用i.MX6Q-C核心板搭建3D相机的机器视觉方案

随着对精度和自动化的需求不断增加，3D机器视觉会变得越来越流行。业界认为，从2D到3D的过渡将成为继黑白到彩色、低分辨率到高分辨率以及静态图像到电影之后的第四次革命。

一、 产品介绍

1、什么是3D相机？

3D即三维，三个维度、三个坐标，即有长、宽、高。换句话说，就是以立体的，3D就是空间的概念，也就是由 X、Y、Z三个轴组成的空间。3d相机采用了双镜头，将我们所看到的有差异的物体进行一个整合。当我们使用一只眼睛的时候，所看到的物体一般来说都是二维的平面图形，但是使用双眼的时候看到的往往是立体的图像，这也就是3d相机采用双镜头结构带来的3d效果的原理。3D 相机又称之为深度相机，就是通过该 相机能检测出拍摄空间的景深距离。

2、3D相机与传统的2D相机相比有什么优势？

2D相机不能获得对象的空间坐标信息，因此不支持形状相关的测量，比如对象平坦度，表面角度，体积或区分相同颜色的对象，或者具有接触侧的对象位置之间的特征。2D视觉测量对象的对比度，这意味着测量精度，它特别依赖于照明和颜色、灰度变化而易受可变照明条件的影响。

3、与2D机器视觉相比，3D机器视觉具有以下优势：

1）在线检测快速移动目标以获得形状和对比度；

2）对比度是恒定的，非常适合检查低对比度物体；

3）对小的光线变化或环境光线不敏感；

4）为大对象检测设置多传感器设置更简单；

5）消除手动检查造成的错误。

4、3D相机的组成

从上到下依次是：红外LED光源、红外投影仪、2个CMOS传感器（752*480像素）、全分辨率30帧/秒。

M8连接器（触发IO）

5、3D相机的原理

采用感光芯片（CCD与CMOS），通过网口（usb）实时传输非压缩图像数据。

3D相机景深数据的测量方法主要有三个：

① 结构光：苹果（prime sence ）,微软kinect-1 ,英特尔real sence。

测距方法：采用一束特定波长的不可见红外光作为光源，照射在物体上，然后根据返回的光学畸变图像得到物体的位置信息和深度信息。结构光根据图案不同可以分为三类：条纹结构光，编码结构光，散斑结构光。

② 双目视觉法: Leap Motion，ZED，大疆

测距原理：通过不同的角度获得被测物体的两幅图像，计算两幅图上对应点之间的位置偏差，获取物体的三维信息。

③ 光飞行时间法（TOF）

根据探测光脉冲的飞行时间来计算物体的深度数据，因为光速极快，直接检测光飞行时间并不可行，通常通过检测光的相位偏移来实现。

二、产品应用场景

主要应用在无人驾驶、立体视频、虚拟现实、三维跟踪、移动机器人、医疗机器人等多个领域。

三、3D相机推荐方案

FETMX6Q-C核心板（商业级）

飞凌嵌入式FETMX6Q-C核心板基于 NXP 四核 ARM Cortex -A9架构高性能处理器设计，主频1GHz，12层PCB沉金工艺。整板尺寸小巧仅40mm*70mm，采用四个高度为1.5mm的超薄连接器，引脚数量多达320PIN，将处理器全部功能引脚引出。

四、产品功能介绍：

架构：FETMX6Q-C工业级核心板搭配车规级i.MX6四核处理器，主频1GHZ，满足更多工业应用场景使用需求；

串口：含调试串口共2路；

摄像头2路：支持mipi摄像头、DVP摄像头；

千兆网：UDP协议，用于相机控制，数据传输以及相机供电功能；

GPU：可以减少对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作；

OpenCL编程环境：便于软件开发人员为高性能计算服务器；

IO：运行、电源、工作模式指示灯。