Zivid仕様に関する用語

このページでは、Zividが3D計測性能について説明する際に使用する主要な用語を定義します。これらの定義は、コミュニケーションのための共通語彙を提供し、すべてのZividカメラに適用されます。以下の例は例示です。モデル固有の数値については、該当するZividデータシートを参照してください。

概要表

指標	説明内容
センサー解像度 (Sensor Resolution)	2Dおよび3Dのサンプリング点の総数
空間解像度 (Spatial Resolution)	ある距離で識別できる最小のXY特徴
点精密度 (Point Precision)	単一点の局所的なランダムノイズ（XYZのばらつき）
局所平面精密度 (Local Planarity Precision)	小さな領域内の局所的な表面粗さ
グローバル平面度真度誤差 (Global Planarity Trueness Error)	大きな表面の系統的な曲げまたは歪み
寸法真度誤差 (Dimension Trueness Error)	測定距離における系統的なスケール誤差
正確度 (Accuracy)	真度と点精密度を組み合わせた総合的な誤差

センサー解像度 (Sensor Resolution)

定義：センサー解像度とは、2Dイメージセンサーにおいて、キャプチャに3D点を提供するピクセルの総数を指します。各ピクセルは、点群における1つのXYZサンプリング位置となります。

説明：例えば、センサー解像度が2448 × 2048のZividカメラは、1回のキャプチャで最大約500万点の3D点群を生成します。各点には以下が含まれます。

• RGBカラー

• XYZ位置

• 信号対雑音比 (SNR) メタデータ

センサーの解像度が高くなると、サンプリング密度が増加し、空間解像度が制限要因となる前に、より細かいディテールを捉えることが可能になります。

重要性

センサーの解像度は、キャプチャデータに含めることができる3D点の数の上限を決定します。これは、空間の詳細度、点密度、および微細特徴検出やCADベースのマッチングといった後続処理に影響を与えます。

2Dセンサー上の各ピクセルが1つの3D測定値になります。

Zividカメラのキャプチャ解像度

キャプチャ解像度	Zivid 3	Zivid 2+	Zivid 2
フル解像度	2816 × 2816	2448 × 2048	1944 × 1200
2 × 2 サブサンプリング	1408 × 1408	1224 × 1024	972 × 600
4 × 4 サブサンプリング	704 × 704	612 × 512	利用不可

空間解像度（Spatial Resolution）／XY解像度

定義：空間解像度とは、ある作動距離において1ピクセルが表す物理的な表面積です。

説明：各ピクセルは光の円錐が広がる範囲に対応するため、物体が遠くなるほど、各ピクセルがカバーする表面積は大きくなります。距離が長くなるにつれて、小さな特徴を識別するのが難しくなります。

空間解像度は以下に依存します。

• 作動距離

• センサー解像度 (Sensor Resolution)

Because spatial resolution scales with sensor resolution, subsampling directly affects it. Subsampling reduces the number of points along the x and y axes, so the spatial distance between two neighboring points increases. For example, 2x2 subsampling halves the number of points along each axis, doubling the spatial distance between two points, and 4x4 subsampling quarters it, quadrupling the distance, at the same working distance.

重要性

空間解像度は、ある距離でカメラが識別できる最小のXY特徴サイズを決めます。これは、エッジ検出、小型部品のピッキング、表面品質検査において非常に重要です。

対象面が近いほど1ピクセルあたりの占有面積は小さくなり、遠いほど大きくなります。

例：10 × 10 mmの特徴は、近距離では数百点でサンプリングされる一方、遠距離ではわずかな点数しか得られない場合があります。そのため、距離が離れるほど細部の識別は難しくなります。

深度 / Z解像度（ZividでZ解像度を使わない理由）

定義：3D計測における「深度分解能」には、普遍的な定義はありません。この用語は、軸方向の粒度やZ方向のノイズを指すために、しばしば一貫性のない形で使用されます。

説明：Zividでは、3D点は単一の軸に沿ってではなく、XYZを同時に測定するため、Z解像度は仕様として用いていません。深度を含む全軸のばらつきを意味のある形で捉える指標は、点精密度です。

解釈が異なるため曖昧さが生じますが、点精密度はそれを1つの統一された指標で表します。

点精密度 (Point Precision)

定義：点精密度とは、連続する測定における単一点のユークリッド距離のばらつき（1σ）を指します。

これは、点群内の各点について、複数回の連続測定におけるキャプチャ間の空間的なばらつきを評価して求めます。

説明：同じ表面を繰り返しキャプチャすると、ランダムノイズの影響で各点の3D位置はわずかに異なります。点精密度とは、このばらつきの標準偏差のことです。値が小さいほど、カメラは毎回ほぼ同じXYZ座標をその点に対して返していることを意味します。

点精密度が高い場合：

• 表面がきれい

• 一貫した測定

• 微細な特徴を確実に検出できる

• サーフェスベースおよびCADベースのマッチングで重要

点精密度が低い場合：

• 表面ノイズが目立つ

• エッジや小さな構造に対する信頼性が低下する

重要性

点精密度は、微細な特徴を検出し、きれいな表面を生成するうえで最も重要な要素です。ロボット分野では、光沢のある部品、暗い部品、微細なディテールを持つ部品のピック成功率に直接影響します。

繰り返し測定の点群が密に集まるほど、点精密度は高くなります。

重要なポイント：点精密度と空間解像度は、小さな物体、エッジ、微細な幾何学的変化、浅い特徴を検出する能力を左右します。

局所平面精密度 (Local Planarity Precision)

定義：局所平面精密度とは、小さな局所領域内の点群について、平面からのユークリッド距離のばらつき（1σ）を指します。

これは、視野全体にわたる各局所領域の標準偏差の平均として定義されます。各局所領域の標準偏差は、小さな領域内のすべての点について、当てはめた平面からの直交距離を測定して求めます。例えば、50 × 50ピクセルのパッチなどです。

説明：点精密度がキャプチャ間で*単一点*がどれだけ変化するかを表すのに対し、局所平面精密度は、平坦な面の小さな領域が1回のキャプチャでどれだけ*平坦に見えるか*を表します。これは、点群における局所的な表面粗さ、つまり本来は滑らかであるべき面上の隣接点間に見られる高周波のXYZ変動を捉える指標です。

重要性

局所平面精密度は、表面品質検査や浅い特徴の検出における実用上の限界を決めます。局所平面精密度が低いカメラでは、物理的には平坦な面に波打ちやノイズが現れ、実際の欠陥を隠したり、存在しない欠陥を作り出したりする可能性があります。

真度 (Trueness)

真度とは、測定された3Dデータと実際の物理形状との間にある系統的なずれのことです。これは、サイズ、形状、位置、向きに関する誤差を捉えます。Zividでは、この系統誤差の異なる側面を表すために、2つの真度仕様を用いています。

精密度は測定値の局所的なばらつきを表し、真度は真の値からのずれを表します。

グローバル平面度真度誤差 (Global Planarity Trueness Error)

定義：グローバル平面度真度誤差とは、視野全体にわたる平面からの平均偏差です。

これは、点群内のすべての個々の点と平面の基準面との距離を測定することによって求められます。また、キャプチャされた平面の平面度として解釈することもできます。

説明：物理的に完全に平坦な面は、点群上でも完全に平坦に見えるはずです。グローバル平面度真度誤差は、測定結果の中でその面がどれだけ曲がったり、反ったり、歪んだりして見えるかを表します。これは、形状の再現に影響を与える低周波で大規模な歪みです。

重要性

これは、平らなトートからのビンピッキング、パレット検出、大型物体の測定形状に依存するあらゆるタスクに直接影響します。

寸法真度誤差 (Dimension Trueness Error)

定義：寸法真度誤差とは、視野内の寸法誤差の70パーセンタイル値を指します。

これは、点群内の複数の校正済み基準距離の誤差を測定することによって求められます。基準距離は5～50cmの範囲です。校正済みの基準物体は、視野全体および動作距離にわたって繰り返し測定され、温度変化、振動、衝撃などの熱的および機械的ストレスにさらされた状態でも測定されます。

説明：寸法真度誤差は、対象物のサイズに対するスケーリングの正確さをパーセンテージで表したものです。カメラの寸法真度誤差が0.2 %の場合、次のようになります。

• 実際には200 mmの寸法が、199.6 mmまたは200.4 mmと測定される場合があります

• この±0.4 mmの差は、点精密度が高くても系統誤差があることを示しています

例：

• 100 mmの0.2% → ±0.2 mm

• 300 mmの0.2% → ±0.6 mm

重要性

• 真度誤差が小さい → 現実世界で物体を確実に把持、配置、操作できる

• 真度誤差が大きい → 物体姿勢が不正確になる。見えているのにピックできない

緑色 = 正確な形状、赤色 = 系統的な寸法真度誤差によって歪んだ形状

正確度 (Accuracy)

定義：正確度とは、測定誤差全体を表す概念であり、精密度の要素と真度の要素から構成されます。

説明：

• 精密度が高く、真度も高い: これは高い*正確度*です。(1)

• 精密度は高いが真度は低い: 測定値は一貫していますが、系統的に誤っています → 点群はきれいでも、姿勢や寸法は誤っています。(2)

• 精密度は低いが真度は高い: 平均としては正しい位置に収まりますが、個々のキャプチャにはノイズがあります → ノイズの多い点群では検出数は少なくなりますが、検出できれば姿勢推定は正しくなります。

• 精密度も真度も低い: 一貫性も正確性もありません。

(1) 左 = 良いピック、(2) 右 = 真度が低いためピックミス

高い正確度は、あらゆる3D計測システムが目指すものであり、高い点精密度と高い真度の両方が必要です。精密度は高いが真度が低いカメラは、一貫しているものの誤った結果を返します。真度は高いが精密度が低いカメラは、平均としては正しい位置に収まる一方で、ノイズの多い結果を返します。