ToF 是什麼？
ToF（Time of Flight，飛時測距）= 量測光打到物件回來的時間 → 反推 3D 深度。
原理：
- ToF sensor 發射紅外光脈衝（如 850 nm IR）
- 光打到物件 → 反射回 sensor
- 量測往返時間（picoseconds 級）
- 距離 = 光速 × 時間 / 2
特性：全 sensor 同時測所有像素深度，速度極快（30-60 FPS 3D 影像）。
ToF vs 其他 3D 技術完整對比
| 技術 | 精度 | 速度 | 視野 | 成本 | 強項 |
|---|---|---|---|---|---|
| ToF | ±5-20 mm | 30-60 FPS | 中-大 | 低 | 快、便宜 |
| 結構光 3D | ±0.01 mm | 5-15 FPS | 小 | 高 | 精度最高 |
| Stereo Vision | ±0.5-2 mm | 10-30 FPS | 大 | 中 | 視野大 |
| 雷射線掃 | ±0.1 mm | 連續 | 線 | 高 | 連續產線 |
ToF 4 大應用
1. 物流體積量測
- 棧板、箱子、包裹體積快速量測
- 30-60 FPS 連續測物流線
- ToF 業界範例如 ifm / Sick / Helios 等；Cognex 3D-A1000 採用的是 Symbolic Light 結構光技術，並非 ToF
2. 人臉識別 / 人員計數
- 智慧零售、保全
- 區分平面照片 vs 3D 人臉
3. AGV / AMR 避障
- 移動機器人感測前方障礙物
- 360° 環境深度地圖
4. 大物件 3D 掃描
- 倉儲庫存 3D 體積
- 大空間結構量測
ToF 5 大特性
✅ 優勢
- 速度快（30-60 FPS 完整 3D 影像）
- 全 sensor 同時測（不像 Stereo / 結構光需匹配演算法）
- 不依賴物件紋理（主動發光不需自然圖案）
- 大視野（cm 級到 m 級）
- 成本中低（單 sensor + IR LED）
❌ 弱點
- 精度有限（mm 級，不如結構光 μm 級）
- 多反射干擾（金屬鏡面）
- 強光環境失效（戶外陽光）
- 黑色物件吸光（深度不準）
ToF 在工業視覺角色
ToF 工業視覺不主流（精度不夠工業量測）。但在以下場景有用：
| 場景 | ToF 適用度 |
|---|---|
| 精密尺寸量測（μm） | ❌ 不適合（精度不夠） |
| 物流體積量測（cm 級） | ✅ 適合 |
| Bin Picking 大件（粗略定位） | ✅ 適合 |
| 機械手臂避障 | ✅ 適合 |
| 連續品質檢測 | ❌ 不適合 |
Cognex 主推結構光 3D（高精度），不主推 ToF。3D-A1000 物流體積量測機型採用 Cognex 專利 Symbolic Light 結構光（非 ToF），3D-A5000 精密量測機型採用 LightBurst 結構光。
工程師常見問題
Q1：ToF 跟 LiDAR 一樣嗎？
A：相似但不同：
- ToF Camera = 整個 2D sensor 同時測，輸出深度影像（depth map）
- LiDAR = 雷射掃描，輸出 3D 點雲
LiDAR 精度更高但設備更貴更大。
Q2：ToF 跟 Stereo Vision 怎麼選？
A：
- 動態場景 / 速度優先 → ToF（不需匹配 disparity）
- 靜態 / 精度優先 → Stereo（精度較好）
- 大視野 → Stereo（ToF 視野受限於 IR 光功率）
Q3：iPhone Face ID 是 ToF 嗎？
A：Face ID 本身是結構光技術（Dot Projector 投射 IR 點陣 + IR camera 解算深度），不是 ToF。Apple 的 ToF 技術是 iPhone Pro / iPad Pro 上的 LiDAR Scanner（dToF 直接飛行時間），主要用於 AR 場景建模而非臉部辨識。
Q4：能跟 Cognex 整合嗎？
A：間接。ToF camera（如 Basler ToF、Intel RealSense）輸出 depth map → Cognex VisionPro 軟體做後處理。Cognex 自家 3D 主推結構光 3D。
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- 3D 技術選型 — ToF / 結構光 / Stereo / 雷射對比
- Cognex 3D 機型對應 — 3D-A1000 / A5000 / L38 / S1000
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