「详解」TOF 技术:究竟是未来趋势还是厂商套路?

传感器技术 2019-03-26


所谓 TOF,全称叫 Time of Flight,就是通过主动发射信号并接收回波,来测量距离的技术。单看这个大伙就应该懂了,广义上来说,雷达什么的都可以算在内,而在手机上也早就有广泛采用,比如距离传感器、激光对焦模组等等。不过这就很奇怪了,既然 TOF 的历史已经如此悠久,为啥近一年才成为消费电子的热词呢?


很简单,因为概念出现了混淆,如今热议的 TOF 技术其实应该叫 TOF 3D 技术,属于 3D 视觉技术的一种,目标是和 2D 相机配合建立物体和空间的立体模型,而之前的 TOF 只是点光源,只是用于测量前方物体距离有多远而已,无论从实现目标还是复杂度来说都不能相提并论。



此外,有关 TOF 3D 的基本原理还是要再简单讲一下,首先通过红外光源,打出超短的脉冲信号,形态是面光,要求覆盖整个视场范围,然后通过红外相机接收反射信号,在成像的同时也获得了空间内每个点收发信号的时间差,最后通过光速计算出距离,就能搞定视场内整个空间的 3D 轮廓。


当然,理论都是很美好的,否则没人会愿意推进它们的实用化,尤其对大家伙们来说,如今的产品做到了什么程度才是关键。


好在这件事分析起来不难,因为目前主流市场上用 TOF 3D 的产品也就三款,一个“前置”是 vivo NEX双屏版,两个后置,OPPO R17 Pro 和华为荣耀 V20。接下来我们逐个分析。



vivo NEX 双屏版官方说的很明确,TOF 就是拿来搞面部识别用的,和结构光一个玩法。模组上的合作伙伴是艾德诺半导体(ADI),型号是 ADDI9036,镜头光圈 f/1.3,再就没有其他的公开资料。不过从 ADI 以往展出的产品来看,最近的是 ADDI9033,用于工业机械臂,sensor 分辨率是 VGA(640*480) 水准,这样可以推知 9036 应该是 9033 的衍生版本。



其中值得一提的是,对于前置面部识别来说,行业内主流的选择是结构光,原因各家有多次科普,这里就简单提一下,即在正常使用距离(0.2-1.2m),结构光的深度精度明显比 TOF 更有优势,TOF 则需要更远一些才能发挥。这很好理解,毕竟距离太近的话,精度需求也更细微,信号来回时间太短,甚至接近于信号本身的脉冲长度,算起来误差就会很大,而距离变长的话,结构光实际有效的采集点会变少,单个斑点面积会变大,精度当然也会有明显的损失。不过从实际产品来看,vivo NEX 至少接入了支付宝的面容支付,说明安全性上用起来并没啥问题。



而在构造上,从实际产品来看,TOF 面部和结构光都是 3 个必需元器件,但不同在于,结构光需要点阵投影器和红外相机拉开一定的距离,因此它们在所有产品上都是分居左右两侧的,而 TOF 没这种需求,因而相对来说堆叠比较简单。



至于 vivo 官方所宣称的“TOF 精度是结构光的 10 倍”,则应该是指其 sensor 的 VGA 分辨率,640*480=307200 正好 30 万像素,是结构光 3 万个点阵的“10 倍”。不过这很显然是偷换概念,毕竟结构光的点阵和 sensor 的分辨率并不能混为一谈,真要论起来,结构光阵营最低端的 OV9282 都有 100 万像素,数量碾压 TOF,而高端 TOF sensor 用的 IMX456QL,单像素尺寸 10μm,反过来又碾压了结构光普遍的 3μm,你说这事该咋整?

传感器技术 制造业的未来是智能化,智能化的基础就是传感器; 互联网的方向是物联网,物联网的基石也是传感器; 关注传感器技术,获得技术资讯、产品应用、市场机会,掌握最黑科技,为中国工业导航。
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