早在今年1月份，筆者就預(yù)測光電傳感器在2020年將會成為一大重點發(fā)展趨勢。很巧合的，本次疫情期間恰巧印證了這一點，我們可以看到紅外傳感器用于測溫的大火。不過，疫情這種天災(zāi)人禍不足以說明光電傳感器在未來的發(fā)展會是如何，但是，我們注意到，一直作為科技風(fēng)向標(biāo)的蘋果，除了在手機中植入UWB技術(shù)，還將會更新其傳感器組成。具體說來，根據(jù)外媒報道，蘋果已經(jīng)確定將在iPhone 12 Pro和iPhone 12 Pro Max等兩款旗艦機中采用ToF傳感器，用于開發(fā)AR內(nèi)容和提升AR使用體驗。這里需要糾正的一點是，ToF并不是像外界所說的那樣，在手機領(lǐng)域的首次應(yīng)用并不是在iPhone 7上，而是在2014年，黑莓發(fā)布的Blackberry Passport智能手機中。

其實ToF傳感器在手機中的應(yīng)用最近幾年也是屢見不鮮，它已經(jīng)逐漸成為手機攝像的潮流，此前三星、華為、小米在其旗艦機后置攝像頭上就搭載ToF相機。在工業(yè)相機領(lǐng)域，ToF已經(jīng)被應(yīng)用在機器人上，配合AI算法可以實現(xiàn)物體識別功能，輔助進行挑揀、打包、堆疊等操作。

ToF、雙目、結(jié)構(gòu)光的性能對比

什么是ToF傳感器？ToF傳感器又名飛行傳感器，是一種接近傳感器，簡單來說，它的主要原理是利用自身發(fā)出的對脈沖發(fā)射光在某種介質(zhì)中行進一段時間到達物體并反射回傳感器所用的時間來測量傳感器與物體之間的距離，進而再通過ToF內(nèi)部的圖像傳感器來確定測量的點形成的深度圖像（景深）或者3D圖像，前面所說的測量飛行時間來確定距離的方法其實有三種，分別為脈沖光法、幅度調(diào)制波的相移測量法以及帶電電容器的差分電壓測量法。

由于是通過發(fā)射器發(fā)射脈沖，ToF屬于主動光探測方案，ToF的發(fā)射對脈沖光之前都需要對光進行高頻調(diào)制后再發(fā)射，同時它還屬于激光全面照射而非局部區(qū)域，所以ToF的功耗較大。當(dāng)然，ToF最大的優(yōu)點就是測距的優(yōu)勢，它的算法相對較為簡單，對于目標(biāo)的景深、位置等指標(biāo)的測量較為精確。作為3D成像傳感器，分辨率是ToF的最大問題，TOF相機上每一個像元對入射光往返相機與物體之間的相位分別進行記錄，但比一般圖像傳感器更復(fù)雜，它包含2個或者更多快門，用來在不同時間采樣反射光線ToF的像素要比一般圖像傳感器像素尺寸大得多，一般為100um。

除了ToF能夠?qū)崿F(xiàn)3D成像，另外討論最多的是與雙目立體視覺技術(shù)和結(jié)構(gòu)光技術(shù)，對比起來，這三者的優(yōu)缺點一目了然。

雙目立體視覺技術(shù)可以類比為人的兩只眼睛，帶兩個攝像頭的手機通常都會使用這種方法獲得深度信息，建立三維圖像，也就是利用了視差的原理。由于雙目立體視覺技術(shù)屬于被動光探測，所以其功耗較小。但是雙目立體視覺的算法較為復(fù)雜，在光照或者物體紋理不明顯的時候，其工作效果會大受影響，這也是為什么雙目立體技術(shù)的識別范圍、響應(yīng)速度等方面都不及ToF的原因。

其實結(jié)構(gòu)光的提出是為了解決雙目技術(shù)存在的問題（如，RGB雙目很依賴圖像的特征、受光照、紋理等影響），與ToF相似，結(jié)構(gòu)光也是主動光探測，但是原理是基于光學(xué)三角測量原理，通過投射器投射編碼好的結(jié)構(gòu)光到被測物體表面，然后通過單個或多個相機拍攝被測表面即得結(jié)構(gòu)光圖像；最后，基于三角測量原理經(jīng)過圖像三維解析計算從而實現(xiàn)三維重建。正想上面所說，由于是主動投射編碼光，結(jié)構(gòu)光與ToF類似，對于光照的需求沒有雙目那么嚴(yán)格。同時，投影圖案是編碼好的，所以在一定范圍內(nèi)，結(jié)構(gòu)光的測量精度較高。但是，在遠距離測量方面，結(jié)構(gòu)光不如ToF，如果物體離相機越遠，編碼的圖案投射在物體上圖案也就越大，精度也就隨之降低，所以一般應(yīng)用在近距離的場景。

ToF的未來究竟如何？

在ToF、雙目和結(jié)構(gòu)光對比中，可以了解到，ToF最大的優(yōu)點在于測距，它的深度計算精度不隨距離改變而變化，基本能夠保持在厘米級別，在包含大范圍運動的場景下，ToF的適用度非常高。

在2010年之前，TOF技術(shù)多應(yīng)用于“宇宙測量”、“高精顯微鏡”等科研領(lǐng)域。而近幾年，隨著發(fā)光元件性能的大幅提高，在自動駕駛、VR/AR、機器人、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)興起的形勢下，3D應(yīng)用需求的擴大，2D圖像需求也在逐步向3D圖像激增，這也帶動了ToF傳感器的市場發(fā)展。就目前來看，ToF匹配度最高的應(yīng)用場景包括：自動駕駛中行車環(huán)境的測距、感知，工業(yè)領(lǐng)域人機協(xié)同安全距離的監(jiān)測，機器視覺，物流行業(yè)的體積、重量計算，機器人的導(dǎo)航等等。這些應(yīng)用領(lǐng)域都充分了利用了ToF傳感器在精準(zhǔn)定位和距離測算上的優(yōu)勢。

不過，ToF要想在這些領(lǐng)域迅速發(fā)展，占據(jù)一席之地，成本是最大的絆腳石。如果將3D攝像頭的產(chǎn)業(yè)鏈進行拆解，可分為:上游為紅外傳感器、紅外光源、光學(xué)組件、光學(xué)鏡頭以及圖像傳感器（CCD和CMOS圖像傳感器），中游為傳感器模組、攝像頭模組、光源代工、光源檢測以及圖像算法，下游即為終端和應(yīng)用廠商。其中，圖像傳感器是ToF傳感器的核心組件，此前CCD圖像傳感器一直是ToF的必備組件，但是我們知道CCD圖像傳感器一直以來都是用在醫(yī)療、航空航天等高端領(lǐng)域，用在ToF十分不利于普及。最近幾年，隨著CMOS圖像傳感器的迅速發(fā)展，在分別率、靈敏度上都有不少提升，ToF傳感器成本因此有望能夠下降不少。

筆者曾記得此前小米盧偉冰和榮耀發(fā)言人“榮耀老熊”就為ToF爭論了一番，盧偉冰認為ToF是噱頭，實際用處不大。而持相反觀點的老熊則認為ToF能夠突破性地將現(xiàn)實世界物體、人像、空間虛擬化，必將是5G最重要的應(yīng)用場景之一。其實筆者更傾向于老熊的觀點，雖然ToF并沒有肉眼可見的發(fā)展速度，但是在各大應(yīng)用場景逐漸增多，技術(shù)和硬件成本降低的趨勢下，它的測距前景是無需懷疑的，在分辨率、功耗等弱勢性能指標(biāo)上，未來也值得期許！