Time-of-Flightとステレオビジョンの比較

3D撮影による奥行き情報の取得

3次元の物体を2次元へ平面化する2D撮影では、奥行き情報が得られないため、撮影角度によっては、本来の形状が正しく表示されないおそれがあります。しかし、2D撮影の目的は、色・構造の解析、部品の識別、過不足の確認、キズ・不良の検出、文字認識、方向検知などが中心であるため、そもそも形状や奥行きに関する情報が必要なく、十分なコントラストを確保できる照明さえあれば問題ありません。

一方、奥行き情報を取得する3D撮影では、容積・形状・距離・方向を検出したり、空間的な位置関係から過不足を確認したりすることができますが、撮影手法の違いによっては、周囲の明るさや対象物の表面特性を考慮しなければなりません。2D撮影と3D撮影に適した用途について、詳細を以下の表にまとめました。

2D撮影と3D撮影の用途比較

Time-of-Flightと異なり、2D撮影に求められる最低限の明るさがあれば、ステレオビジョンにレーザーなどの照明は必要ありません。そのため、周囲が明るい、測定範囲が重なっている、対象物の反射性が高いなど、照明の使用が難しい場合は、ステレオビジョンを選択するとよいでしょう。

ただし、2枚の画像を比較して3Dデータを生成することから、小さな対象物に対してステレオビジョンを使用する場合は、ランダムパターンのプロジェクターを追加するなど、照明で表面構造を強調する必要があります。

構造化光

ステレオビジョンに似ていますが、こちらは2Dカメラとストライプパターンのプロジェクターを使用する撮影手法です。正弦波状の光を照射し、対象物の表面に人工的な模様を浮かび上がらせた後、その歪みから奥行き情報を計算し、正確な3Dデータを生成します。

近距離撮影向けの高精度センサーを使用し、複数の画像を連続して処理するため、CPU負荷が大きく、動体撮影に向いていないなど、コストや速度を重視しない限られた用途にのみ適しています。

メリット＆デメリット

ロボットにより初見の対象物のグリップ位置を特定したり、自己位置推定と環境地図作成を同時に行うSLAMシステムにビジョンセンサーを搭載することで、自動運転車や拡張現実に使用する高解像度の3Dマップを作成したりするなど、今や多くの業界に3D製品 が導入されています。ディープラーニングを行う人工知能との技術的な融合を含め、今後も物体認識や位置特定のための3D技術はますます進化していくことでしょう。