隨著數字成像技術的發展，相機作為一種傳感器被廣泛研究。在過去一年多的時間中，ToF技術作為拍照的亮點頻頻出現在各家的手機產品上。從vivo NEX到榮耀V20，從景深測量到動作捕捉，有了ToF技術加持，智能機能夠拍出更好的虛化照片，能夠化身為體感游戲機……作為3D深度視覺領域三大主流方案之一，ToF技術除了應用在手機上之外，也在VR/AR手勢交互、汽車電子ADAS、安防監控以及新零售等多個領域都開始大顯身手，應用前景十分廣闊。

“這種技術跟3D激光傳感器原理基本類似，只不過3D激光傳感器是逐點掃描，而ToF相機則是同時得到整幅圖像的深度信息?！?a target="_blank">ADI系統應用工程經理李佳在分享ADI 3D深度檢測技術時指出，“簡單來說，通俗點解釋就是ToF發射器發射出了一整面平整的‘光墻’，這面光墻打到被測物體表面反射回來，并帶回來了深度信息?！盩oF發射器向物體發射激光，再由一個接收器接收反射回來的激光，根據激光往返的時間長短和其固定的飛行速度，計算出物體表面上的這個點與ToF相機之間距離。

圖1. 使用ToF技術可以得到物體的距離

需求端爆發抬高ToF市場熱度

隨著體感交互與控制、3D物體識別與感知、智能環境感知以及動態地圖構建等技術與市場的發展，各大應用場景都開始對3D視覺與識別技術產生日益濃厚的興趣和日益旺盛的需求。以現階段體量最大的兩個應用領域為例：一方面，隨著智能手機進入存量時代，微創新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；另一方面，在汽車電子領域，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，而作為激光雷達、智能攝像頭等深度測距傳感器領域最主流的方案，ToF市場也正持續受益。

技術方面，相比3D深度視覺其它兩種方案而言，ADI ToF方案在實際應用中的優勢不言而喻。舉例來講，在畫面拍攝后計算景深時不需要進行后處理，既可避免延遲又可節省采用強大后處理系統帶來的相關成本。而且ToF測距規模彈性大，大多數情況下只需改變光源強度、光學視野以及發射器脈沖頻率即可完成。由于具有不易受外界光干擾、體積小巧、響應速度快以及識別精度高等多重優勢，使得ToF無論是在移動端還是車載等應用領域日漸成為3D視覺的首選技術方案。

圖2. 3D視覺主流方案對比

李佳還全面分享了ADI所研發的突破性ToF技術方案，從工業自動化、智能建筑到汽車應用等，全面推進智慧物聯網創新的應用開發?！癆DI公司的ToF技術之所以受到矚目，是因為這項技術能達到VGA影像分辨率與精準度，同時又具備更低的功耗與占位空間，深度數據能有效增加影像識別度，達到對象判斷的精準度?！崩罴岩徽Z道破關鍵。

專業與消費市場相結合，助推ToF技術持續受益

從消費級應用場景來看，隨著越來越多智能手機后置深度攝像功能的出現，加之手勢交互和環境定位感知漸成VR/AR等新型智能硬件的標配，未來幾年消費級領域的ToF應用及市場無疑將呈現出井噴態勢。

相比一些專業領域而言，手機后置攝像頭以及VR/AR手勢交互、環境測量等應用，在技術層面上面臨的性能挑戰難度通常要更小一些，而關注重點也主要是在低成本、規格大小以及功耗等方面，對于測量速度、壽命和分辨率等方面的要求并不強烈。但對于汽車、工業等這一類的專業級場景來講，ToF傳感系統的設計不僅需要在精度、范圍、響應時間、分辨率、成本、功耗以及可用封裝要求之間取得平衡。而且針對不同的實際情況中出現的各種不可控的因素，還需要對傳感系統的靈活性及抗干擾性等方面進行一些定制化的冗余設計，比如添加一些高可靠性的濾波及抗干擾器件和模塊，并加載相關的軟件算法，從而保證系統有足夠的能力去應對不同類型的突發狀況。

以汽車應用領域為例，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。采用了 ToF技術的倒車系統可同時偵測多個不同距離的行人或障礙物，當檢測到有行人或者障礙物靠近，就算是視線死角車頂的樹枝，透過軟件處理后，能以影像顯影或聲音警示距離，進一步輔助駕駛得知車后相關路況。

ADI公司所開發的ToF模塊結合影像傳感器和VGA ToF傳感器模塊與內建圖像處理器方案，比傳統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、開門防護系統、停車輔助系統及盲點偵測等應用提供更大范圍的碰撞偵測預防。

圖3. 當檢測到有行人或者障礙物靠近，ADI公司的ToF模塊能夠以影像顯示障礙物的大小和相對距離以及聲音示警。

同時在智能座艙領域，ADI還提供一系列先進的人機交互（HMI）和駕駛員狀態檢測先進技術方案，其中采用了業界領先的車規級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。

實際上，ToF技術在完成物體的3D深度拍照外，同時也能為機器人帶來視覺效應，使之能像人類一樣具有方向感。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?！白詣踊S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?！崩罴驯硎尽?/p>

ADI對于ToF技術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，可應用于工業自動化中安全防護的 Virtual Wall （虛擬圍欄）方案。利用ToF的深度數據，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4.ADI 公司的ToF 電子圍欄這項安全防護方案可應用在眾多機器手臂的場合

CCD ToF 前端芯片ADDI903x，突出系統級ToF方案優勢

每一款解決方案都有它核心的器件，ADI的ToF方案也不例外，其CCD ToF 前端芯片ADDI903x系列就是其ToF方案的核心器件之一，該系列產品可支持CCD紅外光ToF傳感器，分辨率可達 640x480。ADDI903x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。

圖5.ADI公司CCD ToF 前端芯片ADDI903x提供的功能

以傳感器和前端芯片ADDI903x 為核心的ToF技術方案，擁有超高幀率和實時性，相比3D激光傳感器的逐點掃描，能快速而又準確的獲取整體圖像的深度信息。在其它3D技術中，距離的計算要通過復雜算法進行，而ToF圖像傳感器芯片可直接測量到對象的距離。另外，該方案在戶外性能方面非常出色，可支持940 nm光源，并且每個像素都有獨特的背景照明抑制電路。即使有兩倍的照明峰值功率，該方案也能提供未被干擾的深度數據。

圖6. ADI公司ToF方案的完整系統組成。

從上圖可以看出除了前端芯片和傳感器，根據CCD的需求會需要比較多的光電器件，ADI的ToF方案周邊的這些器件都是ADI公司的產品。“該圖片是為了方便大家了解ADI公司ToF的系統組成，但是不建議客戶在使用時進行太多修改，因為該系統中的每一個模塊都是長期和松下等公司磨合完成，任何一個更改都會影響到系統的整體性能。”李佳特別強調道。

這款系統級別的ToF解決方案與CMOS解決方案相比，在同樣的尺寸或同樣的成本，ToF可提供更高的系統性能。比如高解析度，在光線復雜的環境中，可以更好的區分主體與背景，同時，得力于松下針對940nm發光波段而設計的CCD架構，可以更精確的捕捉運動環境中的畫面。

圖7.ToF CCD可提供卓越的室外性能

國內領先的TOF深度傳感解決方案提供商Pico Zense的TOF深度傳感模組利用的就是ADI公司的ToF方案，其主打產品DCAM710的深度圖像分辨率均可達到640 x 480，畫面每秒傳輸幀數30FPS，該產品尺寸小、功耗經濟、成像清晰度、精度均達到VGA標準，可以廣泛適用于智能機器人、 AR/VR、 微投影、無人機等領域。據李佳透露，未來ADI將與更多的公司合作，讓ToF 技術更快、更精準的落實在物聯網模塊化系統級軟硬件解決方案上。

圖8.ADI公司ToF方案產品化計劃圖

本文結語：

作為一種新型的視覺傳感技術，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。而對于業內方案商們來說，無論是針對消費級還是專業級應用領域，當前仍需解決的基礎性問題還很多，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公司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展的前提。