Im Gegensatz zu einer einfachen Kamera, bei der in einem Bild nur Lichtintensitäten erfasst werden, gibt die 3D-Kamera weitere Einblicke: Form, Position und Orientierung der lichtreflektierenden Oberflächen im Raum. Das Lichtlaufzeitverfahren, kurz ToF, ist dabei eine effiziente Technik, da die berührungslose Messung nur Sekundenbruchteile dauert. Eine ToF-Kamera liefert dafür zwei Arten von Information für jedes Pixel: den Intensitätswert in Form eines Grauwerts und den Abstand des Objekts zur Kamera, den Tiefenwert. Das Lichtlaufzeitverfahren bietet hierfür zwei verschiedene Methoden: das Continuous-Wave- und das Pulsed-Time-of-Flight-Verfahren. Der Unterschied zwischen beiden besteht in der Art und Weise, wie das Licht von der Quelle ausgesandt und der Sensor betrieben wird.
Das Continuous-Wave-Time-of-Flight-Verfahren misst die Phasenlage einer helligkeitsmodulierten Lichtquelle. Diese Methode funktioniert mit Standardelektronik und gilt als ausgereift, jedoch bieten die Sensoren nur geringe Auflösung und sind relativ groß.
Kameras, die das Pulsed-Time-of-Flight-Verfahren anwenden, messen hingegen die Entfernung mithilfe der Laufzeit vieler einzelner Lichtpulse. Diese Methode entwickelt sich rasant weiter, nicht zuletzt aufgrund der deutlich verbesserten wirtschaftlichen Möglichkeiten, Lichtpulse präzise zu erzeugen und exakt zu vermessen. Eine solche Time-of-Flight-Kamera besteht aus einer aktiven, integrierten Lichtquelle, einem integrierten Objektiv und einem ToF-Sensor. Wir sprechen also von einem kompakten, vollständigen System ohne bewegliche Teile.

Typische ToF-Einsatzgebiete

Erfordert eine Anwendung einen großen Arbeitsabstand in Kombination mit hoher Geschwindigkeit und geringer Komplexität und sind diese Anforderungen wichtiger als die absolute Genauigkeit auf den letzten Millimeter, bieten ToF-Kameras auch für relativ geringes Budget eine ideale Lösung. Aufgrund ihrer relativ geringen Tiefengenauigkeit eignen sie sich am besten für Aufgaben, die kein hochpräzises Messen erfordern, wie beispielsweise Robotik-Unterstützung in der Fabrikautomation oder Pick&Place-Applikationen von größeren Objekten. Die Kameras sind prädestiniert für Volumenmessungen zur Bestimmung von Fracht- oder Portokosten und für Palettenhandling in der Logistik, wo Roboter vollautomatisch palettieren und depalletieren, ohne den laufenden Betrieb zu stören.
Auch fahrerlose Transportfahrzeuge (engl.: Automated Guided Vehicles – AGVs) im Logistik- und Produktionsumfeld profitieren von der ToF-Technologie: Eine oder mehrere ToF-Kameras generieren ein Umgebungsbild in Echtzeit, sodass das AGV seine unmittelbare Umgebung überblicken, Hindernissen ausweichen oder einer Person folgen kann. Dies beschleunigt Prozesse und steigert die Effizienz in der Logistik- und Produktionsautomatisierung.
ToF-Anwendungen sind grundsätzlich entweder gestengesteuert oder nicht-gestengesteuert. In einer gestengesteuerten Anwendung kommuniziert ein Mensch mithilfe von Gesten mit einem Gerät. Das kann die Interaktion zwischen Roboter und Mensch sein oder auch die Steuerung der Entertainment-Anwendung in einem Fahrzeug.
Nicht-gestengesteuerte Anwendungen hingegen finden sich insbesondere in der Logistik.  Hier nehmen die Kameras Bilder auf, deren Merkmale ein Algorithmus auswertet. So lassen sich zum Beispiel mithilfe von 3D-Daten die Volumina und Positionen von Objekten bestimmen, um Frachtgüter optimal für die Beladung von Containern oder Flugzeugen zu planen und Laderäume so vollständig wie möglich zu füllen und ungenutzte Freiflächen während des Transports zu vermeiden.

Stereovision und Lasertriangulation

Das Lichtlaufzeitverfahren ist nicht die einzige Methode in der 3D-Bildverarbeitung. Je nach Anwendung erfüllen die Verfahren der Stereovision und des strukturierten Lichts, oder die Lasertriangulation die individuellen Anforderungen. Jede dieser Technologien beruht auf einem anderen Prinzip, die dritte Dimension zu erfassen.
Stereovision arbeitet nach dem Prinzip des menschlichen Augenpaares. Zwei 2D-Kameras nehmen zwei 2D-Bilder einer Szene aus verschiedenen Positionen auf. Mithilfe von Triangulation und anhand vorhandener Daten lässt sich aus den beiden Bildern ein 3D-Bild errechnen und rektifizieren. Anschließend sucht ein Matching-Algorithmus korrespondierende Punkte im rechten und im linken Bild und generiert daraus ein Tiefenbild der Szene. Mithilfe von strukturiertem Licht können die Messergebnisse verbessert werden.
Das Verfahren der Lasertriangulation ist eine Kombination aus einer 2D-Kamera und einer Laserlinie oder Laserpunkten, die von einem Projektor ausgesendet werden. Diese Laserlinie fokussiert auf das Messobjekt, während eine 2D-Kamera die vom Laser ausgesandte Linie beobachtet. Ändert sich die Entfernung zwischen Messobjekt und Sensor, ändert sich auch der Beobachtungswinkel des Lasers und damit die Position ihres Abbilds in der Kamera. Aus der Positionsänderung wiederum wird mithilfe der Winkelfunktionen berechnet, wie weit das Objekt vom Laserprojektor entfernt ist. Die Position des Laserpunkts im Abbild wird durch die Kamera bestimmt. Aus dieser Bildposition wird nun die Distanz zwischen dem Objekt und dem Sensor berechnet. 

Und für welches Verfahren nun entscheiden?

Wie bereits erwähnt, gibt es die eine perfekte 3D-Technologie für alle Vision-Anwendungen nicht. Anwender sollten im Vorfeld sorgfältig ihre Anforderungen abwägen und darauf basierend die für ihre Aufgabe am besten passende Technologie wählen.
Die Vorteile von Time-of-Flight-Kameras gegenüber Stereovision und Lasertriangulation liegen hauptsächlich in ihrer kompakten Baugröße und in ihrer Geschwindigkeit. Zudem sie sie leicht zu integrieren und zu bedienen. Ob eine 2D- oder eine 3D-Technologie eine Aufgabe besser lösen kann, lässt sich ebenso wenig pauschal beantworten, wie die Frage nach der geeigneten Methode. Die Bildverarbeitung und die Anwendungen dahinter sind in der Regel so komplex, dass jeweils abhängig von der ganz individuellen Anforderung und Umgebungssituation sowie vom vorhandenen Budget entschieden werden muss. Dabei geht es nicht nur um die Kosten der einzelnen Komponenten, sondern vielmehr um die Gesamtinvestitionskosten über ihren kompletten Lebenszyklus hinweg, gerade im Hinblick auf die möglicherweise hohen Kosten für den Aufbau eines 3D-Systems.
Hier kann die ToF-Technologie bereits heute in vielen Bereichen beitragen, die Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken. Aller Voraussicht nach wird sich diese Tendenz in den kommenden Jahren weiter verstärken.