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深度マップ(デプスマップ)
深度マップ(デプスマップ)
深度マップ(デプスマップ)とは、画像の各ピクセルごとにカメラから対象物までの距離(奥行き情報)を持たせた画像データです。
通常の画像が色(RGB)情報だけを持つのに対し、深度マップは距離(Z方向)の情報を持つため、物体の立体形状や位置を3次元的に 把握できます。
ステレオマッチング、ToFカメラ、LiDAR、3Dカメラなどで生成され、ロボットビジョン、ばら積みピッキング、自動運転、点群生成、姿勢推定などで重要なデータです。
■イメージ
<通常画像>
RGB画像
<深度マップ>
近い = 明るい
遠い = 暗い
<または>
数値 = 距離
■深度マップの意味
X Y = 位置 Z = 距離
※3D情報になる。
■データ形式
◆項目 | ◆内容 |
ピクセル | 位置 |
深度値 | 距離 |
単位 | mm / m |
解像度 | カメラ |
範囲 | センサ |
※距離画像。
■作成方法
◆方法 | ◆内容 |
ステレオマッチング | 2カメラ |
ToF | 時間 |
LiDAR | レーザー |
構造光 | パターン |
RGB-D | 色+深度 |
※3Dセンサ。
■点群との関係
Depth Map ↓ XYZ変換 ↓ Point Cloud
※3D生成。
■ロボットでの用途
◆用途 | ◆内容 |
バラ積み | 必須 |
ピッキング | 位置 |
姿勢推定 | 角度 |
干渉回避 | 空間 |
AGV | 障害物 |
溶接 | 形状 |
※3D認識。
■画像との違い
◆項目 | ◆RGB | ◆Depth |
色 | ○ | × |
距離 | × | ○ |
形状 | △ | ◎ |
ロボット | △ | ◎ |
※深度が重要。
■深度マップの例
1000mm 900mm 800mm
※距離が入る。
■メリット
◆メリット | ◆内容 |
3D取得 | ◎ |
非接触 | ◎ |
姿勢推定 | ◎ |
AI連携 | ◎ |
ロボット向き | ◎ |
■デメリット
◆デメリット | ◆内容 |
センサ必要 | △ |
ノイズ | △ |
反射弱い | △ |
計算重い | △ |
※調整重要。
■使用例
カメラ ↓ Depth Map ↓ 点群 ↓ 姿勢推定 ↓ ロボット
※ビジョン基本。
■関連用語
◆用語 | ◆内容 |
ステレオマッチング | 深度 |
点群 | 3D |
姿勢推定 | Pose |
3Dカメラ | Depth |
バラ積み | Bin |
■まとめ
深度マップとは、各ピクセルに距離情報を持つ画像データです。ロボットビジョンや3D認識で重要なデータ形式です。
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