前言

目前深度相機技術已經開始應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用范圍；再如機器視覺和機器人技術，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建模相關的應用，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結構光，TOF技術以及雙目。但是目前來看，不同的紅外成像的方案優缺點還是很明顯的。消費者最關心的主要是應用，目前結構光應用主要有人臉建模、人臉識別、移動支付、角色創建等。隨著TOF技術的不斷進步，TOF相機已基本具備實現3D人臉識別的能力，人臉占據一定像素以上便可實現識別。

方案介紹

我司開發的全自動相機測試系統，專門為深度相機測試配置的方案，一套系統可以兼容可見光相機、TOF相機、雙目系統的測試?？梢詫崿F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，下圖是測試系統的示意圖：

此測試方案可以用于分析深度相機的以下質量參數：

· 相機的量程：最小和可測量距離

· 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

· 邊緣的無效像素數量及分布

· 空間分辨力

· 環境照明帶來的影響

· 以及許多主觀場景的測試等等

基于要測試的多種參數，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）

該系統能夠有效的實現各個參數的自動化測試，正是基于自動測試系統的特點：

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

· 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；

· 環境光源自己控制，閉環調節照度,切換紅外通道；

· 周邊空間可根據自己應用場景增加多個實景測試位置，每個位置可增加定位標記，實現所有位置精確重復定位；

· 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；

為了確保這些系統穩定有效地運行，測試整個成像系統的功能和圖像質量變得至關重要。希望這套相機深度信息測試系統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服務。