Depth of Focus
Introduction
Depth of Focus 심도는 물체가 초점 내에 있는 것으로 간주되는 거리를 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 물체가 너무 가깝거나 너무 멀면 초점이 맞지 않을 수 있습니다.
이 기사에서는 Depth of Focus의 기본 원리를 설명하고 이러한 원리를 Zivid 카메라에 적용하는 방법도 배웁니다.
What do we mean by focus?
초점은 일반적으로 Circle of Confusion 또는 줄여서 CoC라고 하는 것으로 정의됩니다. CoC는 카메라 렌즈를 통과한 후 이미징 센서에 닿을 때 한 지점에서 나오는 빛으로 덮인 반경 또는 면적입니다. 일반적으로 CoC가 너무 커서 두 개 이상의 픽셀을 덮을 때 개체는 초점이 맞지 않는 것으로 간주됩니다. 최종 효과는 신호 전력이 노이즈로 인해 대상 픽셀에서 인접 픽셀로 손실된다는 것입니다. 이로 인해 타겟과 그 이웃의 신호 대 잡음비(signal to noise ratio, SNR)가 더 낮아집니다. 조리개가 충분히 크면 너무 가까운 물체는 이미지 센서 앞에 초점이 맞춰지고 주변 픽셀로 흐려집니다. 마찬가지로 초점면 뒤에 너무 멀리 있는 물체는 이미지 센서 뒤에 초점이 맞춰져 인접 픽셀로 흐려집니다. 아래 그림을 참조하십시오.
피사계 심도는 물체에 초점이 맞춰진 것으로 간주되는 거리 범위로 정의됩니다. 경계는 근거리 초점 거리, \(d_{near}\), 원거리 초점 거리, \(d_{far}\) 으로 정의됩니다. 이러한 경계 외부에서 CoC는 해당 지점의 빛이 이웃 픽셀로 퍼지기 시작하도록 성장합니다.
렌즈가 광선을 굴절시키는 각도는 조리개 크기에 따라 커집니다. Zivid 3D 카메라의 경우 조리개가 너무 크면 장면의 물체가 초점을 잃습니다. 동시에 이것은 SNR을 감소시키고 포인트 클라우드를 더 노이즈하게 만듭니다. 따라서 최적의 이미지 품질을 위해서는 카메라의 working distance에 적합한 조리개를 신중하게 선택하는 것이 중요합니다.
How does focus affect my point cloud?
이미지의 초점이 흐려지면 노이즈 및 Contrast Distortion 이 증가합니다. 노이즈에 대해 말할 때 포인트 클라우드의 포인트 정밀도에 대해 이야기합니다. 이는 주어진 픽셀의 캡처 간 변동이 증가하고 주어진 캡처에 대한 픽셀 간 변동이 증가함을 의미합니다. 약간의 노이즈 증가는 여전히 허용될 수 있음을 인식하는 것이 중요합니다. 그것은 모두 나중에 포인트 클라우드를 처리할 알고리즘에 달려 있습니다. 이러한 이유로 초점이 맞지 않는 이미지를 갖는 것이 허용되는 경우도 있습니다.
참고
Zivid 카메라는 디포커스에 매우 강합니다!
초점이 맞지 않는 이미지 영역만 영향을 받는다는 점도 중요합니다. 최적의 정밀도로 좋은 포인트 클라우드를 얻으려면 주어진 애플리케이션에 대한 카메라의 작동 거리를 고려하십시오.
Zivid 카메라의 Depth of Focus 심도
Zivid 2+ M130 |
|||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
\(f\) -number |
\(f/2\) |
\(f/2.8\) |
\(f/4\) |
\(f/5.6\) |
\(f/8\) |
\(f/11\) |
\(f/16\) |
\(f/22\) |
\(f/32\) |
Stops |
+3 |
+2 |
+1 |
0 |
-1 |
-2 |
-3 |
-4 |
-5 |
Focus, near (mm) |
1115 |
1055 |
975 |
885 |
780 |
680 |
560 |
460 |
355 |
Focus, far (mm) |
1560 |
1695 |
1945 |
2430 |
3880 |
15120 |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Depth of Field(mm) |
445 |
640 |
970 |
1545 |
3095 |
14440 |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Zivid 2+ L110 |
|||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
\(f\) -number |
\(f/2\) |
\(f/2.8\) |
\(f/4\) |
\(f/5.6\) |
\(f/8\) |
\(f/11\) |
\(f/16\) |
\(f/22\) |
\(f/32\) |
Stops |
+3 |
+2 |
+1 |
0 |
-1 |
-2 |
-3 |
-4 |
-5 |
Focus, near (mm) |
800 |
720 |
630 |
535 |
440 |
360 |
275 |
215 |
155 |
Focus, far (mm) |
1769 |
2310 |
4375 |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Depth of Field(mm) |
960 |
1590 |
3745 |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Zivid 2+ M60 |
|||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
\(f\) -number |
\(f/2\) |
\(f/2.8\) |
\(f/4\) |
\(f/5.6\) |
\(f/8\) |
\(f/11\) |
\(f/16\) |
\(f/22\) |
\(f/32\) |
Stops |
+3 |
+2 |
+1 |
0 |
-1 |
-2 |
-3 |
-4 |
-5 |
Focus, near (mm) |
500 |
465 |
425 |
380 |
330 |
285 |
230 |
185 |
140 |
Focus, far (mm) |
755 |
840 |
1010 |
1390 |
3200 |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Depth of Field(mm) |
255 |
370 |
585 |
1010 |
2870 |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Zivid 2 M70 |
|||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
\(f\) -number |
\(f/2\) |
\(f/2.8\) |
\(f/4\) |
\(f/5.6\) |
\(f/8\) |
\(f/11\) |
\(f/16\) |
\(f/22\) |
\(f/32\) |
Stops |
+3 |
+2 |
+1 |
0 |
-1 |
-2 |
-3 |
-4 |
-5 |
Focus, near (mm) |
530 |
480 |
420 |
370 |
300 |
250 |
190 |
150 |
110 |
Focus, far (mm) |
1040 |
1280 |
1990 |
7630 |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Depth of Field(mm) |
510 |
800 |
1570 |
7260 |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Zivid 2 L100 |
|||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
\(f\) -number |
\(f/2\) |
\(f/2.8\) |
\(f/4\) |
\(f/5.6\) |
\(f/8\) |
\(f/11\) |
\(f/16\) |
\(f/22\) |
\(f/32\) |
Stops |
+3 |
+2 |
+1 |
0 |
-1 |
-2 |
-3 |
-4 |
-5 |
Focus, near (mm) |
680 |
605 |
520 |
430 |
350 |
280 |
210 |
160 |
120 |
Focus, far (mm) |
1870 |
2870 |
14290 |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Depth of Field(mm) |
1190 |
2260 |
13770 |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Inf [1] |
Depth of Focus Calculator
Zivid의 depth of focus calculator 사용하면 작동 거리와 허용 가능한 흐림 반경을 기준으로 권장 최대 조리개를 찾을 수 있습니다. 관심 영역에서 선명한 이미지를 얻는 것은 최적의 포인트 클라우드 품질에 필요한 많은 것 중 하나이지만 어려운 제약 조건은 아닙니다. 위에서 언급한 바와 같이 Zivid 3D 기술은 블러와 디포커스에 매우 탄력적입니다. 이미지의 초점이 맞지 않는 경우에도 여전히 좋은 포인트 클라우드를 제공할 수 있지만 약간 노이즈가 있을 수 있습니다.