Applications émergentes de la technologie temps de vol dans les secteurs industriel et automobile
Le temps de vol (ToF – Time-of-flight) est une technique de télémétrie dans laquelle un élément de détection envoie un faisceau laser vers la cible et une partie de la lumière réfléchie est renvoyée au récepteur.
Le temps mesuré indique la distance avec l’objet. Un système ToF 3D fournit une imagerie 3D haute résolution à faible coût pour diverses applications, notamment l’infographie, l’interaction homme-machine (IHM) et la vision par ordinateur. Une vision 3D puissante peut résoudre plusieurs problèmes associés à la vision 2D, car elle peut séparer sans effort le premier plan de l’arrière-plan. Dans cet article, nous découvrirons la technologie ToF de détection de profondeur 3D d’ADI avec une prise en charge complète des imageurs CMOS, des pilotes laser, du calcul de profondeur logiciel et matériel et des systèmes complets.
Technologie temps de vol – Aperçu
La technologie ToF 3D utilise des impulsions optiques haute puissance d’une durée de quelques nanosecondes pour capturer des informations de profondeur, généralement sur de courtes distances à partir d’un point d’intérêt. Il s’agit d’un type de LIDAR (détection et télémétrie par ondes lumineuses) sans scanner qui peut estimer les distances par rapport à des cibles. La détection de la distance (mesure de distance sans contact) basée sur la lumière laser utilise trois méthodes principales : la triangulation, le temps de vol et la modulation.
Figure 1 : Mesure avec le temps de vol
Une caméra ToF mesure la distance en éclairant activement un objet avec une source de lumière modulée, telle qu’un laser, et en capturant la lumière réfléchie avec un capteur sensible à la longueur d’onde du laser (figure 1). Le capteur mesure le décalage temporel entre l’émission de la lumière et le moment où la caméra reçoit la lumière réfléchie. La temporisation est proportionnelle au double de la distance entre la caméra et l’objet (aller-retour). Vous pouvez estimer la profondeur avec : 
Où c représente la vitesse de la lumière, ΔT représente le délai (ToF) et d est la profondeur mesurée. Une caméra ToF calcule la différence de temps entre les signaux émis et renvoyés. Vous pouvez utiliser deux méthodes pour calculer le temps (T) : onde continue (CW – Continuous Wave) et impulsion. La technique avec CW utilise un signal modulé périodique pour l’éclairage actif, et la démodulation homodyne du signal reçu aide à déterminer le déphasage de la lumière réfléchie. Une source d’éclairage génère N impulsions lumineuses courtes, qui sont réfléchies dans un capteur avec un obturateur électronique, permettant la capture de la lumière dans une série de brèves fenêtres temporelles.
Technologies de mesure en profondeur
Inclure des informations de profondeur dans une image 2D permet d’extraire des informations utiles. Les informations de profondeur vous permettent de suivre les caractéristiques faciales et corporelles des individus, permettant une reconnaissance faciale de meilleure qualité et plus fiable pour l’authentification de sécurité. Une résolution et une précision de profondeur plus élevées se prêtent à un meilleur algorithme de classification.
La caméra ToF (figure 2) comprend plusieurs éléments tels qu’une source lumineuse, un pilote laser et des capteurs ToF. La source lumineuse émet de la lumière dans le domaine du proche infrarouge. La source peut être une diode laser à émission en périphérie ou un laser à émission en surface à cavité verticale (VCSEL).
Le pilote laser module l’intensité de la lumière émise par la source lumineuse. Le capteur ToF avec un réseau de pixels collecte la lumière renvoyée par la scène et génère des valeurs pour chaque pixel. La lentille focalise la lumière renvoyée sur le réseau de capteurs. Enfin, un algorithme de traitement convertit les images de sortie brutes du capteur en images de profondeur ou en nuages de points.
Figure 2 : Composants d’un système ToF, y compris le processeur de profondeur
La caméra ToF collecte la lumière générée par l’éclairage actif. Les performances globales de la caméra dépendent de l’uniformité et de l’efficacité de la collecte de lumière sur le réseau de pixels. La lentille doit avoir une transmission élevée, un fort pouvoir de collecte et une faible lumière parasite. Le tableau 1 montre les différents composants au niveau du système des caméras temps de vol 3D et leurs caractéristiques.
Tableau 1 : Composants au niveau du système des caméras ToF
Système ToF avec appareils analogiques – Appareil de traitement du signal ToF
La technologie ToF d’ADI est un système avec dispositif à transfert de charges (CCD) ToF basé sur des impulsions (figure 3) qui utilise un CCD ToF aux performances élevées et l’ADDI9036 (interface frontale analogique), un appareil complet de traitement du signal ToF intégrant un ADC 12 bits, le processeur de profondeur (qui traite les données d’image brutes du CCD en données de profondeur/pixel), ainsi qu’un générateur d’horloge de haute précision qui génère la synchronisation pour le CCD et le laser. Le noyau de synchronisation de précision du générateur de synchronisation permet le réglage des horloges et de la sortie LD avec une résolution d’environ 174 ps à une fréquence d’horloge de 45 MHz.
Figure 3 : Schéma fonctionnel du système ToF d’ADI
Le système ToF d’ADI utilise un dispositif à transfert de charges ToF sensible à la lumière de 940 nm, ce qui lui permet de capturer plus de données dans des environnements extérieurs ou des zones où la lumière ambiante est intense. Le système ToF d’ADI se différencie des autres solutions en utilisant un capteur ToF avec une résolution de 640 × 480, ce qui est 4 fois plus élevé que la plupart des autres solutions ToF disponibles sur le marché, ainsi qu’un capteur avec une sensibilité accrue à la lumière à la longueur d’onde de 940 nm. La lumière ambiante réduira considérablement le rapport signal sur bruit (SNR) d’un signal réfléchi, en particulier dans des conditions de lumière ambiante très élevée.
Un algorithme de pseudo-randomisation associé à un traitement d’image spécial intégré au processeur de profondeur permet d’annuler les interférences. Cet algorithme permet à plusieurs systèmes ToF de fonctionner dans le même environnement.
Plateforme de développement
Le modèle AD-FXTOF1-EBZ est une solution de détection de profondeur permettant de développer des systèmes de vision 3D par ordinateur. Il utilise un dispositif à transfert de charges VGA (figure 4) qui permet la capture d’une carte de profondeur 640 × 480 d’une scène à 30 images par seconde, offrant une résolution jusqu’à 4 fois plus élevée que la plupart des autres systèmes ToF. Vous pouvez connecter le kit de développement AD-FXTOF1-EBZ à de nombreuses cartes processeur pour le développement d’applications de vision par ordinateur et l’évaluation des systèmes. Il peut être utilisé pour le développement de logiciels et d’algorithmes 3D s’il est associé à des cartes processeur Nvidia ou Raspberry. La résolution de la VGA du kit permet de détecter les objets à un niveau de granularité plus élevé que les autres solutions ToF 3D, offre plusieurs modes de détection de plage pour une précision accrue et fournit la capacité de détecter la profondeur dans des conditions de forte lumière ambiante.
Figure 4 : Plateforme de développement ToF AD-FXTOF1-EBZ3D
Le kit de développement logiciel (SDK) fourni prend en charge les enveloppeurs OpenCV, Python®, MATLAB®, Open3D et RoS afin que les développeurs puissent les utiliser pour simplifier le développement d’applications.
Applications de ToF émergentes
La logistique, l’inspection de la qualité, la navigation, la robotique, la reconnaissance faciale, la sécurité, la surveillance, la sécurité, les soins de santé et la surveillance des conducteurs sont tous des cas d’utilisation d’applications qui peuvent tirer parti de la technologie ToF de détection de profondeur 3D. La combinaison de données de profondeur haute résolution avec de puissants algorithmes de classification et l’IA permettra de découvrir de nouvelles applications. Une application essentielle de la détection de profondeur sera nécessaire dans les processus industriels, de fabrication et de construction. La possibilité de dimensionner et de classer avec précision des objets en temps réel via un processus de production n’est pas anodine. Une détection précise de la profondeur peut déterminer l’utilisation de l’espace des baies d’entrepôt.
Les produits qui sortent d’une ligne de production doivent être dimensionnés rapidement pour être transférés. La détection haute résolution de la profondeur permettra de déterminer les bords et les lignes des objets cibles en temps réel et d’effectuer rapidement des calculs de volume. L’utilisation de capteurs intelligents, en particulier de capteurs de profondeur, devient de plus en plus omniprésente dans la fabrication, ainsi que dans le transport et la logistique. De la vision industrielle pour l’inspection de la qualité à la détection volumétrique pour la gestion des actifs en passant par la navigation pour la fabrication autonome, l’industrie manufacturière adopte ces technologies de détection et évolue vers les systèmes à plus haute résolution conçus pour les environnements industriels difficiles.
Application industrielle – Véhicule guidé autonome (VGA) utilisant le temps de vol (ToF) d’ADI
Le module ToF permet au robot de prendre et de placer des objets sur une table, de naviguer à travers des obstacles et de placer les objets ailleurs. Les caméras ToF aident les VGA à capturer des données d’imagerie en profondeur et à percevoir leur environnement d’exploitation. Les VGA peuvent exécuter des tâches critiques avec précision, rapidité et commodité. Les caméras aident les robots à effectuer les activités suivantes : localisation, navigation, détection d’objets, cartographie, navigation et odométrie.
La figure 5 montre la sous-division du système robotique (VGA) dans des environnements industriels en différentes classes telles que les actionneurs, constitués de la plateforme et du bras, les capteurs, les ordinateurs et les interfaces avec le travailleur humain. Un manipulateur à couple contrôlé est nécessaire pour les opérations de précision et pour surmonter les incertitudes de perception. La plateforme mobile permet une navigation sûre, la caméra ToF étant un dispositif sensoriel clé pour percevoir l’environnement d’exploitation. Les écarts de performances des différentes caméras influencent l’angle de montage optimal de la caméra.
Figure 5 : Schéma fonctionnel du ToF interfacé avec le processeur
Le robot communique via le protocole TCP (Transmission Control Protocol), qui intègre les informations de coordonnées de prélèvement issues de la vision industrielle. La caméra ToF fournit des informations 3D sur les obstacles. Après des essais sur le terrain et un étalonnage, ces caméras sont montées et intégrées dans un robot mobile. Après les avoir converties en coordonnées cartésiennes, une carte quadrillée de l’espace de travail inclut les données de la caméra. L’espace de travail est une carte du monde bidimensionnelle (2D) divisée en une grille ou des cellules, où un algorithme de recherche graphique définit un chemin sans collision. Ce chemin est une séquence de cellules que le VGA peut emprunter pour atteindre la cible.
Les caméras stéréo offrent une qualité industrielle pour les applications robotiques guidées par la vision dans l’automatisation et la logistique des usines. Ces caméras facilitent l’adoption de la technologie de vision 3D pour les applications robotiques allant du prélèvement dans des bacs à la navigation.
Application automobile
Les technologies ToF sont omniprésentes dans les applications automobiles de détection en extérieur et en intérieur. Dans le domaine de la détection en extérieur, l’adoption croissante de la conduite autonome montre que les caméras ToF, le RADAR, les caméras thermiques, le LiDAR et les caméras stéréo complètent les caméras 2D. Les capteurs couvriront tous les « angles morts » qui peuvent survenir dans un environnement automobile. La technologie ToF comprend l’aide au stationnement avancée et un système de protection extérieure pour les ADAS.
Figure 6 : Emplacements des capteurs en cabine
Les exigences de confort et les besoins de sécurité actuels conduisent à l’utilisation de la détection en intérieur du ToF. Les dernières technologies ciblent à la fois le conducteur et le passager, leurs états cognitifs et biomécaniques, et la surveillance en cabine. Les fonctions de confort ToF incluent l’interaction de la position des mains (HMI) pour le toit ouvrant, la climatisation et le fonctionnement de la radio ; la détection d’objets laissés dans le véhicule ; la personnalisation via la surveillance du corps, du visage et de la tête ; et la reconnaissance et la classification des colis. Les fonctions de sécurité embarquées se concentrent sur la détection de visage contre l’usurpation pour l’identification du conducteur.
