter realsense的，最近老师让看结构光方案的，正好总结一下。由于基于双目立体视觉的深度相机对环境光照强度比较敏感，且比较依赖图像本身的特征，因此在光照不足、缺乏纹理等情况下很难提取到有效鲁棒的特征，从而导致匹配误差增大甚至匹配失败。基于结构光法的深度相机就是为了解决上述双目匹配算法的复杂度和鲁棒性问题而提出的，结构光法不依赖于物体本身的颜色和纹理，采用了主动投影已知图案的方法来实现快速鲁棒的匹配特征点，能够达到较高的精度，也大大
Tof 深度相机原理
weixin_39354845的博客
03-27 1103
Tof 深度相机原理
红外
qq_35608277的博客
07-10 5411
短波红外光是反射光，它从物体上的反射与可见光非常相似。由于具有这种反射性质，短波红外光在其图像上就会有阴影和反差。短波红外相机的图像在分辨率和细节方面可以与可见光图像相媲美；然而，短波红外图像的颜色不是实际颜色。这可以使物体变得容易被识别. 夜间天空辐亮度的大气现象所发出的光照度比星光强5至7倍，这种光照几乎都处在短波红外波长区。所以，有了短波红外相机，再加上这种常常被称为夜气辉的夜间光照度，我们便能够在无月光的夜间很清楚地“看到”目标，并通过网络共享这种图像， 材料 铟镓砷（英文indium galliu
深度相机与红外光相机+摄像头RTSP协议
NCU_wander的博客
08-14 1829
随着计算机视觉与人工智能技术的飞速发展，采用深度相机进行场景三维重建、目标检测、环境感知等应用越来越广泛，与传统的2D相机不同，深度相机可以通过拍摄空间来获得景深信息，从而获得目标的3D信息，构建3D模型，这也是与普通相机最大的差别。目前的深度相机根据其工作原理可以分为三种：TOF、RGB双目、结构光，在机器人、人机交互以及其他工业领域中等到了广泛应用。
深度相机选择
BetterEthan的博客
05-02 7683
深度相机分类 第三行分别为双目摄像头，TOF原理摄像头，结构光摄像头，和激光雷达。 双目摄像头： 有两个摄像头，由两个单目相机组成（两个相机之间的距离叫“基线”是已知的），通过这个基线（进行大量计算并且是不太可靠的）来估计每个像素的空间位置来测量物体与我们之间的距离，克服单目相机无法知道距离的缺点。双目相机测量到的深度范围和基线有...
双目相机深度图误差分析以及解决思路
qq_49110168的博客
12-17 1851
最近我看了网上所有双目相机生成的深度图，几乎都有一定程度的抖动。如果在光照变化比较大的环境下，这个抖动会更加明显！！！
深度相机与激光雷达？
u011468564的博客
04-08 1208
基本原理：主要硬件有投射仪、相机，通过投射仪主动发射（因此称为主动测量）肉眼不可见IR红外光到被测物体表面，然后通过一个或多个相机拍摄被测物体采集结构光图像，将数据发送到计算单元，通过三角测量原理计算获取位置和深度信息，从而实现3D重建，结构光顾名思义就是将光结构化，有多种投影图案方式，如正弦条纹的相移法、二进制编码的格雷码、相移法+格雷码等。关于视差，类似人的双眼，你单独睁开左、右眼，与同时睁开双眼观看物体的位置、远近不同，双目相机不主动对外发射光源，因此称为被动深度相机，目前多应用在科研领域。
英特尔深度相机D455实现YOLOv5+deeepsort行人车辆测速、测距、追踪
qq_53545309的博客
12-20 2140
Yolov5是以YOLO系列为基础的最新版本。它使用卷积神经网络来实现目标检测任务。Yolov5通过将输入图像分成不同大小的网格单元，并在每个单元上预测目标的边界框和类别信息。与之前的版本相比，Yolov5在网络结构上进行了改进，引入了更多的卷积层和特征金字塔网络，以提高目标检测的准确性和效率。DeepSORT（Deep Learning + Simple Online and Realtime Tracking）是一种多目标跟踪算法，它结合了深度学习和在线实时跟踪的思想。
深度摄像头测距原理简介
jaylinzhou的专栏
04-26 2万+
深度检测主要技术方法： 1.双目匹配(双RGB摄像头+可选的照明系统) 三角测量原理即目标点在左右两幅视图中成像的横坐标之间存在的差异(视差Disparity),与目标点到成像平面的距离成反比例的关系:Z = ft/d;得到深度信息。 双目匹配采用三角测量原理完全基于图像处理技术，通过寻找两个图像中的相同的特征点得到匹配点，从而得到深度值。 双目测距中光源是环境光或者白光这种没有经过编码的
基于帧间信息提取的单幅红外图像深度估计
01-27
针对红外图像存在纹理信息不丰富和边缘信息较少导致深度估计精度难以提高的问题, 本文设计一种深层神经网络估计红外图像的深度, 该网络融合了一个二维(2D)残差神经网络和一个三维(3D)卷积神经网络。传统单幅红外图像的深度估计方法遗漏了帧间信息, 容易出现物体轮廓模糊甚至丢失的情况。在2D和3D网络输入端分别加入稠密光流和前后帧图像。进一步将3D卷积网络提取的视频特征与2D残差网络的特征图做权值连接。不同于传统神经网络的全连接层, 全卷积层突破了输入图片的尺寸限制。实验结果表明, 本文提出的红外图像深度估计方法具有较高的精度, 估计出的物体轮廓更清晰完整。
深度相机（3D相机）
TOM_wangc的博客
03-24 1万+
二维图片，人眼可以通过物体的相对位置关系判断物体距离的远近，而相机则不可以。 深度相机（3D相机）就是终端和机器人的眼睛，其就是通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离。通过深度相机获取到图像中每个点距离摄像头的距离，在加上该点在 2D 图像中的二维坐标，就能获取图像中每个点的三维空间坐标。 结构光(Structured-light) 其原理是基本原理是，通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线（根...
深度相机介绍（TOF、RGB双目、结构光参数对比）
weixin_46038443的博客
12-12 1万+
随着计算机视觉与人工智能技术的飞速发展，采用深度相机进行场景三维重建、目标检测、环境感知等应用越来越广泛，与传统的2D相机不同，深度相机可以通过拍摄空间来获得景深信息，从而获得目标的3D信息，构建3D模型，这也是与普通相机最大的差别。目前的深度相机根据其工作原理可以分为三种：TOF、RGB双目、结构光，在机器人、人机交互以及其他工业领域中等到了广泛应用。
深度相机的障碍物检测
春至冬去
02-11 5159
深度相机的障碍物检测 这里简单备份一下，有关深度相机障碍物检测的学习内容 1. 准备相机的驱动 Ubuntu18.04+ROS+ros_astra_camera-master 采用的是astra深度相机，安装Linux驱动：ros_astra_camera-master 2. 图像转LaserScan 2.1 depthimage_to_laserscan ​ 下面这个包可以将深度图像数据转换为二维激光雷达常用的LaserScan消息格式。 git clone -b melodic-devel http
深度相机（三）--三种方案对比
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工作笔记
09-12 3万+
RGBD方案对比：关键技术规格：1.检测范围；2.检测精度；3.检测角度；4.帧率。5.模块大小6.功耗目前主流的深度摄像头方案在检测距离上、精度、检测速度上相差不大，区别在于：1、结构光方案优势在于技术成熟，深度图像分辨率可以做得比较高，但容易受光照影响，室外环境基本不能使用；2、TOF方案抗干扰性能好，视角更宽，不足是深度图像分辨率较低，做一些简单避障和视觉导航可以用，不适合高精度场合。受环境...
深度感知解决方案 | 深度摄像头的三种主流技术优劣对比
技术人生
05-21 1万+
近年来，在AR/VR以及自动驾驶、无人机、机器人等人工智能领域，对深度视觉的需求十分突出。目前的深度视觉产品主要是深度摄像头。深度摄像头除了能够获取平面图像以外，还可以获得拍摄对象的深度信息，也就是三维的位置和尺寸信息，使得整个计算系统获得环境和对象的三维立体数据。 按技术分类，深度摄像头可分为以下三类主流技术：结构光、双目视觉和TOF飞行时间法。 结构光 结构光是目前最主流、应用...
单目、双目及深度相机比较
lc574260570的博客
01-10 3万+
单目，双目，深度相机比较 1.mono 优点： 结构简单，成本低 缺点： 在单张图片里，无法确定一个物体的真实大小。它可能是一个很大但很远的物体，也可能是一个很近很小的物体。通过相机的运动形成视差，可以测量物体相对深度。但是单目SLAM估计的轨迹和地图将与真实的轨迹和地图相差一个因子，也就是尺度（scale），单凭图像无法确定这个真实尺度，所以称尺度不确定性。 2.stereo 优点： 基线距离越...
工业级激光智能清洗 - 自动对焦与多光谱反馈系统
最新发布
04-02
<think>好的，用户想了解工业级激光智能清洗系统中自动对焦和多光谱反馈系统的实现原理和方案。首先，我需要先理解这两个子系统的功能和作用。自动对焦在激光清洗中非常重要，因为激光的焦点位置直接影响能量密度，进而影响清洗效果。如果焦点不准确，可能会导致清洗不彻底或者损伤基材。多光谱反馈系统则用于实时监测清洗过程，通过分析不同波长的光信号来判断清洗效果，比如是否还有残留物或者基材的状态。 接下来，我需要查阅相关的技术资料。根据提供的引用，引用[2]提到了激光触发传感器在工业中的应用，比如垂直放置以避免污染，这可能对自动对焦系统中的传感器布局有参考价值。引用[3]提到灵敏度与光照条件的关系，这可能与多光谱反馈系统中的传感器选择有关。 自动对焦的实现通常有几种方法：激光测距、视觉对焦和共焦技术。激光测距可能利用三角测量法，通过发射激光束并接收反射光的位置变化来计算距离，调整镜头位置。视觉对焦可能使用CMOS或CCD相机（如引用[1]中提到的图像传感器），通过分析图像的清晰度来调整焦距，比如梯度检测或对比度检测。共焦技术则利用共焦原理，只有当被测物体处于焦点时，反射光才会被探测器接收，从而精确控制焦点位置。 多光谱反馈系统需要多个波长的传感器，可能包括可见光、红外或紫外波段。引用[3]中的灵敏度参数提示需要高灵敏度的传感器来适应不同光照条件。系统工作时，激光清洗产生的等离子体或反射光会被多光谱传感器捕获，通过DSP或ARM处理器（引用[1]）进行实时分析，比如光谱强度变化可以判断污染物是否清除干净。 然后需要整合这两个系统，可能涉及同步控制，比如在清洗头移动时，自动对焦持续调整焦距，同时多光谱传感器实时反馈数据，调整激光参数。引用[2]中的激光触发机制可能用于同步传感器和激光脉冲，确保数据采集的时机准确。 用户可能还关心实际应用中的挑战，比如如何避免环境干扰（如切削液污染，引用[2]），以及系统的实时性和准确性。需要提到抗污染设计，如密封结构或自清洁机制，以及高效的算法处理数据，如引用[1]中的图像处理和模式识别技术。 最后，生成相关问题时需要考虑用户可能的后续疑问，比如具体技术对比、系统优化方法或应用案例。例如，自动对焦技术的优缺点，多光谱系统如何选择波长，或者系统集成中的难点。</think>### 工业级激光智能清洗系统的自动对焦与多光谱反馈实现方案 #### 1. **自动对焦系统** **原理**： 自动对焦通过动态调整激光聚焦位置，确保激光能量密度始终处于最优范围（$E = P/(\pi r^2)$，其中$r$为光斑半径）。常见的实现方式包括： - **激光测距+动态补偿**：使用激光三角测量法实时获取工件表面距离，通过压电陶瓷或伺服电机驱动镜头移动[^2]。 - **视觉对焦**：采用高分辨率CMOS相机（如引用[1]所述）捕获工件表面图像，通过梯度检测或频域分析判断清晰度，反馈至Z轴运动模块[^1]。 - **共焦反馈**：利用共焦传感器发射多波长光束，仅当目标处于焦平面时反射信号最强，实现纳米级精度定位[^2]。 **实现方案**： ```python # 示例：基于图像梯度的对焦控制逻辑 def auto_focus(image): gradient = calculate_image_gradient(image) # 计算图像梯度 if gradient < threshold: adjust_z_axis(direction=+1, step=0.1mm) # 向清晰方向微调 return optimal_position ``` #### 2. **多光谱反馈系统** **原理**： 通过多波段传感器（如可见光、近红外、短波红外）同步采集清洗区域的光谱信号： - **等离子体监测**：激光清洗产生的等离子体光谱（如Fe离子特征谱线$ \lambda=438.3\text{nm} $）可反映清洗深度[^3]。 - **反射率分析**：污染物与基材的反射光谱差异（如$R_{\text{污}}<R_{\text{基}}$）用于判断清洗完成度。 **实现方案**： - **多光谱成像**：采用分光棱镜+多通道传感器阵列，或可调滤光片快速切换波段。 - **实时反馈**：基于DSP/ARM嵌入式系统（引用[1]）执行光谱匹配算法，动态调节激光功率（$P(t)=k \cdot \Delta S(t)$，$\Delta S$为光谱偏差）。 #### 3. **系统集成与抗干扰设计** - **同步触发**：引用[2]的激光触发技术用于协调清洗头移动与数据采集时序。 - **抗污染防护**：传感器采用密闭气幕保护（如IP67等级），避免切削液污染（引用[2]）。 - **多模态控制**：融合光谱数据与视觉定位（引用[1]），实现闭环控制（如PID调节清洗速度）。 ---
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