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3D視覺熱潮來襲,“ToF”接力“結構光”

MEMS ? 來源:MEMS ? 2020-09-21 10:07 ? 次閱讀


2017年,蘋果iPhone X前置結構光(SL)模組開啟了3D成像和傳感時代。隨后,安卓智能手機推動第二波3D成像和傳感應用,iToF(間接飛行時間)模組加快滲透。2020年3月,蘋果新款iPad Pro閃亮登場,捧紅了dToF(直接飛行時間)模組——激光雷達掃描儀。那么,2020年下半年蘋果即將發布的iPhone 12系列手機是否會再接再厲,加快dToF應用步伐呢?

3D視覺熱潮來襲,“ToF”接力“結構光”

視覺是人類獲取信息的主要載體;類似地,視覺傳感器也是機器獲取信息的主要載體。模仿人類視覺體驗,機器視覺正從二維(2D)走向三維(3D),并在某些方面超越人類視覺,為豐富多彩的創新應用提供發展驅動力。如今,3D傳感結合人工智能AI),正在改變著各行各業的運行模式和人類的生活方式:從“智能手機人臉識別、零售行業刷臉支付”,到“交通工具自動駕駛、游戲領域體感操控”,再到“增強現實(AR)、虛擬現實(VR)”……為了讓大家把握3D時代機遇,麥姆斯咨詢經過深入調研和專家訪談,撰寫并發表了《飛行時間(ToF)傳感器技術及應用-2020版》報告。

3D成像和傳感應用示例(來源:麥姆斯咨詢)


消費電子領域,3D成像和傳感模組主要有三大類:立體視覺、結構光、飛行時間(ToF)。但是在智能手機上很難尋覓到立體視覺的身影,主要是結構光和ToF的競爭。結構光和ToF都屬于主動光探測方案,包括發射端和接收端兩部分,以典型的3D iToF攝像頭模組為例,發射端核心元器件包括垂直腔面發射激光器(VCSEL)、擴散片(diffuser)和透鏡,接收端核心元器件包括ToF圖像傳感器、窄帶濾光片和透鏡。結構光的“舞臺”是手機前置攝像頭,而ToF則可以“前后通吃”,尤其是利用手機后置攝像頭實現增強現實(AR)功能,都是ToF的天下。雖然iPhone X采用的結構光被認為是3D成像和傳感時代的起點。但是越來越多的智能手機3D模組向ToF發展,從而提升屏占比(全面屏趨勢)和抗陽光干擾性能,并降低計算量和成本。

3D成像和傳感模組及元器件示例(來源:麥姆斯咨詢)

采用3D成像和傳感技術的智能手機(來源:麥姆斯咨詢)


其實,智能手機的ToF應用早于2014年就開始了,不過當時還沒實現3D成像和傳感,僅僅是單點或小陣列測距(1D dToF方案),主要應用是自動對焦、接近檢測、人體存在檢測。2014~2018年期間,意法半導體(ST)幾乎獨享手機ToF測距/接近傳感器市場,2019年11月宣布出貨量突破10億大關。艾邁斯半導體ams)嗅到了此商機,除了為華為定制了ToF測距/接近傳感器,還于2019年推出全球最小的集成式ToF測距/接近傳感器:TMF8701。

ToF在消費電子領域的應用趨勢(來源:麥姆斯咨詢)


在3D ToF方面,人臉識別、手勢識別、增強現實等應用成為增長驅動力。由于采用背照式(BSI)技術,iToF圖像傳感器現在有了很大的改進,分辨率可達VGA(640像素 x 480像素)甚至更高。在成熟的3D視覺生態系統中,iToF方案也擁有成本優勢。這些是iToF贏得安卓智能手機廠商青睞的主要原因。除智能手機之外,3D ToF在智能駕駛、機器人、智能眼鏡、智能電視、智慧安防等領域都擁有廣闊的發展前景,吸引了眾多傳統CMOS圖像傳感器、指紋識別傳感器廠商加入“戰局”。其中,索尼(Sony)無疑是3D ToF領域的領頭羊,pmd與英飛凌(Infineon)也發布了一款極具競爭力的ToF圖像傳感器。業界預測CMOS圖像傳感器巨頭三星(Samsung)和意法半導體將在2020~2021年推出自己的ToF圖像傳感器。

iToF傳感器代表廠商產品(來源:麥姆斯咨詢)


索尼在ToF領域的成功離不開一項收購——2015年10月8日收購比利時公司SoftKinetic,進軍ToF傳感器領域。2017年12月18日,SoftKinetic正式更名為Sony DepthSensing Solutions,加強DepthSense系列產品的市場地位。然后到2019年,ToF攝像頭模組市場起飛時,這一舉措使索尼在3D成像和傳感接收芯片領域的市場份額從0%上升到45%。憑借強大的技術研發和供應能力,索尼有望繼續保持在ToF傳感器市場的領先地位。

蘋果捧紅3D dToF技術,中國廠商積極布局

2020年3月,蘋果(Apple)公司發布了新款平板電腦:iPad Pro,搭載了基于3D dToF技術的激光雷達掃描儀。這對于消費電子產業界來講無疑是一場強烈的視覺“地震”!而“震中”則是索尼為蘋果定制生產的dToF圖像傳感器,其基于SPAD(單光子雪崩光電二極管)陣列,分辨率達到3萬像素。根據全球多位分析師預測,2020年下半年蘋果即將發布的iPhone 12 Pro Max很大可能后置激光雷達掃描儀,從而促使一些安卓智能手機從3D iToF轉向3D dToF。拜蘋果所賜,激光雷達從汽車電子領域躥紅到消費電子領域。

蘋果平板電腦iPad Pro 2020及激光雷達掃描儀(LiDAR)

應用于iPad Pro 2020激光雷達掃描儀的索尼dToF圖像傳感器

在單芯片上集成SPAD陣列和測距電路的光電探測解決方案,可實現低激光功率下的遠距離探測能力,并降低整體系統功耗和減小體積。但無論是對SPAD陣列芯片的設計能力,還是對制造工藝和封裝技術,要求都非常高,因此,全球具有上述綜合能力的廠商寥寥無幾。受益于中國的創業環境和應用市場,一批具有創新能力的海歸專家和本土精英投身于創業浪潮之中,撐起dToF傳感一片天!據麥姆斯咨詢調研,目前正在從事dToF傳感器研發和生產的中國初創公司主要有芯視界(visionICs)、靈明光子(Adaps Photonics)、芯輝科技(Xilight)、飛芯電子(ABAX Sensing)、宇稱電子(Microparity)、秉正訊騰等。

dToF傳感器國內代表廠商產品(來源:麥姆斯咨詢)


在實際的3D成像和傳感應用中,外界環境復雜多變,會產生大量干擾和噪聲,iToF技術面臨著“多徑干擾、飛行像素、精度隨測量距離下降”等諸多挑戰,因此并沒有獲得蘋果的青睞。而dToF技術產生的誤差在正常工作范圍內不隨距離變化,受多徑干擾的影響小,并且功耗更低。因此,相比iToF,dToF在遠距離、復雜環境的應用中具有優勢,為智能手機增強現實(AR)及更廣泛的3D傳感應用領域提供新的技術選擇。在這里需要強調一句:iToF和dToF各有自己的特點和優勢,用戶應該根據實際應用場景選擇合適的技術路線。

SPAD自從被提出以來,就以其極快的響應速度和極高的靈敏度等特性,成為弱光探測和高速成像研究領域的一個熱點技術。但是SPAD芯片實現大陣列的技術難點有很多,既包括器件物理層面的問題,例如提升小像素的光子探測效率(PDE),也涵蓋電路設計和制造工藝方面的問題,例如TDC(時間-數字轉換器)、淬火電路設計、跨阻放大器、3D堆疊工藝。所以,除了研究產業動態,麥姆斯咨詢還調研了全球及中國學術領域的dToF傳感器文獻發表情況,挖掘了致力于dToF傳感器研究的全球代表性科研機構、關鍵人員和高被引文獻,并在本報告中提供給大家參考。dToF圖像傳感器不僅是一場技術競賽,還是一項資本博弈,只有強大的參與者才能獲勝。

dToF傳感器英文文獻全球分布(來源:麥姆斯咨詢)


本報告還提供一份Excel文獻數據庫,其中包含了涉及dToF相關探測器和測量電路的100多篇英文文獻索引和近60篇中文文獻索引。這份文獻數據庫支持多字段檢索,包括作者、單位、文獻題名、摘要、期刊名稱、出版年份、期號、頁碼等。

汽車激光雷達將成為ToF市場的發力點

汽車激光雷達作為一種采用ToF原理的測距系統,其核心元器件包括光源、光束操縱元件和光電探測器。其中,光電探測器結合飛行時間測量電路(包括TDC、TIA等)可以將探測目標的距離信息由光信號轉換為電信號,以便汽車ADAS或自動駕駛系統理解外界環境狀況并及時操控駕駛行為。隨著激光雷達核心元器件采用半導體技術,成本不斷降低,而性能不斷優化,激光雷達也將從價格昂貴、模擬信號輸出、機械旋轉式的初始階段,逐漸過渡到價格親民、數字信號輸出、關鍵元件固態化的階段,勢必成為ToF市場的重要推動力量。

汽車激光雷達產業鏈代表廠商(來源:麥姆斯咨詢)


麥姆斯咨詢通過分析各種汽車激光雷達,總結了光源、光束操縱元件和光電探測器的主要類型,并給出了汽車激光雷達對光電探測器的要求及市場上的典型產品案例。例如,Ouster采用獨特的數字技術、多光束閃光激光雷達架構,提供高分辨率、高可靠性、低成本的數字激光雷達,其核心芯片均是自主研發,包括一顆VCSEL陣列和一顆SPAD芯陣列;覽沃科技(Livox)發布的Horizon(浩界)高性能激光雷達采用具有六個敏感單元的APD線陣,其由日本濱松公司定制生產。

汽車激光雷達發展路線圖(來源:麥姆斯咨詢)


從激光雷達光電探測器的像元排列方式來看,可以分為單點式、線陣式和面陣式。機械旋轉式激光雷達主要采用單點雪崩光電二極管(APD),隨著激光雷達固態化的發展,逐漸過渡到線陣式和面陣式光電探測器,如SPAD陣列。但SPAD陣列制造難度高,供應商稀缺,產業鏈尚未成熟。硅光電倍增管(SiPM)也面臨相似的問題,技術主要掌握在國際大廠手中(如濱松、安森美半導體)。我們也非常期待著芯視界、靈明光子、芯輝科技、飛芯電子等國內光電探測器創業公司盡早實現技術突破和產品量產!

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原文標題:《飛行時間(ToF)傳感器技術及應用-2020版》

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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