Zivid 规格术语

This page defines the core terminology used at Zivid when discussing 3D measurement performance. These definitions provide a shared vocabulary for communication and apply to every Zivid camera. The examples below are illustrative. For model-specific numbers, consult the relevant datasheets.

汇总表

指标	描述内容
传感器分辨率	2D 和 3D 采样点的总数
空间分辨率	在特定距离下可分辨的最小 XY 特征
点精确度	单个点的局部随机噪声（XYZ 变化）
局部平面度精确度	小范围内的局部表面粗糙度
全局平面度正确度误差	大表面的系统性弯曲或变形
尺寸正确度误差	测量距离中的系统性缩放误差
准确度	正确度和点精确度的综合结果

传感器分辨率

定义：传感器分辨率是 2D 图像传感器中为一次捕获贡献 3D 点的像素总数。每个像素在点云中成为一个 XYZ 采样点。

解释：例如，传感器分辨率为 2448 × 2048 的 Zivid 相机，每次捕获最多可生成约 500 万个 3D 点。每个点包括：

• RGB 颜色

• XYZ 位置

• 信噪比 (SNR) 元数据

更高的传感器分辨率会增加采样密度，并在空间分辨率成为限制因素之前提供更精细的细节。

为什么重要

传感器分辨率决定了一次捕获所能包含的 3D 点数的上限。它影响空间细节、点密度以及下游任务，例如细微特征检测和基于 CAD 的匹配。

2D 传感器上的每个像素对应一次 3D 测量。

Zivid 相机的捕获分辨率

捕获分辨率	Zivid 3	Zivid 2+	Zivid 2
全分辨率	2816 × 2816	2448 × 2048	1944 × 1200
2x2 子采样	1408 × 1408	1224 × 1024	972 × 600
4x4 子采样	704 × 704	612 × 512	不可用

空间分辨率（XY 分辨率）

定义：空间分辨率是在给定工作距离下一个像素所代表的物理表面面积。

解释：由于每个像素对应一个不断扩展的光锥，物体距离越远，每个像素所覆盖的表面面积就越大。随着距离增加，微小特征变得更难以分辨。

空间分辨率取决于：

• 工作距离

• 传感器分辨率

由于空间分辨率随传感器分辨率而变化，子采样 会直接影响它。子采样会减少沿 x 轴和 y 轴的点数，因此两个相邻点之间的空间距离会增大。例如，在相同的工作距离下，2x2 子采样会使每个轴上的点数减半，从而使两点间的空间距离加倍；而 4x4 子采样会使点数减少到四分之一，使距离增加到四倍。

为什么重要

空间分辨率决定了相机在给定距离下能够分辨的最小 XY 特征尺寸。这对边缘检测、小零件拾取和表面质量检测至关重要。

距离较近的表面每个像素覆盖的区域较小；距离较远的表面覆盖的区域较大。

示例：一个 10 × 10 毫米的特征在近距离可能由数百个点采样，而在远距离可能只有少数几个点。因此，细节会随距离增加而变得难以分辨。

深度/Z 分辨率（为什么 Zivid 不使用 Z 分辨率）

定义：在 3D 计量学中，深度分辨率 没有统一的定义。这一术语常被不一致地用来指代轴向粒度或 Z 轴噪声。

Explanation: Zivid does not specify Z-resolution because 3D points are measured in XYZ simultaneously, not along a single axis. The metric that meaningfully captures variation in depth and across all axes together is point precision.

不同的理解方式会导致含义模糊；点精确度提供了统一的单一衡量标准。

点精确度

定义：点精确度是同一点在连续测量之间的欧几里得距离变化的 1σ 值。

它通过在多次连续测量中，测量点云中每个点在空间中的逐次捕获变化而得到。

解释：由于随机噪声，重复捕获同一表面时，每个点的 3D 位置会略有不同。点精确度就是这种变化的标准差。数值越小，意味着相机每次报告的同一点的 XYZ 位置越接近。

高点精确度：

• 干净的表面

• 一致的测量结果

• 可靠的细微特征检测

• 对基于表面和基于 CAD 的匹配非常重要

低点精确度：

• 可见的表面噪声

• 对边缘或小结构的置信度降低

为什么重要

点精确度是检测小特征和获得干净表面的主要因素。在机器人应用中，它直接影响对光亮、深色或细节丰富零件的拾取成功率。

重复测量结果的聚集越紧密，点精确度越高。

关键洞见：点精确度和空间分辨率共同决定了检测小物体、边缘、细微几何过渡和浅层特征的能力。

局部平面度精确度

定义：局部平面度精确度是在一个小的局部区域内，一组点与某一平面的欧几里得距离变化的 1σ 值。

它被定义为整个视野中所有局部标准差的平均标准差。单个局部标准差是通过测量小局部区域内所有点到拟合平面的正交距离得出的，例如一个 50 × 50 像素的区块。

解释：点精确度描述的是*单个点*在多次捕获之间的变化程度，而局部平面度精确度描述的是单次捕获中一小块平面区域看起来有多*平*。它捕捉的是点云中的局部表面粗糙度——即本应光滑的区域中相邻点之间的高频 XYZ 变化。

为什么重要

局部平面度精确度决定了表面质量检测和浅层特征检测的实际极限。局部平面度精确度较低的相机会在物理上平坦的表面上显示出波纹或噪声，这可能会掩盖真实缺陷或产生虚假缺陷。

正确度

正确度是测得的 3D 数据与真实物理几何形状之间的系统性偏差。它反映了尺寸、形状、位置和方向上的误差。Zivid 使用两个正确度指标来描述这种系统误差的不同方面。

精确度描述测量结果的局部离散程度；正确度描述与真实值之间的偏差。

全局平面度正确度误差

定义：全局平面度正确度误差是整个视野范围内与某一平面的平均偏差。

它通过测量点云中所有点到一个平坦参考表面的距离得出，也可以理解为所捕获平面的平整度。

解释：一个物理上完全平坦的表面在点云中也应显示为完全平坦。全局平面度正确度误差反映了它在测量中弯曲、拱起或变形的程度——这是一种影响几何形状还原方式的低频、大尺度失真。

为什么重要

它直接影响诸如从平坦料箱中拾取物料、托盘检测，以及任何依赖大物体测得几何形状的任务。

尺寸正确度误差

定义：尺寸正确度误差是视野范围内第 70 百分位的尺寸误差。

它通过测量点云中多个已标定参考距离的误差得出。参考距离范围可从 5 厘米到 50 厘米。已标定的参考物体会在整个视野和工作距离范围内反复测量，并在承受温度变化、振动和冲击等热和机械应力时进行测量。

解释：尺寸正确度误差以对象尺寸的百分比形式表示缩放的正确性。如果相机的尺寸正确度误差为 0.2%，则：

• 一个真实尺寸为 200 毫米的物体，测得结果可能为 199.6 毫米或 200.4 毫米

• 即使点精确度很高，±0.4 毫米的差异也反映了系统性偏差

示例：

• 100 毫米的 0.2% → ±0.2 毫米

• 300 毫米的 0.2% → ±0.6 毫米

为什么重要

• 低正确度误差 → 在物理世界中可靠地抓取、放置和操作物体

• 高正确度误差 → 物体位姿不正确。看得到，但拾取不了

绿色 = 准确的几何形状；红色 = 由系统性尺寸正确度误差引起的失真几何形状。

准确度

定义：准确度是总测量误差，由精确度成分和正确度成分组成。

解释：

• 高精确度 + 高正确度： 这就是高 准确度。(1)

• 高精确度 + 低正确度： 测量结果一致，但系统性地错误 → 点云干净，但位姿或尺寸错误。(2)

• 低精确度 + 高正确度： 平均值落在正确位置，但单次测量噪声较大 → 噪声点云导致检测结果较少，但一旦检测到，位姿估计是正确的。

• 低精确度 + 低正确度： 既不一致也不正确。

(1) 左图 = 成功拾取；(2) 右图 = 因正确度低导致误拾取。

高准确度是任何 3D 测量系统的目标，需要同时具备高点精确度和高正确度。精确但不正确的相机会给出一致但错误的结果。正确但不精确的相机会给出噪声较大的结果，只是恰好平均后落在正确位置。

相机的正确度可以通过 Infield Correction（现场标定） 进行测量和校正。