目录

一 概要

二 原理

三 对比

四 产品

五 结论

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一 概要

二 原理

 双目相机：由两个相互平行的摄像头组成，原理类似人类双眼。基于三角测量法，两个摄像头从不同位置拍摄同一物体，捕捉到稍有差异的图像（视差），通过对这些图像进行对比分析，计算得出物体的距离和深度信息。例如在无人机应用中，双目相机可让无人机感知前方障碍物距离，实现避障。

结构光相机：基本原理是通过近红外激光器（投影仪），将具有一定结构特征（如条纹、点阵等）的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头（2D相机）进行采集。由于物体不同深度区域对结构光的反射不同，会采集到不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构变化换算成深度信息，以此获得三维结构。比如，它可以通过光学手段获取被拍摄物体的三维结构，再进行更深入应用。

TOF 相机：TOF 即 Time of flight（飞行时间），是一种测距方法。它通过给目标连续发送光脉冲（一般采用人眼不可见的红外光源），然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来得到目标物距离。与 3D 激光传感器逐点扫描不同，TOF 相机可同时得到整幅图像的深度（距离）信息。

三 对比

A 性能特点对比

成本：双目相机主要依赖两个普通 CMOS 相机，硬件要求低，成本相对最低；结构光相机次之；TOF 相机造价相对偏高，成本最高。

精度：结构光相机技术成熟，能生成高分辨率的深度图像，提供高精度深度信息；TOF 相机也能提供高精度深度信息，距离误差通常在厘米级别以内；双目相机精度取决于算法和计算资源，在缺乏纹理场景中，可能无法准确匹配图像，导致深度信息获取失败 。

环境适应性：TOF 相机自带红外光源，环境适应性最强，可以在暗光或强光环境中进行深度测量；结构光相机对光照条件较为敏感，在室外强光或昏暗环境中可能无法正常工作；双目相机对光照敏感，光线变化可能导致图像偏差大，在昏暗或光照变化剧烈的环境中，性能会受到影响，且夜晚无法使用。

测量距离：TOF 相机测量距离相对较长，但通常不超过 10 米；结构光相机测量距离较短；双目相机测量范围和基线（两个摄像头间距）成正比 ，由于基线限制，一般只能测量较近的距离，距离较远时，测距越不准确，一般在 2 米（基线 10mm）以内。

软件复杂度与帧率：双目相机通过纯软件算法计算深度信息，算法复杂度高；结构光相机软件复杂度中等；TOF 相机软件复杂度较低。帧率方面，TOF 相机可达上百 fps；双目相机帧率范围较广；结构光相机一般为 30fps 。

B 应用场景

b1 双目相机

无人机领域：用于环境感知、避障以及自主决策等功能，使无人机能够在复杂环境中安全飞行。

室内导航：在没有 GPS 信号的室内环境中，帮助机器人或设备实现稳定的飞行和定位，完成巡检和监控任务。

三维重建：在测绘和地理信息收集中，通过立体视觉获取环境的三维信息，生成三维模型。

b2 结构光相机

3D 人脸识别：用于安全验证、金融支付等场景，通过获取人脸的三维结构信息，提高识别准确性和安全性。

体感手势识别：为智能终端提供新的交互方式，通过识别用户的手势动作，实现人机自然交互。

工业检测：对工业零部件进行高精度的三维测量和检测，检测零部件的尺寸精度、表面缺陷等。

b3 TOF相机

物流仓储：用于自动导引车（AGV）的导航和避障，以及货物的定位和抓取，提高仓储物流的自动化水平。

机器人领域：帮助机器人感知周围环境，实现自主导航、避障和操作，如服务机器人、工业机器人等。

智能安防：在监控场景中，获取目标物体的深度信息，实现更准确的目标检测和跟踪，提高安防系统的性能。

四 产品

 A 全球市场主要厂商

a1 双目相机：

Intel：其 RealSense 系列双目相机知名度高，凭借强大的技术研发实力，在智能驾驶、机器人等领域占据一定市场份额。产品具有较高的分辨率和帧率，软件算法成熟，能提供稳定的深度信息。

Basler：德国知名机器视觉厂商，提供的双目相机以高精度和稳定性著称，在工业自动化、物流等行业广泛应用，其产品在复杂环境下仍能保持良好的性能表现。

a2 结构光相机：

SICK：在工业自动化领域拥有深厚积累，产品在工业检测、机器人视觉引导等高端市场占有率高。其结构光相机精度极高，能够满足精密零部件的检测需求，并且具备完善的售后技术支持。

基恩士：以高质量的传感器产品闻名，结构光相机在 3D 人脸识别、工业测量等方面表现出色，产品可靠性强，能适应各种恶劣的工业环境。

a3 TOF 相机：

索尼：在消费电子和安防监控领域优势显著，其 TOF 相机技术成熟，广泛应用于智能手机、安防摄像头等产品中，具有高帧率、低功耗等特点，能为用户提供流畅的使用体验。

英飞凌：在半导体领域实力雄厚，其 TOF 相机芯片性能卓越，为众多设备制造商提供了核心组件，产品在测量精度和抗干扰能力方面表现突出。

B 国内市场主要厂商

b1 双目相机：

奥比中光：推出的 Gemini 330 系列全场景双目 3D 相机，搭载 MX6800 深度引擎芯片 ，支持 “结构光 + 主动双目 / 被动双目”，在强光、暗光、室内外等不同环境均具备出色的适应性，已广泛应用于机器人等场景。

大疆：凭借在无人机领域的技术优势，其双目相机在无人机视觉导航方面表现出色，为无人机提供精准的环境感知能力，助力无人机在复杂环境中稳定飞行和作业。

b2 结构光相机：

华捷艾米：专注于 3D 视觉感知技术，在结构光相机领域有多项技术突破，产品应用于智能教育、智能安防等领域，为用户提供定制化的 3D 视觉解决方案。

思岚科技：在机器人导航领域有较高知名度，其结构光相机为机器人提供高精度的地图构建和导航功能，帮助机器人实现自主移动和操作。

b3 TOF 相机：

欧菲光：深耕光学光电行业二十余年，产品广泛应用于智能手机、智能汽车及其他智能应用新领域，在 3D ToF 领域有丰富的技术积累和产品布局，为智能手机提供面部解锁、手势控制等功能，在智能汽车领域也有所建树。

纵目科技：专注于智能驾驶领域，其 TOF 相机为车辆提供环境感知能力，助力自动驾驶技术的发展，在智能驾驶的环境感知和决策系统中发挥重要作用。

C 产品

c1 双目相机（以realsense为代表）

c2 结构光相机（以SICK为代表）

c3 TOF相机（以索尼为代表）

五 结论

        双目相机、结构光相机和 TOF 相机在原理、性能特点和应用场景上各有优劣。双目相机成本低、算法成熟，但对光照敏感、测量距离有限；结构光相机精度高、适用于近距离高精度测量，但环境适应性差；TOF 相机环境适应性强、测量速度快，但成本较高。在实际应用中，应根据具体需求和场景选择合适的相机类型，以充分发挥其优势，满足不同领域的三维视觉需求。未来，随着技术的不断发展，这三种相机有望在性能上进一步提升，成本进一步降低，应用领域也将不断拓展。