随着计算机前沿技术的发展,近年来深度相机在很多领域有了广泛的应用,例如人工智能、无人驾驶、虚拟现实、文物保护等领域。在目前主流的深度相机成像技术中,TOF相机因反应时间快、算法简单、整体性能好而备受关注。随着应用场景复杂性的提高,要求TOF相机的应用具有更低的成像成本、更快的成像速度和更高的成像精度。但是,传统的TOF相机并不能很好的满足如上需求,因此研究低成本、高帧率和高精度的TOF相机具有重要意义。本文基于ZYNQ平台设计了一款软硬件结合的TOF相机主控芯片,为设计低成本、高性能的TOF相机成像系统提供了一种解决方案。本文对TOF相机成像技术的成像原理进行分析,并对成像过程中部分误差及其误差校正方案进行研究。根据TOF相机的成像原理和误差校正算法分别设计了深度计算电路和误差校正电路。误差校正电路可校正的误差,包括环境光造成的误差、非线性偏移误差和温度偏移造成的误差。针对更快成像速度的要求,本文对片上缓存方案进行优化,并对DDR存储方案进行优化;针对更高成像精度的要求,提出一种高效的误差校正方案。为了使用户更直观的看到TOF相机成像系统的效果,TOF成像系统利用模组采集的数据对系统中原有数据进行实时更新,并利用HDMI接口将数据传输到视频显示端。本文使用的TOF摄像头模组为EPC660,该模组与本文设计的TOF相机主控芯片连接可以搭建全功能的TOF相机成像系统。实验结果表明,本文设计的TOF相机主控芯片正常驱动了EPC660模组,实时输出深度数据,并对成像过程中的3种误差进行校正。系统的运行帧率达到27帧每秒,测量精度达到毫米级别。与纯软件实现的TOF相机成像系统相比,本文设计的成像系统具有更高的运行帧率。与纯硬件ASIC实现的TOF相机成像系统相比,本文设计的成像系统具有更高的灵活性。