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3D视觉热潮来袭,“ToF”接力“结构光”

MEMS ? 来源:MEMS ? 2020-09-21 10:07 ? 次阅读
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2017年,苹果iPhone X前置结构光(SL)模组开启了3D成像和传感时代。随后,安卓智能手机推动第二波3D成像和传感应用,iToF(间接飞行时间)模组加快渗透。2020年3月,苹果新款iPad Pro闪亮登场,捧红了dToF(直接飞行时间)模组——激光雷达扫描仪。那么,2020年下半年苹果即将发布的iPhone 12系列手机是否会再接再厉,加快dToF应用步伐呢?

3D视觉热潮来袭,“ToF”接力“结构光”

视觉是人类获取信息的主要载体;类似地,视觉传感器也是机器获取信息的主要载体。模仿人类视觉体验,机器视觉正从二维(2D)走向三维(3D),并在某些方面超越人类视觉,为丰富多彩的创新应用提供发展驱动力。如今,3D传感结合人工智能AI),正在改变着各行各业的运行模式和人类的生活方式:从“智能手机人脸识别、零售行业刷脸支付”,到“交通工具自动驾驶、游戏领域体感操控”,再到“增强现实(AR)、虚拟现实(VR)”……为了让大家把握3D时代机遇,麦姆斯咨询经过深入调研和专家访谈,撰写并发表了《飞行时间(ToF)传感器技术及应用-2020版》报告。

3D成像和传感应用示例(来源:麦姆斯咨询)


消费电子领域,3D成像和传感模组主要有三大类:立体视觉、结构光、飞行时间(ToF)。但是在智能手机上很难寻觅到立体视觉的身影,主要是结构光和ToF的竞争。结构光和ToF都属于主动光探测方案,包括发射端和接收端两部分,以典型的3D iToF摄像头模组为例,发射端核心元器件包括垂直腔面发射激光器(VCSEL)、扩散片(diffuser)和透镜,接收端核心元器件包括ToF图像传感器、窄带滤光片和透镜。结构光的“舞台”是手机前置摄像头,而ToF则可以“前后通吃”,尤其是利用手机后置摄像头实现增强现实(AR)功能,都是ToF的天下。虽然iPhone X采用的结构光被认为是3D成像和传感时代的起点。但是越来越多的智能手机3D模组向ToF发展,从而提升屏占比(全面屏趋势)和抗阳光干扰性能,并降低计算量和成本。

3D成像和传感模组及元器件示例(来源:麦姆斯咨询)

采用3D成像和传感技术的智能手机(来源:麦姆斯咨询)


其实,智能手机的ToF应用早于2014年就开始了,不过当时还没实现3D成像和传感,仅仅是单点或小阵列测距(1D dToF方案),主要应用是自动对焦、接近检测、人体存在检测。2014~2018年期间,意法半导体(ST)几乎独享手机ToF测距/接近传感器市场,2019年11月宣布出货量突破10亿大关。艾迈斯半导体ams)嗅到了此商机,除了为华为定制了ToF测距/接近传感器,还于2019年推出全球最小的集成式ToF测距/接近传感器:TMF8701。

ToF在消费电子领域的应用趋势(来源:麦姆斯咨询)


在3D ToF方面,人脸识别、手势识别、增强现实等应用成为增长驱动力。由于采用背照式(BSI)技术,iToF图像传感器现在有了很大的改进,分辨率可达VGA(640像素 x 480像素)甚至更高。在成熟的3D视觉生态系统中,iToF方案也拥有成本优势。这些是iToF赢得安卓智能手机厂商青睐的主要原因。除智能手机之外,3D ToF在智能驾驶、机器人、智能眼镜、智能电视、智慧安防等领域都拥有广阔的发展前景,吸引了众多传统CMOS图像传感器、指纹识别传感器厂商加入“战局”。其中,索尼(Sony)无疑是3D ToF领域的领头羊,pmd与英飞凌(Infineon)也发布了一款极具竞争力的ToF图像传感器。业界预测CMOS图像传感器巨头三星(Samsung)和意法半导体将在2020~2021年推出自己的ToF图像传感器。

iToF传感器代表厂商产品(来源:麦姆斯咨询)


索尼在ToF领域的成功离不开一项收购——2015年10月8日收购比利时公司SoftKinetic,进军ToF传感器领域。2017年12月18日,SoftKinetic正式更名为Sony DepthSensing Solutions,加强DepthSense系列产品的市场地位。然后到2019年,ToF摄像头模组市场起飞时,这一举措使索尼在3D成像和传感接收芯片领域的市场份额从0%上升到45%。凭借强大的技术研发和供应能力,索尼有望继续保持在ToF传感器市场的领先地位。

苹果捧红3D dToF技术,中国厂商积极布局

2020年3月,苹果(Apple)公司发布了新款平板电脑:iPad Pro,搭载了基于3D dToF技术的激光雷达扫描仪。这对于消费电子产业界来讲无疑是一场强烈的视觉“地震”!而“震中”则是索尼为苹果定制生产的dToF图像传感器,其基于SPAD(单光子雪崩光电二极管)阵列,分辨率达到3万像素。根据全球多位分析师预测,2020年下半年苹果即将发布的iPhone 12 Pro Max很大可能后置激光雷达扫描仪,从而促使一些安卓智能手机从3D iToF转向3D dToF。拜苹果所赐,激光雷达从汽车电子领域蹿红到消费电子领域。

苹果平板电脑iPad Pro 2020及激光雷达扫描仪(LiDAR)

应用于iPad Pro 2020激光雷达扫描仪的索尼dToF图像传感器

在单芯片上集成SPAD阵列和测距电路的光电探测解决方案,可实现低激光功率下的远距离探测能力,并降低整体系统功耗和减小体积。但无论是对SPAD阵列芯片的设计能力,还是对制造工艺和封装技术,要求都非常高,因此,全球具有上述综合能力的厂商寥寥无几。受益于中国的创业环境和应用市场,一批具有创新能力的海归专家和本土精英投身于创业浪潮之中,撑起dToF传感一片天!据麦姆斯咨询调研,目前正在从事dToF传感器研发和生产的中国初创公司主要有芯视界(visionICs)、灵明光子(Adaps Photonics)、芯辉科技(Xilight)、飞芯电子(ABAX Sensing)、宇称电子(Microparity)、秉正讯腾等。

dToF传感器国内代表厂商产品(来源:麦姆斯咨询)


在实际的3D成像和传感应用中,外界环境复杂多变,会产生大量干扰和噪声,iToF技术面临着“多径干扰、飞行像素、精度随测量距离下降”等诸多挑战,因此并没有获得苹果的青睐。而dToF技术产生的误差在正常工作范围内不随距离变化,受多径干扰的影响小,并且功耗更低。因此,相比iToF,dToF在远距离、复杂环境的应用中具有优势,为智能手机增强现实(AR)及更广泛的3D传感应用领域提供新的技术选择。在这里需要强调一句:iToF和dToF各有自己的特点和优势,用户应该根据实际应用场景选择合适的技术路线。

SPAD自从被提出以来,就以其极快的响应速度和极高的灵敏度等特性,成为弱光探测和高速成像研究领域的一个热点技术。但是SPAD芯片实现大阵列的技术难点有很多,既包括器件物理层面的问题,例如提升小像素的光子探测效率(PDE),也涵盖电路设计和制造工艺方面的问题,例如TDC(时间-数字转换器)、淬火电路设计、跨阻放大器、3D堆叠工艺。所以,除了研究产业动态,麦姆斯咨询还调研了全球及中国学术领域的dToF传感器文献发表情况,挖掘了致力于dToF传感器研究的全球代表性科研机构、关键人员和高被引文献,并在本报告中提供给大家参考。dToF图像传感器不仅是一场技术竞赛,还是一项资本博弈,只有强大的参与者才能获胜。

dToF传感器英文文献全球分布(来源:麦姆斯咨询)


本报告还提供一份Excel文献数据库,其中包含了涉及dToF相关探测器和测量电路的100多篇英文文献索引和近60篇中文文献索引。这份文献数据库支持多字段检索,包括作者、单位、文献题名、摘要、期刊名称、出版年份、期号、页码等。

汽车激光雷达将成为ToF市场的发力点

汽车激光雷达作为一种采用ToF原理的测距系统,其核心元器件包括光源、光束操纵元件和光电探测器。其中,光电探测器结合飞行时间测量电路(包括TDC、TIA等)可以将探测目标的距离信息由光信号转换为电信号,以便汽车ADAS或自动驾驶系统理解外界环境状况并及时操控驾驶行为。随着激光雷达核心元器件采用半导体技术,成本不断降低,而性能不断优化,激光雷达也将从价格昂贵、模拟信号输出、机械旋转式的初始阶段,逐渐过渡到价格亲民、数字信号输出、关键元件固态化的阶段,势必成为ToF市场的重要推动力量。

汽车激光雷达产业链代表厂商(来源:麦姆斯咨询)


麦姆斯咨询通过分析各种汽车激光雷达,总结了光源、光束操纵元件和光电探测器的主要类型,并给出了汽车激光雷达对光电探测器的要求及市场上的典型产品案例。例如,Ouster采用独特的数字技术、多光束闪光激光雷达架构,提供高分辨率、高可靠性、低成本的数字激光雷达,其核心芯片均是自主研发,包括一颗VCSEL阵列和一颗SPAD芯阵列;览沃科技(Livox)发布的Horizon(浩界)高性能激光雷达采用具有六个敏感单元的APD线阵,其由日本滨松公司定制生产。

汽车激光雷达发展路线图(来源:麦姆斯咨询)


从激光雷达光电探测器的像元排列方式来看,可以分为单点式、线阵式和面阵式。机械旋转式激光雷达主要采用单点雪崩光电二极管(APD),随着激光雷达固态化的发展,逐渐过渡到线阵式和面阵式光电探测器,如SPAD阵列。但SPAD阵列制造难度高,供应商稀缺,产业链尚未成熟。硅光电倍增管(SiPM)也面临相似的问题,技术主要掌握在国际大厂手中(如滨松、安森美半导体)。我们也非常期待着芯视界、灵明光子、芯辉科技、飞芯电子等国内光电探测器创业公司尽早实现技术突破和产品量产!

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原文标题:《飞行时间(ToF)传感器技术及应用-2020版》

文章出处:【微信号:MEMSensor,微信公众号:MEMS】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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