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ToF测试完整解决方案之——ToF校准
  • 分类:测试技术
  • 原作者:Allen
  • 时间:2020-11-06
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近年来,手机摄像头很大的一项技术革新是3D技术,而很大部分的3D技术依托于TOF摄像头模组。
  
关于TOF模组的原理和应用,之前科普文有很多介绍,此处不予赘述。
  
今天我们来聊聊TOF的校准标定:
  
TOF怎么做出3D图像?
  
传统手机摄像头拍下来是张二维图片,只有X/Y两轴,3D摄像头在其中增加了Z轴,也就是距离轴。


image.png


同样在拍摄马路车辆的场景,TOF模组可以产生距离信息。为了更直观地显示不同距离,可以采用不同颜色表示物体距离远近(伪彩图)。距离信息可以还原到三维象限,生成点云图。


image.png


将可见光拍摄得到的带颜色信息的二维图像,与TOF生成的深度信息相融合,作为最终的3D应用。
  
深度的准确性,需要校准标定来保证
  
当你在河边欣赏美景,睡莲可能与你只相隔咫尺▼


image.png


而当你拿出手机拍照,图片可能会是这样▼
  

image.png


所计算得到的距离,并不是物体的实际距离,甚至还相去甚远,比如物体距离摄像头是50cm,而你测得的甚至可能会是2米以上。
  
那是为什么呢?
  
可能是你没有做标定校准!
  


1,温度标定校准
  
前面说到过,目前常用的相位式TOF采用相位差来计算深度。
  
理想中波形是这样的:
  

image.png



波形方正没有任何变形,相位差就是绝对的相位差,深度计算也很精准。


而实际电路中的波形却可能是这样的:


image.png


TOF芯片和VCSEL驱动芯片的温度,直接影响了波形的表现。
  
那么问题来了,波形已经变形成这样,相位差测不准,怎么办?可能需要一个温度补偿。
  
比如统计一大批模组的相位差表现,和TOF芯片温度及驱动芯片温度之间的关系,求出其补偿系数。
  

2,Lens标定校准
  

◆光心偏移
  
当模组对准物体中心拍摄,理论上物体的中心会成像在模组的中心;
  
然而,由于模组组装等的误差,实际成像并没有在模组的中心,而是会产生一定的偏移,我们定义为光心偏移。


image.png


◆畸变
  
  摄像头在拍摄物体时,或多或少会出现一定的形变,比如:


image.png


 投射模组和接收模组之间的位置关系,也会影响最终的计算结果,主要包括旋转和平移等,位置关系也需要做标定校准。
  

image.png


除此之外,Lens校准还包括f焦距部分等,整个Lens校准是以下其他校准的基石。

  
3,FPPN标定校准
  
FPPN(Fixed Pattern Pixel Noise),或也有称之为Pixel dependent Offset,简单来说,由于TOF芯片上每个像素点所处的位置不一样,由于快门延迟等原因,导致像素点计算得到的相位差有误差。
  
这就直接导致了深度结果的误差。
  
比如你拍摄的是某一距离下的一张大白板,理论上能得到一个平整的深度平面,因为每个像素点拍摄的都是同一距离。
  
而实际上得到的是个曲面,如下图,右下角的深度误差是最大的。


image.png


FPPN便是标定校准了此类误差。

  
4,Wiggling标定校准
  
Wiggling标定校准也有称之为Cyclic error calibration,是距离信息相关的循环误差标定校准。
  
和温度校准一样,由于实际的激光投射脉冲和理想情况有一定差异,导致测量得到的相位差,与理想的相位差之间,呈现一定的变化规律。
  
理论相位和实测相位之间,理论上是呈现线性变化,见红色斜线,而实测值是有一定偏差的,见蓝色曲线。
  


image.png


而Wiggling即补偿该误差值。
  
3D TOF产品是个复杂的系统,深度的生成需要软件算法上的环环相扣,而校准参数的应用,是其中不可或缺的一个环节。


TOF摄像头模组需要芯片,校准和软件算法的紧密配合,校准是其中不可或缺的一环,即使再好的TOF芯片,如果没有高质量的校准,也得不到精准的深度信息。


研鼎 致力于协助研发工程师更好的测试及解决品质管控的问题,与韩国合作伙伴一同推出 全球首套ToF模组完整的测试和校准方案,适用于如今所有使用ToF技术的产品。



image.png


测试方案涵盖一系列测试项目,并同时兼顾研发端、产线端,加速研发及生产流程。校准ToF模组,解决测试的问题,增加各领域ToF模块应用的兼容性和表现。



如您有ToF模块测试需求,请联系上海研鼎获取:sales@rdbuy.com.


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Allen
简介:52RD资深工程师
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