【行业】TOF有望成为3D感测主流方案(35页)

3D 感测渗透加速,主流手机厂商加入 TOF 阵营。3D 感测技术路线很多,不同技术的性能不同,适合的应用领域也不同。在消费电子应用领域,目前主流的 3D 感测技术有两种:3D 结构光(3D StructureLight)和时间飞行法(TOF, Time of Flight)。

3D 结构光方案的原理是采用红外光源,发射出来的光经过一定的编码投影在物体上,这些图案经物体表面反射回来时,随着物体距离的不同会发生不同的形变,图像传感器将形变后的图案拍下来。基于三角定位法,可以通过计算拍下来的图案里的每个像素的变形量,来得到对应的视差,从而进一步得到深度值。

TOF 方案的测量精度低也是由其测量原理决定的,前面提过可以通过提高CMOS 传感器性能来改善,但会带来成本的提高。TOF 方案的测量精度是由测量距离和接收端传感器的分辨率及视场角决定。在测量距离和视场角一定的条件下,传感器分辨率越高,则测量精度越大。目前在人脸识别应用商,业内一般要求至少达到 VGA 分辨率(即 30 万像素),因此华为和三星也将 TOF 用在前置摄像头,但安全性还是低于 3D 结构光方案。vivo 发布NEX 双屏版时宣称具备 30 万个点的深度信息,而 iPhone X 的 3D 结构光只有 3 万个,因此深度信息是其 10 倍。这其实是概念混淆,vivo 所指的 30万个点是接收端传感器像素为 30 万,而 iPhone X 的 3 万个点是点阵投影器发出的散斑数量,两者完全不是同一概念。3D 结构光方案的最大可检测深度范围与基线(Baseline,即发射端和接收端的距离)和传感器分辨率成正比,即测量范围一定时,其测量精度由基线和传感器分辨率成正比。3D结构光的接收端像素达到百万级,在 1m 范围内,3D 结构光方案的测量精度远大于 TOF 方案。

 

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