{"id":9597,"date":"2022-11-30T10:29:25","date_gmt":"2022-11-30T15:29:25","guid":{"rendered":"https:\/\/omnirobotic.com\/non-classifiee\/quest-ce-quun-capteur-de-temps-de-vol-tof\/"},"modified":"2025-10-14T10:51:01","modified_gmt":"2025-10-14T14:51:01","slug":"quest-ce-quun-capteur-de-temps-de-vol-tof","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/omnirobotic.com\/fr\/nouvelles_et_evenements\/articles-fr\/quest-ce-quun-capteur-de-temps-de-vol-tof\/","title":{"rendered":"Qu’est-ce qu’un capteur de temps de vol (ToF) ?"},"content":{"rendered":"\t\t
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Comment un capteur ToF fonctionne avec les reflets de la lumi\u00e8re. Image via Wikipedia<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Qu'est-ce qui compose un capteur ToF ?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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D’un point de vue g\u00e9n\u00e9ral, un capteur ToF ne n\u00e9cessite pas des d\u00e9cennies de recherche pour comprendre son fonctionnement. Il se compose de plusieurs parties, mais aucune n’est particuli\u00e8rement obscure ou difficile \u00e0 assembler.<\/p>

La premi\u00e8re partie est l’objectif, ce qui, \u00e9tant donn\u00e9 qu’il s’agit essentiellement d’un appareil photo, est assez facile \u00e0 comprendre. La lentille elle-m\u00eame, comme toute autre cam\u00e9ra, capte la lumi\u00e8re r\u00e9fl\u00e9chie puisqu’elle ne peut pas produire de lumi\u00e8re par elle-m\u00eame ni acqu\u00e9rir de signal de profondeur \u00e0 partir de la lumi\u00e8re ambiante. Selon une \u00e9tude scientifique de Subhash Chandra Sadhu pour Texas Instruments<\/a>, les cam\u00e9ras ToF \u00ab\u00a0ont des exigences particuli\u00e8res \u00e0 respecter lors du choix ou de la conception des lentilles.\u00a0\u00bb Bien que le reste de l’\u00e9tude explique les d\u00e9tails (qu’il explique tr\u00e8s bien), il est important de comprendre ces limitations si vous voulez fabriquer vos propres capteurs ToF.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Exemple de capteur ToF. Image via Quality Magazine<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La cam\u00e9ra ToF comprend \u00e9galement une source lumineuse int\u00e9gr\u00e9e qui permet d’\u00e9clairer la vue. \u00c9tant donn\u00e9 que toute la lumi\u00e8re doit provenir du capteur, il est \u00e9galement important de s’assurer qu’aucune source de lumi\u00e8re ext\u00e9rieure, comme la lumi\u00e8re du soleil, ne perturbe la prise d’image.<\/p>

Il y a ensuite le capteur d’image, la pi\u00e8ce ma\u00eetresse de la cam\u00e9ra ToF. Le capteur se charge des t\u00e2ches les plus lourdes, en stockant toutes les informations de l’image captur\u00e9e, y compris le temps n\u00e9cessaire \u00e0 la lumi\u00e8re pour aller de la source lumineuse int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 l’objet, puis revenir.<\/p>

Enfin, il y a l’interface, qui affiche les donn\u00e9es captur\u00e9es. C’est l’aspect le moins visible de la FdF, mais il est tout de m\u00eame essentiel !<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Comment fonctionne un capteur de temps de vol ?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Le capteur de temps de vol est capable de capturer des informations de profondeur pour chaque pixel de l’image captur\u00e9e. Il est principalement utilis\u00e9 pour les applications de vision industrielle et ses avantages comprennent la construction compacte du capteur, sa relative facilit\u00e9 d’utilisation, une pr\u00e9cision d’environ 1 cm et des fr\u00e9quences d’images \u00e9lev\u00e9es.<\/p>

Un capteur ToF peut d\u00e9terminer la distance et la profondeur de deux mani\u00e8res principales.<\/p>

Le premier est un capteur ToF bas\u00e9 sur des sources lumineuses pouss\u00e9es. Ce formulaire mesure le temps n\u00e9cessaire \u00e0 une impulsion lumineuse pour aller de l’\u00e9metteur \u00e0 la sc\u00e8ne et revenir. Une fois que tout a \u00e9t\u00e9 mesur\u00e9 et pris, par la magie des math\u00e9matiques et des algorithmes, la distance et la profondeur de tous les objets captur\u00e9s par le capteur sont calcul\u00e9es et d\u00e9termin\u00e9es.<\/p>

Au Studio Seeed<\/a>, ils ont cr\u00e9\u00e9 un graphique qui d\u00e9crit simplement, mais avec pr\u00e9cision, le fonctionnement du processus.<\/p>

C’est assez facile, non ?<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Ce graphique explique plus clairement comment la lumi\u00e8re se r\u00e9fracte de l’objet vers le capteur et comment ce dernier mesure la distance de chaque point pertinent. Image via Studio Seeed .<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La seconde m\u00e9thode est une ToF bas\u00e9e sur des ondes continues qui d\u00e9tecte le d\u00e9phasage de la lumi\u00e8re r\u00e9fl\u00e9chie. L’amplitude modulante cr\u00e9e une source lumineuse sous forme sinuso\u00efdale avec une fr\u00e9quence connue. Le d\u00e9tecteur d\u00e9termine alors le d\u00e9phasage (d\u00e9calage lorsque le graphique des fonctions sinus et cosinus se d\u00e9place vers la gauche ou vers la droite par rapport \u00e0 leur position standard) de la lumi\u00e8re r\u00e9fl\u00e9chie.<\/p>\n

Une fois ce processus r\u00e9alis\u00e9, d’autres calculs sont effectu\u00e9s pour d\u00e9terminer la distance et la profondeur de tous les objets captur\u00e9s par le capteur.<\/p>\n

 Si les r\u00e9sultats finaux des deux m\u00e9thodes sont similaires, les parcours sont diff\u00e9rents. L’\u00e9clairage de l’ensemble de la sc\u00e8ne, quelle que soit la m\u00e9thode, permettra de d\u00e9terminer la distance et la profondeur de chaque objet scann\u00e9 par le capteur, le tout en une seule prise de vue.<\/div>\n
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R\u00e9sultat? Une carte de distance dans laquelle les pixels codent la distance de chaque point de la sc\u00e8ne captur\u00e9e.<\/div>\n
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Chez Melexis<\/a>, ils ont montr\u00e9 une image en profondeur d’un homme dans une voiture. Les couleurs sont repr\u00e9sent\u00e9es comme suit :<\/div>\n
– Les sections bleues indiquent que le(s) point(s) est (sont) \u00e9loign\u00e9(s)<\/div>\n
– Une section rouge indique une plus grande proximit\u00e9 avec le capteur<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Image via Melexis.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Avantages et limites des capteurs de temps de vol<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Comme tout ensemble d’outils technologiques, il y a des avantages et des inconv\u00e9nients.<\/p>

Les avantages \u00e9vidents de l’utilisation de capteurs ToF pour les mesures 3D sont les suivants :<\/p>

  1. Captures \u00e0 plus haute r\u00e9solution.<\/li>
  2. Capacit\u00e9s en temps r\u00e9el – plus besoin d’attendre des jours pour obtenir un r\u00e9sultat.<\/li>
  3. Fonctionne dans des conditions de faible luminosit\u00e9 – il est m\u00eame possible qu’il n’y ait pas de lumi\u00e8re.<\/li>
  4. Les co\u00fbts ne sont pas tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9s.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    En revanche, ses limites m\u00e9ritent d’\u00eatre prises en compte, au cas o\u00f9 vos besoins ne correspondraient pas \u00e0 ce que peut faire un capteur ToF. Elles sont les suivantes :<\/p>

    1. Pr\u00e9sence de lumi\u00e8re dispers\u00e9e due \u00e0 des r\u00e9flexions ind\u00e9sirables.<\/li>
    2. Les surfaces externes lumineuses proches de l’appareil photo peuvent rapidement diffuser trop de lumi\u00e8re dans l’objectif, cr\u00e9ant ainsi des artefacts.<\/li>
    3. La mesure de la distance ToF n\u00e9cessite une lumi\u00e8re qui n’a \u00e9t\u00e9 r\u00e9fl\u00e9chie qu’une seule fois.<\/li>
    4. Si une lumi\u00e8re a \u00e9t\u00e9 r\u00e9fl\u00e9chie plusieurs fois, les mesures peuvent \u00eatre fauss\u00e9es. Ces r\u00e9flexions multiples sont g\u00e9n\u00e9ralement caus\u00e9es par des coins et des formes concaves.<\/li>
    5. La lumi\u00e8re ambiante et la lumi\u00e8re du soleil rendent plus difficiles les prises de vue en ext\u00e9rieur (la lumi\u00e8re du soleil provoque la saturation des pixels du capteur).<\/li><\/ol><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Dans quels contextes de fabrication pouvez-vous utiliser les capteurs ToF ?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Les capteurs ToF sont tr\u00e8s pratiques dans de nombreuses applications, notamment la logistique, l’automatisation des usines, la robotique et les v\u00e9hicules autonomes.<\/p>

      Dans le domaine de la logistique, les capteurs ToF peuvent aider \u00e0 guider les bras robotis\u00e9s pour l’aide \u00e0 l’emballage, le remplissage des bo\u00eetes, l’empilage, le balayage des volumes et l’\u00e9tiquetage. Une \u00e9tude de cas de pick-and-place men\u00e9e par Lucid chez Pensur, une soci\u00e9t\u00e9 d’ing\u00e9nierie, a examin\u00e9 comment les syst\u00e8mes de vision 3D ont permis un processus beaucoup plus efficace et ont lib\u00e9r\u00e9 un temps pr\u00e9cieux pour les employ\u00e9s qui \u00e9taient oblig\u00e9s d’effectuer ce travail subalterne jour apr\u00e8s jour.<\/p>

      Dans le contexte de l’automatisation des usines, les capteurs ToF peuvent guider les robots pour qu’ils trouvent et ramassent des objets et les placent l\u00e0 o\u00f9 ils doivent \u00eatre. Pensez \u00e0 l’assemblage d’une voiture. Rien ne change d’une voiture \u00e0 l’autre, mais les capteurs ToF indiquent o\u00f9 se trouvent toutes les choses et o\u00f9 elles doivent se trouver.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      Pour les t\u00e2ches de finition autonomes, les capteurs Time-of-Flight (ToF) offrent aux robots la vision 3D globale dont ils ont besoin : ils rep\u00e8rent chaque porte sur la table, en mesurent la taille et cartographient la profondeur de chaque relief ou panneau. Le \n PSA-80 Pro d\u2019Omnirobotic<\/a>\n<\/strong> utilise cette perception ToF avanc\u00e9e pour localiser et classifier rapidement les pi\u00e8ces sur la surface de travail, afin que le robot sache quoi <\/em>sabler et o\u00f9<\/em> commencer. Lorsque la t\u00e2che exige une pr\u00e9cision dimensionnelle accrue, le syst\u00e8me compl\u00e8te le ToF par un laser de mesure d\u00e9di\u00e9 qui capte les d\u00e9tails sous le millim\u00e8tre pour le calibrage des trajectoires d\u2019outils et la v\u00e9rification de la qualit\u00e9. Ensemble, ces couches de d\u00e9tection permettent au PSA-80 Pro d\u2019assurer un sablage constant, sans intervention humaine, sur des lots vari\u00e9s de portes et de panneaux. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      \n\t\t\t\n\t\t\t\tSablage robotis\u00e9 autonome pour portes d\u2019armoires avec vision 3D\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/h3>\n\t\t\n\t\t\n\t\t\tVoir la vid\u00e9o \u2192\t\t<\/a>\n\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Les capteurs ToF peuvent \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9s dans le contexte de la navigation maritime, dans la mesure o\u00f9 les capteurs peuvent utiliser la reconnaissance d’objets bas\u00e9e sur l’IA. Cela permet d’accro\u00eetre la s\u00e9curit\u00e9 des bateaux pendant la navigation en d\u00e9tectant les objets susceptibles d’entrer en conflit avec la trajectoire du navire, tels que les bateaux de p\u00eache, les bou\u00e9es et les d\u00e9bris, qui ne peuvent pas \u00eatre d\u00e9tect\u00e9s en utilisant uniquement le radar du navire.<\/p>

      IDenTV a montr\u00e9 sur sa page YouTube un bref exemple du fonctionnement de ces cam\u00e9ras et de la rapidit\u00e9 avec laquelle elles peuvent d\u00e9tecter des objets, m\u00eame \u00e0 grande distance.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      Enfin, pour les robots autonomes, un capteur ToF peut aider un robot \u00e0 planifier et \u00e0 ex\u00e9cuter une t\u00e2che de mani\u00e8re autonome. Qu’il s’agisse de pon\u00e7age, de rev\u00eatement par poudre ou de peinture par lots, le capteur ToF peut aider le robot \u00e0 comprendre les dimensions sp\u00e9cifiques de chaque objet et, avec l’aide du bon logiciel, \u00e0 ex\u00e9cuter chaque t\u00e2che n\u00e9cessaire en sachant o\u00f9 commencer et o\u00f9 s’arr\u00eater.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      Les capteurs ToF sont au c\u0153ur d’AutonomyOS<\/b>\u2122. Ils sont la cl\u00e9 de la premi\u00e8re \u00e9tape : la perception 3D, qui aide les robots autonomes \u00e0 comprendre ce qu’ils doivent faire en temps r\u00e9el.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Le capteur de temps de vol (ToF) porte un nom particulier. Cela ne signifie pas n\u00e9cessairement qu’il calculera le temps pendant lequel un objet volant est en l’air, ni qu’il mesurera le temps pr\u00e9cis pendant lequel un objet d\u00e9colle du sol. Avant de comprendre ce que fait un capteur ToF, il est essentiel de comprendre ce qu’est la ToF. La ToF mesure le temps n\u00e9cessaire \u00e0 un objet physique pour parcourir une distance donn\u00e9e \u00e0 travers un support. En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, cette mesure permet de d\u00e9terminer la vitesse et la longueur de la trajectoire, mais elle peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9e pour conna\u00eetre les dimensions d’un objet.<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":15950,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[173],"tags":[],"class_list":["post-9597","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-articles-fr"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/omnirobotic.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/tof_omnirobotic.jpg?fit=1500%2C836&ssl=1","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/omnirobotic.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9597","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/omnirobotic.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/omnirobotic.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/omnirobotic.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/11"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/omnirobotic.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9597"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/omnirobotic.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9597\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":22605,"href":"https:\/\/omnirobotic.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9597\/revisions\/22605"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/omnirobotic.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15950"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/omnirobotic.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9597"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/omnirobotic.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9597"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/omnirobotic.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9597"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}