Chagua Lugha

Utaratibu wa Kuwezesha Uigaji na Uchambuzi wa Kina wa Athari za Optiki katika Vichunguzi vya Kamera Kulingana na Muda wa Safari ya Mwanga

Njia ya kina ya uigaji kwa kamera za Muda wa Safari ya Mwanga kwa kutumia ufuatiliaji wa miale na urefu wa njia ya optiki kwa hesabu ya kina, ikilenga makadirio ya utendaji na uchambuzi wa athari.
reflex-sight.com | PDF Size: 2.1 MB
Ukadiriaji: 4.5/5
★ ★ ★ ★ ★
Ukadiriaji Wako
Umekadiria waraka huu tayari
Kifuniko cha Waraka PDF - Utaratibu wa Kuwezesha Uigaji na Uchambuzi wa Kina wa Athari za Optiki katika Vichunguzi vya Kamera Kulingana na Muda wa Safari ya Mwanga
Tazama Waraka PDF Pakua PDF Tafsiri PDF
Nyumbani » Nyaraka » Utaratibu wa Kuwezesha Uigaji na Uchambuzi wa Kina wa Athari za Optiki katika Vichunguzi vya Kamera Kulingana na Muda wa Safari ya Mwanga

1. Utangulizi

Vichunguzi vya Kamera vya Muda wa Safari ya Mwanga (ToF) vinatoa njia ya haraka na rahisi ya kupata taarifa za mazingira ya 3D kwa kupima muda wa safari ya mwanga unaotolewa kwa nguvu. Karatasi hii inawasilisha utaratibu kamili wa uigaji ili kukadiria utendaji wa kichunguzi, usahihi, na kuelewa athari zinazozingatiwa kwa majaribio, ikilenga hasa uigaji wa kina wa ishara ya optiki.

2. Kanuni za Upimaji wa Muda wa Safari ya Mwanga

Vichunguzi vya ToF vinahesabu umbali kwa kila pikseli kwa kupima muda unaotumika na mwanga kusafiri kutoka chanzo hadi kitu na kurudi kwenye kichunguzi.

2.1 Muda wa Safari ya Mwanga wa Moja kwa Moja (D-ToF)

Hupima moja kwa moja muda wa safari ya mwanga kwa kutumia mipigo mifupi sana (katika safu ya nanosekunde). Ingawa ni wazi kwa dhana, inakabiliwa na uwiano duni wa ishara-kwa-kelele (SNR) kutokana na vifaa vya elektroniki vya kasi ya juu vinavyohitajika (safu ya GHz), kama ilivyobainishwa na Jarabo et al. (2017). Umbali $d$ unahesabiwa kwa urahisi kama $d = \frac{c \cdot \Delta t}{2}$, ambapo $c$ ni kasi ya mwanga na $\Delta t$ ni muda uliopimwa.

2.2 Muda wa Safari ya Mwanga Kulingana na Uhusiano (C-ToF/P-ToF)

Njia kuu katika vichunguzi vya kibiashara. Hutumia mwanga wa Wimbi la Kudumu Lenye Ubadilishaji wa Amplitude (AMCW). Mabadiliko ya awamu $\phi$ kati ya ishara zilizotolewa na zilizopokelewa hupimwa, na kina kinapatikana kutoka humo: $d = \frac{c \cdot \phi}{4\pi f_{mod}}$, ambapo $f_{mod}$ ni masafa ya ubadilishaji (kwa kawaida katika MHz). Hii inatekelezwa kwa kutumia Vifaa vya Kuchanganya Foton (PMD) kwa kila pikseli na utengano wa Lock-In (Schwarte et al., 1997; Lange, 2000).

Maelezo ya Mchoro 1: Mchoro wa kichunguzi cha ToF cha kamera kinachotumia mbinu ya AMCW. Mfumo unajumuisha chanzo cha mwanga kilichobadilishwa (LED/VCSEL), lenzi, safu ya pikseli zilizo na saketi za utengano zilizounganishwa (PMD), kibadilishaji cha A/D, kidhibiti cha mlolongo, na kidhibiti mwenyeji kwa hesabu ya ramani ya kina.

3. Utaratibu wa Uigaji Unapendekezwa

Mchango mkuu ni mfumo wa uigaji unaotegemea ufuatiliaji wa miale ambao hutumia urefu wa njia ya optiki kama kigezo kikuu cha hesabu ya kina, ukiondoka zaidi ya miundo rahisi ya nukta-hadi-nukta.

3.1 Mbinu ya Urefu wa Njia ya Optiki Kulingana na Ufuatiliaji wa Miale

Badala ya kuiga njia za kurudia moja kwa moja tu, mbinu hii hufuatilia miale kupitia njia ngumu za optiki. Jumla ya urefu wa njia ya optiki (OPL) kwa miale hutolewa na $OPL = \int_{}^{} n(s) \, ds$, ambapo $n$ ni fahirisi ya kinzani kwenye njia $s$. OPL hii inahusiana moja kwa moja na mabadiliko ya awamu yanayopimwa katika mifumo ya C-ToF.

3.2 Utekelezaji katika Zemax OpticStudio na Python

Ufuatiliaji wa miale wa optiki unafanywa katika Zemax OpticStudio ili kuiga lenzi, vyanzo, na mwingiliano wa vitu kwa usahihi wa juu. Sehemu ya nyuma ya Python inachakata data ya miale (urefu wa njia, ukubwa, pointi za mwingiliano) ili kuiga mchakato wa utengano wa kichunguzi na kutoa ramani za kina za mwisho na data ghafi.

3.3 Athari za Optiki Zinazosaidiwa

  • Uingiliaji wa Njia Nyingi (MPI): Huiga miale ambayo hupitia kurudia mara nyingi kati ya vitu kabla ya kufikia kichunguzi, chanzo kikuu cha makosa katika mifumo halisi ya ToF.
  • Vitu Vya Kupenya Mwanga/Volumetric: Huzingatia mtawanyiko wa chini ya uso na usafirishaji wa mwanga ndani ya nyenzo.
  • Uchovu wa Lenzi: Huiga upotoshaji, vignetting, na kasoro zingine za lenzi zinazoathiri pembe ya tukio na ukubwa wa mwanga kwenye kila pikseli.
  • Vyanzo Vya Mwanga Vilivyopanuliwa na Vingi: Inaruhusu usanidi wa mwangaza wa kivitendo zaidi ya vyanzo vya nukta moja.

4. Maelezo ya Kiufundi na Msingi wa Hisabati

Uigaji huiga mchakato wa uhusiano ulio katikati ya C-ToF. Kwa masafa ya ubadilishaji $f_{mod}$, ishara iliyopokelewa kwenye pikseli $(i,j)$ inahusishwa na ishara za kumbukumbu. Awamu $\phi_{i,j}$ hutolewa kutoka kwa sampuli za uhusiano, mara nyingi kwa kutumia mbinu ya sampuli ya awamu nne: $\phi_{i,j} = \arctan\left(\frac{Q_3 - Q_1}{Q_0 - Q_2}\right)$ ambapo $Q_0$ hadi $Q_3$ ni thamani za uhusiano kwa uhamisho wa awamu wa 0°, 90°, 180°, na 270°. OPL iliyoigwa huathiri moja kwa moja thamani hizi za uhusiano.

5. Matokeo ya Majaribio na Utekelezaji

Karatasi hii inaonyesha mfumo huu kwenye eneo rahisi la majaribio la 3D. Matokeo muhimu ni pamoja na:

  • Ulinganisho na Ukweli wa Msingi: Ramani ya kina iliyoigwa ilionyesha makubaliano makubwa na thamani zinazotarajiwa kijiometri kwa njia za moja kwa moja.
  • Uundaji wa Kasoro za MPI: Uigaji ulifanikiwa kutoa muundo wa makosa ya kina unaoashiria uingiliaji wa njia nyingi, ambao mara nyingi huonekana kama "kivuli" au nyuso zilizopotoshwa kwenye pembe.
  • Uonyeshaji wa Athari za Lenzi: Picha zilizoigwa zilionyesha upotoshaji wa radial na vignetting, ikiruhusu uchambuzi wa athari zao kwenye usawa wa kina katika uwanja wa maono.

Uthibitisho huu unathibitisha manufaa ya utaratibu huu kwa utambuzi na uelewa wa mambo yasiyo kamili kabla ya kutengeneza mfano halisi.

6. Mfumo wa Uchambuzi: Uelewa wa Msingi & Ukosoaji

Uelewa wa Msingi

Kazi hii sio tu zana nyingine ya uigaji; ni daraja la kimkakati kati ya muundo bora wa optiki na ukweli mgumu wa kuhisi ToF. Kwa kutangaza urefu wa njia ya optiki kama kigezo cha msingi cha uigaji, waandishi wanatambua kwa usahihi kwamba makosa mengi ya ToF sio kelele ya elektroniki bali ni kasoro za kimfumo za optiki—MPI, mtawanyiko wa chini ya uso, uchovu wa lenzi—ambazo zimeingizwa kwenye ishara kabla haijagonga kichunguzi. Hii inabadilisha lengo la uboreshaji kutoka kwa muundo safi wa saketi hadi muundo wa pamoja wa optiki-elektroniki.

Mtiririko wa Kimantiki

Mantiki ni thabiti: 1) Kubali kwamba usafirishaji halisi wa mwanga ni ngumu (kuruka mara nyingi, volumetric). 2) Tambua kwamba ufuatiliaji wa kawaida wa miale kwa ukubwa (kama katika michoro ya kompyuta) haitoshi kwa kuhisia kulingana na awamu. 3) Kwa hivyo, fuatilia na jumlisha urefu wa njia za optiki, sio tu ukubwa, kwa kila njia ya miale. 4) Tumia data hii ya OPL yenye usahihi wa kimwili kuendesha muundo wa uhusiano/utengano. Mfuatano huu unaonyesha fizikia halisi kwa karibu zaidi kuliko mbinu ambazo huongeza athari za optiki kama vichungi vya usindikaji wa baadaye kwenye ramani bora ya kina.

Nguvu & Kasoro

Nguvu: Nguvu kuu ya mbinu hii ni utofauti wake. Kwa kutenganisha uigaji wa optiki (Zemax) na muundo wa kichunguzi (Python), inaweza kubadilika kwa aina tofauti za ToF (D-ToF, C-ToF) na hata mbinu zinazoibuka kama uigaji wa muda mfupi, kama waandishi wanavyobainisha. Hii ni rahisi zaidi kuliko viigaji maalum vya kichunguzi. Usaidizi wa jiometri na nyenzo ngumu ni muhimu kwa matumizi ya magari na roboti ambapo vichunguzi vinakabiliwa na maeneo changamano.

Kasoro Muhimu: Tatizo kubwa ni gharama ya hesabu. Karatasi hii inataja kwa ufupi "eneo rahisi la majaribio la 3D." Ufuatiliaji wa miale wa usahihi wa juu kwa mamilioni ya miale katika hali nzito za kuruka mara nyingi ni ghali sana kwa mizunguko ya muundo ya kurudia. Ingawa zana kama OptiX ya NVIDIA zimebadilisha utendaji wa ufuatiliaji wa miale, muunganisho hapa haujadiliwa. Zaidi ya hayo, muundo unaonekana kufanya kazi hasa ndani ya optiki ya kijiometri. Kwa vichunguzi vidogo vya ToF (k.m., katika simu za mkononi), athari za mtawanyiko na optiki ya wimbi kwenye kingo za ufunguzi zinaweza kuwa muhimu, kizuizi sawa na kinachokabiliwa katika kuiga vichunguzi vya picha vya pikseli ndogo.

Uelewa Unaoweza Kutekelezwa

1. Kwa Wabunifu wa Mifumo ya ToF: Tumia mbinu hii katika awamu ya mapema ya usanifu. Kabla ya kufunga vipimo vya lenzi au muundo wa mwangaza, iga ili kupima bajeti ya makosa ya MPI kwa maeneo yako yanayolengwa (k.m., ndani ya gari). Hii inaweza kuongoza mahitaji ya mbinu za masafa mengi au algoriti za hali ya juu kupambana na MPI.
2. Kwa Watengenezaji wa Algoriti: Kigaji hiki ni jukwaa kamili la kutoa seti kubwa za data za bandia zilizo na usahihi wa kimwili kwa kufundisha miundo ya kujifunza kwa kina ili kuondoa MPI na kasoro zingine, sawa na jinsi mitandao ya mtindo wa CycleGAN inavyotumika kwa tafsiri ya picha-hadi-picha katika maono ya kompyuta. Ukosefu wa data halisi tofauti kama hiyo yenye lebo ya ukweli wa msingi ni kikwazo kikubwa.
3. Lazima ya Kazi ya Baadaye: Jamii lazima ifanye kazi kuelekea mfumo wa kawaida, wa wazi wa uigaji wa ToF ambao unalinda usahihi wa kimwili na kasi—labda kwa kutumia uwanja wa mionzi ya neva (NeRFs) au mbinu zingine za uwasilishaji tofauti ili kuunda muundo wa mbele wa kujifunza wa haraka wa uundaji wa picha ya ToF.

7. Matumizi ya Baadaye na Mwelekeo wa Siku Zijazo

Mfumo wa uigaji unafungua njia kwa matumizi kadhaa ya hali ya juu:

  • Mifumo ya Kujitegemea: Uthibitishaji wa awali wa utendaji wa kichunguzi cha ToF katika hali kali za pembe (ukungu, mvua nzito, nyuso za kioo) kwa LiDAR ya magari na urambazaji wa roboti.
  • Biometri na Huduma za Afya: Kuiga mwingiliano wa mwanga na tishu za binadamu kwa ufuatiliaji wa kisaikolojia (k.m., kiwango cha moyo kupitia mitetemo midogo) kwa kutumia kanuni za ToF.
  • Uhalisia wa Kuongezwa/Kuigwa (AR/VR): Kubuni vichunguzi vidogo vya ToF kwa ufuatiliaji sahihi wa mkono na uchoraji ramani wa mazingira katika vichwa, kuiga utendaji chini ya hali tofauti za mwanga na nyenzo.
  • Upimaji wa Viwanda: Uigaji wa usahihi wa juu kwa roboti za ukaguzi zinazofanya kazi katika mazingira yenye kurudia mwanga sana au yaliyochanganyikiwa.

Utafiti wa Baadaye unapaswa kulenga kuunganisha optiki ya wimbi, kuongeza kasi ya hesabu kupitia ufuatiliaji wa miale wa GPU/wingu, na kuunda kiungo cha moja kwa moja kwa miundo ya kelele ya elektroniki (k.m., kelele ya risasi, kelele ya joto) kwa utabiri wa kweli wa uwiano wa ishara-kwa-kelele (SNR) kutoka mwanzo hadi mwisho.

8. Marejeo

  1. Baumgart, M., Druml, N., & Consani, C. (2018). Procedure Enabling Simulation and In-Depth Analysis of Optical Effects in Camera-Based Time-of-Flight Sensors. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-2, 83-90.
  2. Druml, N. et al. (2015). REAL3™ 3D Image Sensor. Infineon Technologies.
  3. Jarabo, A., et al. (2017). A Framework for Transient Rendering. ACM Computing Surveys.
  4. Lange, R. (2000). 3D Time-of-Flight Distance Measurement with Custom Solid-State Image Sensors in CMOS/CCD-Technology. PhD Thesis, University of Siegen.
  5. Remondino, F., & Stoppa, D. (Eds.). (2013). TOF Range-Imaging Cameras. Springer.
  6. Schwarte, R., et al. (1997). A New Electrooptical Mixing and Correlating Sensor: Facilities and Applications of the Photonic Mixer Device (PMD). Proc. SPIE.
  7. Zhu, J.-Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). (Marejeo ya CycleGAN kwa uundaji wa data bandia).
  8. NVIDIA OptiX Ray Tracing Engine. (n.d.). Imepatikana kutoka developer.nvidia.com/optix.