ToF(Time-of-Flight)와 Stereo Vision 기술 비교 – 각 기술의 장점 분석

공간적 차원을 위한 3D 비전

2D 이미지 처리를 사용하면 캡처된 이미지에는 3차원의 오브젝트가 2차원으로 투사된 형태로 나타납니다. 2D 카메라로는 깊이 정보를 캡처할 수 없습니다. 보는 각도에 따라서 3차원 오브젝트의 이미지 윤곽이 다르게 나타날 수 있습니다. 그러나 많은 2차원 어플리케이션에서 이러한 형태 및 깊이 정보는 중요하지 않습니다. 일반적으로 2D 이미지는 구조 및 색상 분석, 부품 식별, 부품 유무 확인, 손상 또는 이상 감지, 문자 인식, 치수 정확도 검사에 사용됩니다. 이러한 작업을 수행하기 위한 필수조건은 충분한 조명입니다.

한편 3D 이미지의 경우에는 높이 정보도 함께 확인할 수 있습니다. 따라서 부피, 형태, 거리, 공간에서의 배치 형태 및 오브젝트 방향을 판단하거나 공간에 영향을 받는 오브젝트 포함 여부 검사를 수행할 수 있습니다. 그러나 3D 이미지의 경우에도 기술에 따라 최적의 이미지 획득을 위해 고려해야 하는 조명 조건이나 표면 특성과 같은 필수조건이 있습니다. 그리고 두 기술이 모두 적합한 어플리케이션도 있습니다. 이 경우에는 각 기술의 장단점을 함께 고려해야 합니다.

2D 비전 기술과 3D 비전 기술 비교

Stereo Vision 기법은 ToF(Time-of-Flight)와 달리 조명이나 레이저 빔과 같은 액티브(Active) 조명 장치가 필요하지 않지만 기술적으로 두 대의 2D 카메라가 사용되기 때문에 항상 주변의 조명이 최소 수준 이상으로 유지되어야 합니다. 액티브(Active) 조명 장치를 사용하는 다른 3D 기술에 비해 Stereo Vision은 밝은 주변 조명, 겹치는 측정 영역 및 반사 표면이 있는 환경에서 더 나은 결과를 제공합니다.

구조가 거의 없는 표면의 경우 Stereo Vision 기술은 두 개의 이미지에서 너무 적은 양의 정보에 의존하여 3차원 정보를 계산합니다. 이러한 한계는 빛을 사용하여 인공적으로 생성한 표면 구조로 극복할 수 있습니다. 이를 위해 무작위 패턴(Random Pattern)을 투사하는 조명 프로젝터(Light Projector)를 추가로 통합할 수 있습니다.

구조형 광

Stereo Vision과 달리 카메라 한 대를 스트라이프 라이트 프로젝터 (Stripe Light Projector)로 대체합니다. 그 결과 사인파 형태의 강도 곡선(Sinusoidal Intensity Curve)으로 다양한 스트라이프 패턴(Stripe Patterns)을 투사하여, 표면 위에 인공 구조 무늬(Artificial Structure)를 생성합니다. 표면에 투사된 줄무늬(Stripe)의 왜곡을 통해 3D 정보를 계산하며 측정 결과의 정확도를 높입니다.

구조광 (Structured Light) 센서는 짧은 거리에서 높은 정확도를 달성합니다. 구조광(Structured Light)을 사용할 경우 컴퓨팅 부하가 많이 발생하고 여러 이미지를 차례로 획득하고 처리하기 때문에 움직이는 오브젝트에는 적합하지 않습니다. 따라서 이 기법은 실시간 어플리케이션에 제한적으로만 사용하거나, 더 많은 비용을 부담해야 합니다.

장단점

현재 많은 어플리케이션에서 딥러닝과 같은 인공지능과 결합된 3D 기술 에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 이러한 상호 작용 덕분에 오브젝트 인식과 공간 속 오브젝트의 정확한 배치상태에 대한