各種3Dセンサの動作原理、構成要素の役割、測定制約条件、応用に適した用途などをデモを行いながら、説明を行うとともに、応用事例についても紹介を行う。更に周囲画素の相関性を用いて情報を抽出するHyper Sense手法とその応用、特に生体計測関連について説明を行う。
- 3Dセンサとは? 【イントロダクション編】
- 可視光RGB画像、赤外線IR画像、サーマル画像、デプス画像の例
- 各画像と撮像波長
- 太陽光スペクトルについて
- 黒体輻射スペクトルとサーマル画像
- デプス画像の種類 (モノクロ、C – LUT、点群、3Dメッシュ)
- 2Dデプスデータと3Dデータの違いとデプス値の定義
- 有力な測距アルゴリズムの概要紹介
- Stereoカメラ
- Structured Light方式
- Time of Flight方式 (Direct ToF、Indirect ToF)
- 拡散反射光の性質を利用する方式 (Infrared Depth)
- 撮像レンズの屈折が波長によって異なることを利用する方式
- PTAM (Points Tracking and Mapping) 、SLAM、Photogrammetry
- 次世代AI推定
- デプスカメラの応用分野
- 主な低価格市販デプスカメラ
- 付録A 3Dコンピュータグラフィックスの必要な基礎知識
- カラー・ルックアップテーブル
- 直線描画
- ポリゴンフィル
- 透視変換
- グローシェーディング、フォンシェーディングによる陰影付け
- テクスチャー・マッピング
- 座標回転
- Time of Flight測距原理編 【3Dカメラの動作原理 (前編) 】
- マルチビーム方式LiDAR (iPhone LiDAR) 64*9=576
- LiDARの基本動作原理 (ToF:Time of Flight)
- Indirect ToF方式
- Direct ToF方式
- メカニカルスキャン方式LiDARとその弱点
- マルチビーム方式LiDAR
- VCSELアレイ (Lumentum社)
- EELとVCSELの違い
- 分布ブラッグ反射器
- ヒトの視細胞にもある分布ブラッグ反射器
- 通常のレーザーダイオードとVCSELの特性の違い
- Lumentum社のVCSEL構造
- 酸化膜の孔径と電流制限抵抗 (並列駆動の仕組み)
- Lumentum社 VCSEL arrayの4相駆動
- チップ底面のカソード実装方法
- 並列定電流駆動回路
- VCSELアレイマルチビーム用短焦点組レンズ
- レーザーダイオードと短焦点レンズ
- 組レンズによるマルチビーム化
- 回折格子 (DoE)
- SPADイメージセンサ
- ヒトの視覚
- イメージセンサのデバイス構造の変遷
- SPADとは (アバランシェ・ダイオードによるフォトンカウントモード)
- SPADイメージセンサのデバイス構造
- 次世代光学フィルタ (MEMS光学フィルタ)
- iPhone LiDARの構造
- PLL Syncopation技術によるToFカウンタの高速化
- 通信容量の法則を用いた距離分解能の改善方法
- Time of Flight (Indirect ToF) 〜光パルスの往復時間または位相遅れを利用する
- 測定方法の概要
- 太陽光スペクトル (環境光オフセットの主要成分)
- Eye Saftyによる照明光の制限
- ToF方式
- Direct ToF方式の限界
- Indirect ToF方式
- パルス駆動とToF方式
- ToFノイズの要因分析
- 4つのノイズ要因
- Indirect ToFの米国特許
- 距離分解能の改善方法について
- Infrared Depth (Indirect ToF研究から生まれた方式)
- 拡散反射光の性質を利用した測距アルゴリズム (Infrared Depth)
- 環境光、拡散反射、鏡面反射
- 光源指向性、距離減衰、吸光度、拡散反射
- 吸光度はToFで機械学習
- 吸光度をRGB画像から実測する方法
- 可視光でも行える拡散反射光逆問題
- カラー開口フィルタ (東芝⇒JDI)
- カラー開口フィルタの特徴と動作原理
- 透過液晶パネルを用いる方法
- 光源指向性パターンを利用した測距法〜多数の画素情報を用いて高精度に測距を行うマルチ光源パターン法
- Webカメラと懐中電灯で測距
- ドーナッツパターンで行うロバストな測距
- 単カメラによる自己位置推定による3D化…自己位置推定と環境地図作成を同時に行う
- カメラ位置の違いから特徴点/テクスチャのマッチングを利用
- PTAM (Parallel Tracking and Mapping)
- SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
- 自己位置推定用シートマーカーを用いる方法 (Qlone)
- 慣性測定ユニット (IMU) を用いたPhotogrametry法
- 機械学習により静止画から3D顔モデルを再構成する cvl – demos.cs.nott.ac.uk/vrn/
- Make3D (視覚処理の模倣)
- 次世代AIによる3Dモデリングとスケール補正
- 3Dセンサの応用事例紹介〜デモや動画、PowerPoint等で説明
- 付録B 3Dセンサの応用事例紹介
- 付録C デモで使用したHyperSense (最小二乗法) の数式導出説明