得益於卓越的深度运算和红外线（IR）成像能力，飞时测距（ToF）摄影机在工业应用，尤其是机器人领域越来越受欢迎。尽管具有这些优势，但光学系统的固有复杂性往往会造成视野的局限，进而限制独立功能。本文讨论的3D图像拼接演算法专为支援主机处理器而设计，无需云端运算。该演算法将来自多个ToF摄影机的红外线和深度资料即时无缝结合，产生连续的高品质3D图像，该图像具有超越独立单元的扩大视场。借助拼接的3D资料，应用先进的深度学习网路将能彻底改变视觉化及与3D环境的交互，使得深度学习网路在移动机器人应用中特别具价值。

飞时测距（ToF）摄影机能够作为卓越的测距成像系统，主要视利用ToF技术来确定摄影机与图像中每个点之间的距离。透过测量雷射或LED发射的人造光讯号的往返时间，便可计算出距离。ToF摄影机提供精准的深度资讯，因此在准确距离测量和3D视觉化十分重要的相关应用，例如在机器人和工业技术应用中，该摄影机是极具价值的工具，例如能够在270。的视野（FOV）范围执行碰撞检测和人体检测，进而提高安全性。
...
...