飞行时间 (ToF) 特性介绍
飞行时间 (ToF) Camera 技术是指 Camera 和 Sensor 系统能够准确测定视场 (FoV) 中物体的距离并进行场景 3D 映射的能力。这项技术适用于各种应用，包括增强现实和虚拟现实以及先进驾驶辅助系统 (ADAS)。特别是 ADAS 应用，利用 ToF 技术帮助其实时理解和响应周围环境。
ToF Camera 技术是如何运作的？
ToF Camera 技术发射短促的红外光束，并测量光线到达场景中的物体再反射回 Camera Sensor 所需的精确时间。ToF Camera 系统随后会利用此时间间隔来计算到物体的距离。
这种测量过程每秒重复多次，使 Camera 能够捕捉一系列深度测量值并创建环境的 3D 映射。这项技术使其成为自动驾驶汽车中 Camera 和 Sensor 系统的理想选择。
ToF 技术与 ADAS 应用
ToF 技术被用于大多数 ADAS 应用中，帮助它们准确解读周围环境。ToF Camera 捕捉深度信息，使车辆能够实时检测和定位物体。一旦检测到物体，ToF 系统可以对场景进行 3D 映射，以增强这些系统的感知和决策能力（例如，根据情况加速或制动）。
ToF Camera 技术还可以与其他 Sensor 技术集成，例如 LIDAR 和 RADAR，以提供更全面的环境概览。这些系统协同工作，使 ADAS 应用能够准确检测和定位物体，例如其他车辆、行人以及交通信号灯。
没有这些系统，自动驾驶汽车将难以在复杂环境中安全运行。然而，由于这些系统的运作方式以及对人类生命的风险，在进行校准和严格测试以确保最高水平的性能和安全性之前，不应在 ADAS 应用中实施这些系统。
ToF Camera 的校准与特性分析
ToF Camera 系统在使用前应进行校准和特性分析，以确保高性能和安全性。与传统 Camera 测试类似，ToF Camera 必须针对各种图像质量因素进行校准和测试。
几何校准
对于依赖于检测和准确 3D 映射移动场景中物体的 ToF 系统而言，几何校准至关重要。经过适当的几何校准后，Camera 系统将更精确地测量距离并识别场景中的物体。该系统还将更好地调整高 Distortion 水平并准确对齐 Stereo Camera 对。在汽车应用中，到物体的距离是根据 Camera 或 Stereo Camera 对的测量几何特性计算的。根据我们的经验，使用紧凑型 GEOCAL 设备进行几何 Camera 校准效果最佳，该设备从无限远生成光点网格。在此处了解更多关于 几何校准 的信息。
SFR 和 Resolution 特性分析
另一个重要的 ToF Camera 元素是测试空间频率响应 (SFR) 以确定 Resolution 性能。SFR 描述了受测系统在 0%（信息完全丢失）到 100%（完美再现无数据丢失）的范围内再现空间频率的能力。如果 ToF 系统的百分比较低，Camera 将难以正确检测场景中的物体，尤其是在低光或极亮光照条件下。SFR 可以使用倾斜边缘 Test Target (e-SFR) 或正弦 Siemens star Test Target (s-SFR) 来确定。测试方法在 ISO 12233 中有概述。
信噪比 (SNR)
Noise 是指图像中并非源自原始场景内容的伪影。当 Noise 水平较高时，ToF Camera 系统将难以识别场景中的不同物体。这个问题对于必须正确识别物体以确定正确调整的 ADAS 应用来说尤其危险。因此，获取 Camera 的 SNR 值对于 ToF 系统至关重要。
获取 SNR 的推荐测试方法是使用符合 ISO 14524 标准的 OECF Test Target (例如，TE270X)。这些 Test Target 使用一系列灰色补丁，并为每个补丁计算 SNR，以提供 SNR 与 Luminance 函数，从而确定图像中的 Noise 量。
光线反射 (Flare) 特性分析
Flare 是图像中并非源自相关场景物体的多余光线。在汽车场景中，Flare 通常表现为反射（来自挡风玻璃、车头灯等），这会显著影响 ToF Camera 对物体的检测或识别。传统上，测量 Flare 对 Camera Sensor 的影响是使用 ISO 18844 中概述的方法和 Test Chart 来完成的。然而，对于 ToF Camera，最好使用能够将光线反射到 Sensor 的 Test Target 来表征 Flare。这些 Test Target 将有助于确保 ToF Camera 系统的正确深度校准。
计时测量
场景的深度映射需要精确的计时测量来确定到物体的距离。ToF Camera 系统发射信号脉冲并测量信号到达物体并反射回 Sensor 所需的时间，从而确定距离。为了进行适当的计时校准，我们建议遵循 ISO 15781 中的方法并使用计时测量设备，例如 LED-Panel。
利用真值进行系统验证
一旦完全校准和特性分析完成，ToF 系统可以通过将测量结果与真值进行比较来验证。3D 深度测量的真值可以通过物理测量或在 Test Lab 中使用高级解决方案（例如均匀反射 Test Target）来确定。
在 Test Lab 中构建 ToF 测试解决方案
上述部分中指出的许多因素都可以使用 2D Test Chart 进行测量。然而，对于 ToF Camera 系统，2D Test Target 是不切实际的，因为目标是 3D 映射动态场景。在 Image Engineering，我们利用 ToF 技术原理开发先进的 Test Target 和 Test stand，用于在受控的 Test Lab 环境中进行 ToF Camera 测试和深度校准。
校准完成后，通过将真值与校准后的深度信息进行比较，可以更容易地识别任何剩余错误。从多个位置重复此过程将清楚地显示 ToF Camera 的深度映射性能以及需要改进数据校准和处理的地方。
如果您有兴趣根据您的要求开发 ToF 测试解决方案，请联系我们的 sales 团队。他们将根据您的具体要求提供可能的解决方案建议。
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