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3D感测
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3D感测(3D Sensing)系由CMOS影像感测器、演算法、辅助感测效果的外部元件(如红外光IR)及主处理器所组合而成。红外线能捕捉人体的热幅射,使感测时可以聚焦在主控者身上,不被混乱的背景干扰;也能用来作距离的运算,与影像感测器配合来实现3D扫描的功能。[1]3D感测系统包含4大零组件:光源、控制光学、影像感测器、韧体。光源常使用LED(发光二极体)或VCSEL(面射型雷射),传统上可产生红外线,能提供较佳精确度和效率;控制光学元件可降低韧体的运算负担;影像感测器常采用CMOS;韧体则需要高速运算晶片来接收数据,并转换成终端应用需要的格式。


科技不断进步之下,终端设备开始大量处理图像资讯,这也使得手机、汽车、AR 等应用的可拓展性变得越来越高,而从 2D 走向 3D 是未来感测器发展的一大趋势。现今 3D 感测的主流技术包括:立体系统、结构光与 TOF(time of flight)。而目前 3D 感测以结构光与 TOF 两大技术为主。两种感测技术从原理的差异决定下游应用的不同。[2]若以测量距离、深度精准度、演算法复杂度、扫描与反应速度、各类环境适应性、硬体成本等进行比较分析,说明两种技术各自适用的应用领域。深度精准度方面,结构光发射光源具有一定随机性,安全性最高,因此最为精准;而 TOF 深度精准度与发射光强度和图像感测器精准度有关,一般而言精准度低于结构光。测量距离方面,结构光由于远距离光强度的衰减过快,因此测量距离近,约在 1.2m 之内;TOF 则采用面光源,抗衰减佳,测量距离更远,一般约在 5m~10m。至于在演算法复杂度、扫描回应速度、弱光与强光适应性及硬体成本等方面上,TOF 方案均优于结构光。综合来看,结构光 3D 方案适用于对安全性要求高而测量距离较近的场景,例如人脸辨识、AOI 检测等。而 TOF 方案则应用更宽广距离,例如 3D 建模、游戏、导航、自动驾驶、手势捕捉、AR 等各个领域。


产业链 3D 感测的高成长吸引不少光学大厂竞相投入新技术的研发,特别在于手机镜头功能越来越多,除拍照、摄镜外,身份辨识的应用也开始普及,再加上手机每年出货量保持在 14 亿支以上,成为 3D 感测需求的大宗。此外,汽车电子的快速发展,也为 3D 感测镜头带来新的需求。而为求汽车能达到自动驾驶境界,镜头配置数量将远超过传统汽车,且不像手机镜头搭载 3D 感测数量有其限制,最多前后镜头各一颗感测功能。汽车则是车身周边每颗镜头均可具备 3D 感测功能,以将肇事机率降至趋近于零。


影片

【产业大趋势】从键盘走向3D感测 输入介面持续进步


参考资料

  1. 3D感测12.6.2020 MoneyDJ理财网
  2. 一文解析:3D感测成长潜力及产业链1.26.2020 钜亨网