近年來，在智能手機全面屏與人臉識別的融合趨勢下，光學市場中的ToF深度傳感器技術逐漸嶄露頭角。作為3D深度視覺領域三大主流方案之一， ToF深度傳感技術（另有結構光與雙目立體成像技術）依靠體積小、誤差低、直接輸出深度數據與抗干擾性強等優(yōu)勢也在諸如VR／AR手勢交互、汽車電子ADAS、安防監(jiān)控以及工廠自動化等多個領域開始大顯身手。不過由于硬件成本高昂，加之生態(tài)鏈不成熟等諸多原因，目前ToF技術的進一步深化普及仍充滿挑戰(zhàn)。
ToF技術解碼
ToF是Time of Flight的縮寫，又稱飛行時間法3D成像。這種成像技術通過向目標發(fā)射連續(xù)的特定波長的紅外光線脈沖，通過特定傳感器接收待測物體傳回的光信號，計算光線往返的飛行時間或相位差得到待測物體的3D深度信息，ToF相機的亮度圖像可以通過模型迅速連接起來。
圖１． ToF技術示意圖
除了上述領域外，軍事和無人駕駛汽車上用的工業(yè)級激光雷達（LiDAR）也采用到了ToF技術，利用激光束來探測目標的位置、速度等特征量，結合了激光、全球定位系統(tǒng)GPS和慣性測量裝置（Inertial Measurement Unit， IMU）三者的作用，進行逐點掃描來獲取整個探測物體的深度信息。
而從全球領先的高性能模擬技術巨頭ADI近日在臺北舉行的智慧物聯應用方案巡展上的展示可窺，目前隨著各大應用市場對ToF深度視覺技術需求的日益增長，外加越來越多的國內外半導體大廠們持續(xù)的“推波助瀾”，ToF產業(yè)及應用市場有望開啟新一輪的加速發(fā)展。
專業(yè)與消費市場相結合，助推ToF技術持續(xù)受益
以現階段體量最大的智能手機與汽車電子兩個領域來看，產品存量的持續(xù)擴大帶來微創(chuàng)新模式的加速滲透，對深度攝像技術的強烈需求加之智能手機交互方式的不斷變化正促進全球ToF市場快速擴張；而汽車電子領域以ADAS滲透率不斷提高為代表的汽車智能化趨勢也正加速演進，作為激光雷達、智能攝像頭等深度測距傳感器領域最主流的方案，ToF市場正持續(xù)受益。
具體而言，在汽車應用中ToF可以被用于自動駕駛、防撞自動剎車和OOP等。目前市場上的倒車雷達只能感應是否有障礙物，甚至一些“身材”矮小的障礙物達不到感應范圍的要求。對此，ADI所開發(fā)的ToF模塊結合full HD CMOS 影像傳感器和VGA ToF傳感器模塊與內建圖像處理器，由于ADI把ToF加上CMOS影像傳感器可做到重迭實際影像，比傳統(tǒng)音波檢測具備更佳的檢測角度，也更能準確測量物體跟汽車的距離。因此可為汽車倒車系統(tǒng)、開門防護系統(tǒng)、停車輔助系統(tǒng)及盲點偵測等應用提供更大范圍的碰撞偵測預防。
圖２． ADI ToF結合Full HD影像技術之汽車應用
同時在智能座艙領域，ADI還提供一系列先進的人機交互（HMI）和駕駛員狀態(tài)檢測先進技術方案，其中采用了業(yè)界領先的車規(guī)級VGA分辨率ToF技術的3D人臉識別具有抗強光、高分辨率的特點，可實現人臉識別和復雜的手勢識別。
工業(yè)自動化領域加碼，機器人也有“ToF眼”
實際上，ToF技術在完成物體的3D深度拍照外，同時也為機器人帶來視覺效應，使之能像人類一樣具有方向感。這種技術將為機器人應用帶來更大的前景，讓機器人能變得更為高效。
在人類與機器人的合作問題上，安全性永遠是要考慮的首要問題，尤其是當機器人身處較為擁擠的工作環(huán)境中，它們必須能辨認人與機械以及機械的動作，并作出迅速的反應以避免受傷。因此，自動化工廠中的各類機器人都需要自主避障，如果以激光雷達來解決，成本則需要增加數萬元，用雙攝像頭方案又需要大量的運算和雙攝像頭精準位置的調教，而ToF則成為解決上述難題的極具性價比的最佳選擇。
ADI對于ToF則提供了從硬件芯片到依附于硬件芯片上的算法等多種靈活的方案，其ToF電子圍欄方案能設立虛擬安全防護墻，借 ToF 信號處理器 ADDI9033 搭配紅外光感測組件，采用具有 ToF 測距技術的組件，可應用于工業(yè)自動化中安全防護的 Virtual Wall 方案。此外，利用 ToF 的深度資料，ADI 的方案還可以有效地增加影像的辨識度，達到對象判斷的精準度，提供以往機器所沒有的機器視覺，避免了激光雷達與雙攝像頭方案的缺陷。
圖３． ADI ToF電子圍欄工業(yè)自動化應用
ADDI9033是ADI一款 CCD ToF 的前端芯片，可支持CCD紅外光ToF傳感器，分辨率可達 640x480。該產品可將影像信號轉換為數字信號，并提供高精確度的脈波時間控制器，閉回路設計，讓激光二極管控制的脈波寬度更準確，進而可以得到更精準的深度數據。
此外，在工廠自動化領域，ToF技術還可以用于拾取放置作業(yè)以及裝配作業(yè)。在這些應用中，機器人配備了一個或多個ToF相機，可以掃描周圍的環(huán)境，識別并抓取物體，運送至其他地點再放下或將物體掛到某處。ToF相機也常被應用于需要進行質量保證的把關，它們可以識別尺寸不準確的物體或形狀，也能識別物體上的破損與破洞，防止瑕疵品進入生產過程。
總結
不難看出，在各類新型智能終端市場的持續(xù)催動下，計算機視覺技術如今已然進入了大爆發(fā)時代，我們也越來越地明顯感受到了全球各大應用市場對諸如ToF這類的3D深度視覺技術日益旺盛的需求，不過對于技術的全面落地需解決的基礎性問題仍很多。未來如何通過技術手段去真正實現成本、功耗、體積、速度、壽命、穩(wěn)定性以及抗干擾能力等多方面的平衡，達到一個相對目前來說更為優(yōu)化的水平，進而實現ToF視覺傳感技術實際應用中可靠性的成倍提升，是諸如ADI之類的技術方案提供商應當考慮的重點，也是ToF技術普及乃至整個市場健康發(fā)展的前提。