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技術科普丨TOF標定校準知多少?

52RD.com 2019年5月24日 香根草基地            參與:3人 我來說兩句
  

  近年來,手機攝像頭很大的一項技術革新是3D技術,而很大部分的3D技術依托于TOF攝像頭模組。

  關于TOF模組的原理和應用,之前科普文有很多介紹,此處不予贅述。

  今天我們來聊聊TOF的校準標定

  TOF怎么做出3D圖像

  傳統手機攝像頭拍下來是張二維圖片,只有X/Y兩軸,3D攝像頭在其中增加了Z軸,也就是距離軸。


  同樣在拍攝馬路車輛的場景,TOF模組可以產生距離信息。為了更直觀地顯示不同距離,可以采用不同顏色表示物體距離遠近(偽彩圖)。距離信息可以還原到三維象限,生成點云圖。

  將可見光拍攝得到的帶顏色信息的二維圖像,與TOF生成的深度信息相融合,作為最終的3D應用。

  深度的準確性,需要校準標定來保證

  當你在河邊欣賞美景,睡蓮可能與你只相隔咫尺▼

  而當你拿出手機拍照,圖片可能會是這樣▼

  你所計算得到的距離,并不是物體的實際距離,甚至還相去甚遠,比如物體距離攝像頭是50cm,而你測得的甚至可能會是2米以上。

  那是為什么呢?

  可能是你沒有做標定校準!

  1

  溫度標定校準

  前面說到過,目前常用的相位式TOF采用相位差來計算深度。

  理想中波形是這樣的

  波形方正沒有任何變形,相位差就是絕對的相位差,深度計算也很精準。
橫坐標是時間軸

  而實際電路中的波形卻可能是這樣的

  TOF芯片和VCSEL驅動芯片的溫度,直接影響了波形的表現。

  那么問題來了,波形已經變形成這樣,相位差測不準,怎么辦?可能需要一個溫度補償。

  比如統計一大批模組的相位差表現,和TOF芯片溫度及驅動芯片溫度之間的關系,求出其補償系數。

  2

  Lens標定校準

  ◆光心偏移

  當模組對準物體中心拍攝,理論上物體的中心會成像在模組的中心;

  然而,由于模組組裝等的誤差,實際成像并沒有在模組的中心,而是會產生一定的偏移,我們定義為光心偏移。

  ◆畸變

  攝像頭在拍攝物體時,或多或少會出現一定的形變,比如

  投射模組和接收模組之間的位置關系,也會影響最終的計算結果,主要包括旋轉和平移等,位置關系也需要做標定校準。

  除此之外,Lens校準還包括f焦距部分等,整個Lens校準是以下其他校準的基石。

  3

  FPPN標定校準

  FPPN(Fixed Pattern Pixel Noise),或也有稱之為Pixel dependent Offset,簡單來說,由于TOF芯片上每個像素點所處的位置不一樣,由于快門延遲等原因,導致像素點計算得到的相位差有誤差。

  這就直接導致了深度結果的誤差。

  比如你拍攝的是某一距離下的一張大白板,理論上能得到一個平整的深度平面,因為每個像素點拍攝的都是同一距離。

  而實際上得到的是個曲面,如下圖,右下角的深度誤差是最大的。

  FPPN便是標定校準了此類誤差。

  4

  Wiggling標定校準

  Wiggling標定校準也有稱之為Cyclic error calibration,是距離信息相關的循環誤差標定校準。

  和溫度校準一樣,由于實際的激光投射脈沖和理想情況有一定差異,導致測量得到的相位差,與理想的相位差之間,呈現一定的變化規律。

  理論相位和實測相位之間,理論上是呈現線性變化,見紅色斜線,而實測值是有一定偏差的,見藍色曲線。

  而Wiggling即補償該誤差值。

  3D TOF產品是個復雜的系統,深度的生成需要軟件算法上的環環相扣,而校準參數的應用,是其中不可或缺的一個環節。

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