作為智能手機的三大創(chuàng)新之一，3D ToF深度傳感技術依靠體積小、誤差低、直接輸出深度數(shù)據(jù)與抗干擾性強等優(yōu)勢，成為近年來智能手機上的關鍵創(chuàng)新亮點之一。

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。

相比3D深度視覺其它兩種方案（結構光與雙目立體成像技術）而言， ToF方案在實際應用中的優(yōu)勢顯著。例如：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(jié)省采用強大后處理系統(tǒng)帶來的相關成本；ToF測距規(guī)模彈性大，大多數(shù)情況下只需改變光源強度、光學視野以及發(fā)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(yōu)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。目前，ToF技術應用領域廣泛，包括：

消費電子：虛擬現(xiàn)實、人臉識別、體感交互等新零售：手勢識別、客流統(tǒng)計、行為識別等智能安防：人臉識別、行為分析等工業(yè)級自動化：自動避障、測量測距、感知定位等醫(yī)療電子：增強現(xiàn)實、遠程交互等汽車電子：輔助駕駛、人臉識別、手勢識別等

TOF測量原理

TOF飛行時間，即傳感器發(fā)出經(jīng)調(diào)制的近紅外光，遇物體后反射，傳感器通過計算光線發(fā)射和反射時間差或相位差，來換算被拍攝景物的距離，以產(chǎn)生深度信息，此外再結合傳統(tǒng)的相機拍攝，就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現(xiàn)出來。

發(fā)射的紅外光線被被測物體反射后回到傳感器，內(nèi)置的計時器記錄其來回時間，然后即可計算出其距離。聽起來好像和大家玩爛了的超聲波測距沒啥不同。但其實不然，超聲波測距對反射物體要求比較高，面積小的物體，如線、錐形物體就基本測不到，而TOF紅外測距完全可克服此問題，同時TOF測距精度高，測距遠，響應快。

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。

ToF的原理是通過光子的反射測距。傳統(tǒng)上是紅外測距，但紅外測距沒有計算時間差的能力，主要靠測光強，但打在黑色、白色等顏色物體上，由于材料本身的吸收度不同，也會影響測距效果，因此ST的FlightSense采用計算發(fā)射和返回的光子時間差，即計算飛行時間(ToF)方案。另外在集成度上，ST的方案是發(fā)射和接收都做在一起，而紅外測距往往是分立方案。

市面上有多家公司采用ToF方法，但主要采用相位測距法，主要用于工業(yè)，原理是脈沖計算法，但在波谷的能量就不測量了，會造成能量損失。

為何ST方案的測距角度都是25°?因手機鏡頭弧度是25°左右，所以市面上的產(chǎn)品往往是25~30°視角。FlightSense二代之所以是2米測距，因手機拍攝的理想距離是1.2~1.5米。

市面上有多家公司采用ToF方法，但主要采用相位測距法，主要用于工業(yè)，原理是脈沖計算法，但在波谷的能量就不測量了，會造成能量損失。

飛行時間(ToF)傳感系統(tǒng)是最有盈利空間的創(chuàng)新成像技術之一。市場上的主要消費類產(chǎn)品制造商都希望在各種智能硬件中集成飛行時間(ToF)測距，以提供3D成像、接近感應、環(huán)境光感測、手勢識別等功能。

意法半導體在飛行時間(ToF)傳感方面潛心研究，而iPhone 7 Plus中的飛行時間(ToF)測距傳感器是意法半導體為蘋果公司定制的產(chǎn)品。

這款為蘋果定制的產(chǎn)品位于iPhone手機前面、主揚聲器上方，采用光學柵格陣列(LGA)封裝形式，尺寸為2.8mm x 2.40mm，小于意法半導體對外公開銷售的任一款ToF傳感器。

ToF究竟是未來趨勢還是廠商套路

既然 TOF 的歷史已經(jīng)如此悠久，為啥近一年才成為消費電子的熱詞呢?

因為概念出現(xiàn)了混淆，如今熱議的 TOF 技術其實應該叫 TOF 3D 技術，屬于 3D 視覺技術的一種，目標是和 2D 相機配合建立物體和空間的立體模型，而之前的 TOF 只是點光源，只是用于測量前方物體距離有多遠而已，無論從實現(xiàn)目標還是復雜度來說都不能相提并論。

此外，有關 TOF 3D 的基本原理還是要再簡單講一下，首先通過紅外光源，打出超短的脈沖信號，形態(tài)是面光，要求覆蓋整個視場范圍，然后通過紅外相機接收反射信號，在成像的同時也獲得了空間內(nèi)每個點收發(fā)信號的時間差，最后通過光速計算出距離，就能搞定視場內(nèi)整個空間的 3D 輪廓。

當然，理論都是很美好的，否則沒人會愿意推進它們的實用化，尤其對大家伙們來說，如今的產(chǎn)品做到了什么程度才是關鍵。

好在這件事分析起來不難，因為目前主流市場上用 TOF 3D 的產(chǎn)品也就三款，一個“前置”是 vivo NEX雙屏版，兩個后置，OPPO R17 Pro 和華為榮耀 V20。接下來我們逐個分析。

vivo NEX 雙屏版官方說的很明確，TOF 就是拿來搞面部識別用的，和結構光一個玩法。模組上的合作伙伴是艾德諾半導體(ADI)，型號是 ADDI9036，鏡頭光圈 f/1.3，再就沒有其他的公開資料。不過從 ADI 以往展出的產(chǎn)品來看，最近的是 ADDI9033，用于工業(yè)機械臂，sensor 分辨率是 VGA(640*480) 水準，這樣可以推知 9036 應該是 9033 的衍生版本。

其中值得一提的是，對于前置面部識別來說，行業(yè)內(nèi)主流的選擇是結構光，原因各家有多次科普，這里就簡單提一下，即在正常使用距離(0.2-1.2m)，結構光的深度精度明顯比 TOF 更有優(yōu)勢，TOF 則需要更遠一些才能發(fā)揮。這很好理解，畢竟距離太近的話，精度需求也更細微，信號來回時間太短，甚至接近于信號本身的脈沖長度，算起來誤差就會很大，而距離變長的話，結構光實際有效的采集點會變少，單個斑點面積會變大，精度當然也會有明顯的損失。不過從實際產(chǎn)品來看，vivo NEX 至少接入了支付寶的面容支付，說明安全性上用起來并沒啥問題。

而在構造上，從實際產(chǎn)品來看，TOF 面部和結構光都是 3 個必需元器件，但不同在于，結構光需要點陣投影器和紅外相機拉開一定的距離，因此它們在所有產(chǎn)品上都是分居左右兩側的，而 TOF 沒這種需求，因而相對來說堆疊比較簡單。

至于 vivo 官方所宣稱的“TOF 精度是結構光的 10 倍”，則應該是指其 sensor 的 VGA 分辨率，640*480=307200 正好 30 萬像素，是結構光 3 萬個點陣的“10 倍”。不過這很顯然是偷換概念，畢竟結構光的點陣和 sensor 的分辨率并不能混為一談，真要論起來，結構光陣營最低端的 OV9282 都有 100 萬像素，數(shù)量碾壓 TOF，而高端 TOF sensor 用的 IMX456QL，單像素尺寸 10μm，反過來又碾壓了結構光普遍的 3μm，你說這事該咋整? 況且，作為 3D 視覺技術，更重要的還是在于深度的精度，無論 TOF 的分辨率還是結構光的點陣數(shù)量，都屬于 2D 平面的概念，比來比去也沒啥意思。

綜上，“前置”用于面部識別的 TOF，實際用起來不會好于結構光。

該輪到后置這兩位，R17 Pro 和 V20 其實沒有本質(zhì)區(qū)別，sensor 都是同款，索尼 IMX316，公開資料也很少，索尼對此一言不發(fā)。

找遍全網(wǎng)，只有一個國外設備商有所提及 http://www.dynaoptics.com/time-of-flight.html ，具體見下，IMX316 被稱為“輕 TOF”，也就是入(最)門(低)級(端)。

需要補充的是，上面的表格數(shù)據(jù)有些偏差，比如索尼已經(jīng)公布的 IMX456QL，是 1/2 英寸 10μm，30 萬像素，和表格上 1/3 英寸不同。不過 IMX316 的參數(shù)還是和網(wǎng)絡上流傳的吻合，1/6 英寸，像素只有一種傳說是 4.32 萬，好吧，是挺慘的。

那么這玩意到底有啥用呢?一是拿來當景深攝像頭用，榮耀 V20 就是這么干的，眾所周知這活是個攝像頭就能干，所以意義不大;R17 Pro 早期有個 TOF 3D 建模功能，圍物體轉一圈就能建立一個 3D 模型，和華為的小物建模用途差不多，但可能是因為效果過于感人，當初到手試了一下從來沒建出過像樣的東西，在某次更新之后，OPPO 取消了這個功能，目前只有內(nèi)置的 AR 測量功能依賴了 TOF 模組，其實現(xiàn)效果和 iPhone 的測距儀大同小異，功能上全面一點點。

因此簡單說，就是目前的 IMX316 其實沒什么用，或者說很容易替代，沒啥存在的必要?？紤]到 sensor 的規(guī)格，以及這些產(chǎn)品的上市時間，它們的應該也沒什么使用潛力，故而可以說后置的 TOF 目前來看沒啥存在的必要。

總結一下，目前的 TOF 3D 技術，“前置”體驗不超過結構光，后置的存在意義暫時為 0，或許過個半年一年，后置 TOF 會找到用武之地，但也很可能輪不到目前已經(jīng)上市的 IMX316 們，畢竟規(guī)格偏弱。

審核編輯：郭婷