在創(chuàng)新放緩的智能手機市場,ToF方案成為拍照亮點頻頻出現(xiàn)在多款手機產(chǎn)品中,一時風頭無兩,迅速躥升為3D視覺領域的主流方案。事實上,各大應用市場對ToF這類3D深度視覺技術都呈現(xiàn)出日益旺盛的需求,其中以機器視覺應用最為普遍。
機器視覺是智能系統(tǒng)的“慧眼”,無人駕駛、智能機器人等熱門應用都以機器視覺的發(fā)展為前提。所謂機器視覺,主要用計算機來模擬人的視覺功能,但并不僅僅是人眼的簡單延伸,更注重具有人腦的一部分功能——從客觀事物的圖像中提取信息,進行處理并加以理解,最終用于實際檢測、測量和控制。
在某些機器視覺應用中,如圖像識別、圖像檢測、視覺定位、物體測量、物體分揀等,創(chuàng)建物體的3D圖像是必不可少的。ToF因種種優(yōu)勢,被認為有潛力在這方面迎來廣泛應用。
ToF被認為有潛力取代這兩種方案。與激光雷達相比,它能夠進一步拓展視野范圍,效率更高。
目前的可見光攝像頭像素都很高,入門級約1200萬,高端可達4800萬,拍攝畫面非常精細,有一定的隱私泄漏隱患。早先外媒就曾曝光某款智能掃地機器人被黑客利用漏洞發(fā)起遠程攻擊,通過獲得其內(nèi)置攝像頭的使用權限,偷拍用戶家中。從曝光視頻來看,黑客甚至可以控制攝像頭的角度,并調(diào)整焦距,掃地機器人所到之處,畫面一覽無余,讓人不寒而栗。
ToF方案則契合了機器視覺的需求,它的像素并沒有那么高,人眼看上去顆粒度很大、沒有畫面細節(jié),但對于機器視覺實現(xiàn)避障等功能足夠,能夠更好地保護隱私。此外,在室內(nèi)關燈或窗簾緊閉等情況下,可見光攝像頭的效果大打折扣,ToF因為自發(fā)光原理,反而更能體現(xiàn)優(yōu)勢。
據(jù)了解,ToF在掃地機器人的應用仍在開發(fā)中,今年內(nèi)有望在市場上看到相關產(chǎn)品。
智能化
隨著5G的規(guī)模商用,從端到云的反饋控制方面,計算和傳輸延時是不可忽略的。因此傳統(tǒng)的集中式架構已經(jīng)不能滿足,未來需要更多邊緣計算的能力,個體層面的傳感器將會越來越強,變得更加智能化。
對于傳感器來說,智能來自于計算。那么在什么地方、該施以何種計算?這其中大有文章可做。傳統(tǒng)的傳感器不需要強大的“大腦”,只管吐數(shù)據(jù)就可以。但是未來,智能的傳感器則在于能夠多層次地在恰到好處的地方、施以恰到好處的計算,實現(xiàn)更快的響應、更高的性能、更多的功能和更低的功耗。
未來的ToF傳感器應該是這樣的:它將繼續(xù)挑戰(zhàn)物理極限,達到更精準、距離更遠,它不光能看見現(xiàn)在,還能記憶過去,更能預測未來。同時,它還具備自學習能力,不斷優(yōu)化自身性能。它將超越傳感器成為智能的傳感節(jié)點,眾多的傳感節(jié)點又將合成功能更強大的傳感網(wǎng)絡。
集成化
ToF方案目前包括發(fā)光、接收、智能控制三大塊,以后兩兩結合甚至三塊結合在一起的需求是存在的。那么,哪類方案會進行集成?
現(xiàn)有的ToF方案從陣列類型可以劃分為面陣型和單點型,如8*8單點型陣列方案就將發(fā)光和接收部分集成在同一芯片上,實現(xiàn)了很小的面積。
面陣型ToF方案也將是這樣的技術路線。不過尚需克服一些挑戰(zhàn),例如:發(fā)光單元在發(fā)光同時產(chǎn)生的發(fā)熱問題,如何在更小的面積上進一步降低功耗?是否需要集成處理器?選擇傳統(tǒng)處理器還是神經(jīng)網(wǎng)絡處理器?面對種種可能產(chǎn)生的問題,劉洋認為,這需要對應用有更加充分、深入的了解,要量體裁衣,對所需的各項能力(計算能力、存儲空間等)做到恰到好處。
向多維傳感拓展
3D向4D的拓展也將是ToF方案未來的趨勢之一。3D傳感器是目前的主流,在此基礎上,將向4D不斷演進。這一增加的維度,可能是時間軸,也可能是生物感知軸等等。但不論是哪種,拓展一個維度都將帶來數(shù)據(jù)流的成倍上漲,由此也帶來了更多的系統(tǒng)層面的考量。需要更加理解應用的底層細節(jié),而這往往不是一家公司能夠做到的,需要強有力的合作伙伴。
ToF方案的關鍵瓶頸當屬傳感芯片,炬佑智能CEO劉洋認為,ToF玩家以做不做芯片可以劃分為兩種類型。第一類以索尼、松下、三星為代表,有自己的芯片產(chǎn)品;第二類則玩家眾多,涉足芯片之外的其他業(yè)務(模組、算法、系統(tǒng)、應用等)。
炬佑智能屬于前者,成立之處立足于芯片研發(fā),為了進一步打開市場,開始向其他業(yè)務拓展。劉洋認為,這使炬佑智能形成了獨到的優(yōu)勢:比第二類公司更了解ToF,比第一類公司更懂系統(tǒng)和應用。這樣的研發(fā)閉環(huán),也有利于發(fā)現(xiàn)市場上的應用需求,及時推進內(nèi)部芯片迭代。
成立僅兩年的炬佑智能,商業(yè)模式逐漸清晰。但是,在ToF這個玩家少、且巨頭為主的領域,全面對標歐美日大廠尚需時日。劉洋認為,眼下提升核心競爭力的重要環(huán)節(jié)是與頂尖算法公司的合作,炬佑智能盡管在底層技術方面形成了一定的積累,但是需逐漸向應用層拓展,高性能和Time-to-Market同樣重要,優(yōu)秀的產(chǎn)品一定是可以給客戶快速帶來收益的產(chǎn)品。
在劉洋看來,站在系統(tǒng)層面分析問題、解決問題始終是創(chuàng)新的關鍵。此外,軟件算法、校正能力等也是影響方案品質(zhì)的關鍵,炬佑智能會以全局、長遠的眼光面對競爭。
具體而言,結構光有先發(fā)優(yōu)勢,在近距達到一定精度,先在一些應用中得到推廣。但除此之外,ToF在其他方面的優(yōu)勢更為明顯。
ToF方案不僅在近距,并且可應用于更遠距離,最基本是5米范圍,優(yōu)化后可達到8米、甚至10米。結構光目前還是近距離應用,多數(shù)為1.5米、2米,4米已是頂尖水平。
從BOM成本來看,結構光系統(tǒng)成本更高,因為鏡頭模組需要有基線的精度等限制,方案更為復雜,關鍵元器件價格高,模組成本高。此外,后續(xù)算法處理更為復雜,需要搭配高性能的處理器。
不過,ToF與結構光在技術上有相通之處,都是大量應用光源VCSEL激光器。結構光從iPhone X開始,在3D鏡頭、算法、供應鏈、基礎配套元器件、以及人才等方面走得更快,相當于為ToF做了一輪培育,也為ToF下一步的普及打下了基礎。
而在這些應用中,只要是和外界通信,本身具備一定邊緣計算的能力,都是ToF的關注點。這其中,手機以外行業(yè)的智能三維識別一定會是有所作為的領域,盡管短期來看應用量比智能手機小很多。
另一個很大的市場則可能出現(xiàn)在汽車領域。分為車內(nèi)、車外兩部分。車內(nèi)可用于DMS系統(tǒng),可拓展對乘員進行狀態(tài)監(jiān)控、行為分析。車外應用則有可能會取代現(xiàn)有的可見光方案,發(fā)揮ToF在夜間的優(yōu)勢,用于車身周圍的監(jiān)控,實現(xiàn)可視化倒車。同時,也有望取代超聲波雷達,進行轉(zhuǎn)向輔助,監(jiān)測盲區(qū)行人或非機動車輛。
停車場也是較好的應用場景,目前多采用磁感應方式,需要每個車位都安裝傳感器。而采用ToF方案的攝像頭一個就可以覆蓋若干個車位。由此拓展的應用場景還有車牌識別、行為分析等。此外,現(xiàn)在熱門的高速公路ETC化,ToF可用于對車流、路況進行分析。
ToF下一步發(fā)展有哪些助推因素?劉洋認為,據(jù)傳最晚明年秋天iPhone前后攝像頭都將采用ToF方案,蘋果的“帶貨”能力有目共睹,有望通過手機端進一步拉動整個供應鏈的發(fā)展,帶動ToF迎來應用高潮。
機器視覺是智能系統(tǒng)的“慧眼”,無人駕駛、智能機器人等熱門應用都以機器視覺的發(fā)展為前提。所謂機器視覺,主要用計算機來模擬人的視覺功能,但并不僅僅是人眼的簡單延伸,更注重具有人腦的一部分功能——從客觀事物的圖像中提取信息,進行處理并加以理解,最終用于實際檢測、測量和控制。
在某些機器視覺應用中,如圖像識別、圖像檢測、視覺定位、物體測量、物體分揀等,創(chuàng)建物體的3D圖像是必不可少的。ToF因種種優(yōu)勢,被認為有潛力在這方面迎來廣泛應用。
掃地機器人——ToF下一個藍海?
在消費領域,百萬量級掃地機器人越來越多地配備了機器視覺能力。當前較為主流的實現(xiàn)方式是單目視覺技術,通過加入可見光攝像頭進行輔助定位,使掃地機器人移動過程中可以對圖像進行連續(xù)跟蹤,進行相機姿態(tài)和物體之間相對位置變化的估算,從而實現(xiàn)避障。在視覺導航技術興起之前,掃描式激光雷達占據(jù)絕對的主導地位。ToF被認為有潛力取代這兩種方案。與激光雷達相比,它能夠進一步拓展視野范圍,效率更高。
目前的可見光攝像頭像素都很高,入門級約1200萬,高端可達4800萬,拍攝畫面非常精細,有一定的隱私泄漏隱患。早先外媒就曾曝光某款智能掃地機器人被黑客利用漏洞發(fā)起遠程攻擊,通過獲得其內(nèi)置攝像頭的使用權限,偷拍用戶家中。從曝光視頻來看,黑客甚至可以控制攝像頭的角度,并調(diào)整焦距,掃地機器人所到之處,畫面一覽無余,讓人不寒而栗。
ToF方案則契合了機器視覺的需求,它的像素并沒有那么高,人眼看上去顆粒度很大、沒有畫面細節(jié),但對于機器視覺實現(xiàn)避障等功能足夠,能夠更好地保護隱私。此外,在室內(nèi)關燈或窗簾緊閉等情況下,可見光攝像頭的效果大打折扣,ToF因為自發(fā)光原理,反而更能體現(xiàn)優(yōu)勢。
據(jù)了解,ToF在掃地機器人的應用仍在開發(fā)中,今年內(nèi)有望在市場上看到相關產(chǎn)品。
ToF走向?
目前5G、IoT、人工智能等,都給ToF帶來很多助力。不管是終端客戶還是資本市場,都對此非常感興趣。這將推動ToF走向何方?智能化
隨著5G的規(guī)模商用,從端到云的反饋控制方面,計算和傳輸延時是不可忽略的。因此傳統(tǒng)的集中式架構已經(jīng)不能滿足,未來需要更多邊緣計算的能力,個體層面的傳感器將會越來越強,變得更加智能化。
對于傳感器來說,智能來自于計算。那么在什么地方、該施以何種計算?這其中大有文章可做。傳統(tǒng)的傳感器不需要強大的“大腦”,只管吐數(shù)據(jù)就可以。但是未來,智能的傳感器則在于能夠多層次地在恰到好處的地方、施以恰到好處的計算,實現(xiàn)更快的響應、更高的性能、更多的功能和更低的功耗。
未來的ToF傳感器應該是這樣的:它將繼續(xù)挑戰(zhàn)物理極限,達到更精準、距離更遠,它不光能看見現(xiàn)在,還能記憶過去,更能預測未來。同時,它還具備自學習能力,不斷優(yōu)化自身性能。它將超越傳感器成為智能的傳感節(jié)點,眾多的傳感節(jié)點又將合成功能更強大的傳感網(wǎng)絡。
集成化
ToF方案目前包括發(fā)光、接收、智能控制三大塊,以后兩兩結合甚至三塊結合在一起的需求是存在的。那么,哪類方案會進行集成?
現(xiàn)有的ToF方案從陣列類型可以劃分為面陣型和單點型,如8*8單點型陣列方案就將發(fā)光和接收部分集成在同一芯片上,實現(xiàn)了很小的面積。
面陣型ToF方案也將是這樣的技術路線。不過尚需克服一些挑戰(zhàn),例如:發(fā)光單元在發(fā)光同時產(chǎn)生的發(fā)熱問題,如何在更小的面積上進一步降低功耗?是否需要集成處理器?選擇傳統(tǒng)處理器還是神經(jīng)網(wǎng)絡處理器?面對種種可能產(chǎn)生的問題,劉洋認為,這需要對應用有更加充分、深入的了解,要量體裁衣,對所需的各項能力(計算能力、存儲空間等)做到恰到好處。
向多維傳感拓展
3D向4D的拓展也將是ToF方案未來的趨勢之一。3D傳感器是目前的主流,在此基礎上,將向4D不斷演進。這一增加的維度,可能是時間軸,也可能是生物感知軸等等。但不論是哪種,拓展一個維度都將帶來數(shù)據(jù)流的成倍上漲,由此也帶來了更多的系統(tǒng)層面的考量。需要更加理解應用的底層細節(jié),而這往往不是一家公司能夠做到的,需要強有力的合作伙伴。
ToF玩家寡,以巨頭為主
ToF傳感方案目前主要被日、歐、美公司壟斷,如索尼、松下、PMD、英飛凌、ST、TI、ADI、Espros和ams等。國內(nèi)為數(shù)不多的玩家中,有一家初創(chuàng)企業(yè)格外引人關注。成立于2017年的炬佑智能,聚焦于智能傳感與人工智能系統(tǒng),目前已完成天使輪和PreA輪融資。圍繞智能傳感、智能發(fā)光和智能處理三大技術板塊,覆蓋芯片、模組、算法與應用四個層次的ToF解決方案。ToF方案的關鍵瓶頸當屬傳感芯片,炬佑智能CEO劉洋認為,ToF玩家以做不做芯片可以劃分為兩種類型。第一類以索尼、松下、三星為代表,有自己的芯片產(chǎn)品;第二類則玩家眾多,涉足芯片之外的其他業(yè)務(模組、算法、系統(tǒng)、應用等)。
炬佑智能屬于前者,成立之處立足于芯片研發(fā),為了進一步打開市場,開始向其他業(yè)務拓展。劉洋認為,這使炬佑智能形成了獨到的優(yōu)勢:比第二類公司更了解ToF,比第一類公司更懂系統(tǒng)和應用。這樣的研發(fā)閉環(huán),也有利于發(fā)現(xiàn)市場上的應用需求,及時推進內(nèi)部芯片迭代。
成立僅兩年的炬佑智能,商業(yè)模式逐漸清晰。但是,在ToF這個玩家少、且巨頭為主的領域,全面對標歐美日大廠尚需時日。劉洋認為,眼下提升核心競爭力的重要環(huán)節(jié)是與頂尖算法公司的合作,炬佑智能盡管在底層技術方面形成了一定的積累,但是需逐漸向應用層拓展,高性能和Time-to-Market同樣重要,優(yōu)秀的產(chǎn)品一定是可以給客戶快速帶來收益的產(chǎn)品。
在劉洋看來,站在系統(tǒng)層面分析問題、解決問題始終是創(chuàng)新的關鍵。此外,軟件算法、校正能力等也是影響方案品質(zhì)的關鍵,炬佑智能會以全局、長遠的眼光面對競爭。
3D結構光與TOF之爭
3D視覺領域,結構光與ToF 都是目前關注度較高的技術。對二者進行比較前,劉洋首先強調(diào),它們本身都是非常有前景的技術,就如同難以比較飛人博爾特和飛魚索普哪個更快一樣,還是取決于具體的場景。結構光在超精細3D建模方面有優(yōu)勢,因而在工業(yè)視覺領域有廣闊的應用。而ToF更“廣譜”,近可做人臉識別,遠可輔助汽車自動駕駛,對快速移動的物體和強烈的環(huán)境光干擾都有有效應對措施,加上較優(yōu)的成本結構,對于消費級的應用非常適合。具體而言,結構光有先發(fā)優(yōu)勢,在近距達到一定精度,先在一些應用中得到推廣。但除此之外,ToF在其他方面的優(yōu)勢更為明顯。
ToF方案不僅在近距,并且可應用于更遠距離,最基本是5米范圍,優(yōu)化后可達到8米、甚至10米。結構光目前還是近距離應用,多數(shù)為1.5米、2米,4米已是頂尖水平。
從BOM成本來看,結構光系統(tǒng)成本更高,因為鏡頭模組需要有基線的精度等限制,方案更為復雜,關鍵元器件價格高,模組成本高。此外,后續(xù)算法處理更為復雜,需要搭配高性能的處理器。
不過,ToF與結構光在技術上有相通之處,都是大量應用光源VCSEL激光器。結構光從iPhone X開始,在3D鏡頭、算法、供應鏈、基礎配套元器件、以及人才等方面走得更快,相當于為ToF做了一輪培育,也為ToF下一步的普及打下了基礎。
下一個風口在哪里?
“IoT為ToF提供了大有可為的廣闊天地——萬物皆互聯(lián),萬物皆智能,這是何等波瀾壯闊的圖景!”劉洋認為,“處在5G爆發(fā)的前夜,結合邊緣計算和云計算的應用將推動IoT市場不斷發(fā)展并最終成熟?!?br />而在這些應用中,只要是和外界通信,本身具備一定邊緣計算的能力,都是ToF的關注點。這其中,手機以外行業(yè)的智能三維識別一定會是有所作為的領域,盡管短期來看應用量比智能手機小很多。
另一個很大的市場則可能出現(xiàn)在汽車領域。分為車內(nèi)、車外兩部分。車內(nèi)可用于DMS系統(tǒng),可拓展對乘員進行狀態(tài)監(jiān)控、行為分析。車外應用則有可能會取代現(xiàn)有的可見光方案,發(fā)揮ToF在夜間的優(yōu)勢,用于車身周圍的監(jiān)控,實現(xiàn)可視化倒車。同時,也有望取代超聲波雷達,進行轉(zhuǎn)向輔助,監(jiān)測盲區(qū)行人或非機動車輛。
停車場也是較好的應用場景,目前多采用磁感應方式,需要每個車位都安裝傳感器。而采用ToF方案的攝像頭一個就可以覆蓋若干個車位。由此拓展的應用場景還有車牌識別、行為分析等。此外,現(xiàn)在熱門的高速公路ETC化,ToF可用于對車流、路況進行分析。
ToF下一步發(fā)展有哪些助推因素?劉洋認為,據(jù)傳最晚明年秋天iPhone前后攝像頭都將采用ToF方案,蘋果的“帶貨”能力有目共睹,有望通過手機端進一步拉動整個供應鏈的發(fā)展,帶動ToF迎來應用高潮。
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