国产全新3D dToF芯片发布

发布时间：2023-05-22 09:52:45 所属栏目：动态来源：

导读：日前，由中国半导体行业协会IC设计分会（ICCAD）、芯原股份、松山湖管委会主办的主题为“AR/VR/XR x 元宇宙”的“2023松山湖中国IC创新高峰论坛”正式在广东东莞松山湖召开。

目前，主流的3D

日前，由中国半导体行业协会IC设计分会（ICCAD）、芯原股份、松山湖管委会主办的主题为“AR/VR/XR x 元宇宙”的“2023松山湖中国IC创新高峰论坛”正式在广东东莞松山湖召开。

目前，主流的3D成像技术主要有三种，分别是双目主动立体视觉，结构光和TOF（Time Of Flight，又可分为iToF和dToF）。

从各项技术优缺点来看，双目成像虽然有着3D成像分辨率高、精度高、抗强光干扰性强、成本低等优势，但是其缺点也非常明显，比如其算法非常复杂、容易受到环境因素干扰、依赖环境光源、暗光场景表现不佳、模组尺寸相对较大等。

3D结构光虽然有效识别距离相对较短，模组结构也比较复杂，成像容易受强光干扰，成本也相对较高，但是其通过一次成像就可以得到深度信息，能耗低、成像分辨率高，非常适合对安全级别要求较高的3D人脸识别、3D人脸支付等方面的应用。

相比之下，3D ToF技术虽然成像精度和深度分辨率相比结构光要低一些，功耗较高，但是其优势在于识别距离更远，可以做到0.4米到5米甚至更远的中远距离识别，抗干扰性强，而且FPS刷新率更高，这也使得ToF技术不仅可以应用于3D人脸识别、3D建模等方面，还可适用于SLAM、手势识别、体感游戏、AR/VR等多方面的应用，相比结构光技术应用面更广。

iToF 间接测量飞行时间，其原理为把发射的光调制成一定频率的周期型信号，测量该发射信号与到达被测量物反射回接收端时的相位差，间接计算出飞行时间。由于 iToF sensor 的 pixel 相对较小，可实现相对较高的图像分辨率。

但iToF问题在于测距精度的实现限制了最大测距距离，从原理上看，随着调制频率提高,测试精度得到改善,由于较高的调制频率导致对应测距距离不能太远,而环境光对系统将产生干扰。

dToF是直接测量飞行时间，原理为向被测物体发射光脉冲，通过对反射和发射光脉冲时间间隔的测量，直接计算待测物体的深度。测距原理使得 dTOF 测量准确度不会因距离增加而降低，功耗更低，同时对气候的抗干扰能力较强。

总结两种技术的优缺点来看，iToF具备低成本、较高分辨率等优势，但识别距离相对较短，抗干扰性略差；相比之下,dToF系统具有功耗小,抗干扰性强,识别距离远等优势,在具有较高准确度的情况下可以满足较远距离探测需要。

聚芯微联合创始人、CTO孔繁晓也表示，我们看到3D ToF技术在AR/VR/XR应用方面的优势需求，主要的应用场景有两个方向，一个是更精细、更高速的，基于肢体或手势辨识的场景,它希望有较高分辨率,有更细的辨识准确性和速度。

另一种是对于混合现实方面，需要对整个空间进行扫描和建模，在这种情况下，可能对距离提出更高的要求。相对于其他3D视觉技术来说，ToF技术凭借分辨率及精度适中、识别距离更远、功耗低、平台易于集成等特点，更适用于AR/VR/MR设备所需的SLAM、3D建模等应用。

聚芯微作为一家具有较强的3D视觉技术能力的厂商，该公司既能提供工业中可视图像传感器,又能提供业界少数可以提供高性能图像传感器的企业之一,致力于为行业提供一站式解决方案。

在产品布局方面，聚芯微采取的是音频、触感、光学多产品线并行发展。其中，音频产品已实现数亿级别量产；线性马达驱动芯片也于2022年全面完成手机市场高中低端产品开发，解决了目前市场单一供应商的行业痛点。

其首款线性马达驱动芯片匹配Haptic Core1.0的算法，目前也被OPPO Find X6系列采用；在先进光学传感器方面，聚芯微的ALS only 单光感方案可兼容主流产品，实现光感产品在手机及IoT领域的广泛布局。其中，环境光传感器、多光谱芯片都已经大规模出货。

在3D ToF图像传感器芯片方面，聚芯微已经推出了国内首颗BSI 5um VGA iToF 传感器，且已获得主流手机客户订单并量产。

并且功耗相比竞品低30%，是整个行业目前功耗最低的iToF传感器，支持非常灵活的配置模式，同时还有一个相对比较标准化的参考模组设计，整个模组系统功耗不超过600mW。

针对典型的大卫头模型的测试，即使在叠加了100w干扰的状态下，整个面部点云还是最纯净的，拥有更强的成像效果和抗干扰性。

针对户外的场景，100klux场景下，在4.5米，基于2.5w 940nm激光，整体系统功耗大概是几百毫瓦的量级，可能用于某些手势装置或电池方面的应用需求,是即插即用户外场景的要求。

据介绍，这款聚芯微自主知识产权的iToF传感器目前已经大量出货，可以应用于消费物流、手机、扫地机器人、智慧物流机器人、无人工厂、轨道交通等应用场景。

需要指出的是，dToF 深度算法相对简单，但难点在于用以实现较高精度的 SPAD（单光子雪崩二极管）。dToF 要检测光脉冲信号（纳秒甚至毫秒级），因而对光的敏感度要求很高，因此接收端通常选择 SPAD或者 APD（雪崩光电二极管）这类传感器来实现。但是，APD集成度弱于普通的CMOS 图像传感器，像素尺寸一般大于 10μm，从而分辨率通常较差，成本也更高。

相比之下，SPAD比APD更敏感，一个光生载流子就能触发大量雪崩电流，并且能够直接产生数字触发信号，可以实现更小的像素尺寸，而且可以与CMOS完全兼容。可以说，SPAD管理是目前 dToF 技术的核心，但是操作难度大且制作流程复杂，目前仅少数厂家具备大规模生产能力。

具体技术指标方面，SIF7010拥有1200的成像点（40×30像素），最远距离5米，Depth精准度1%，本机抗干扰性较好,系统功耗低于 200毫安,适用于多区对焦, SLAM及手势操作等应用中,均为高效可靠。

据介绍，SIF7010相对于苹果所采用的索尼dToF方案来说，能够实现近似的AR/VR方案效果,同时在造价和功耗方面有较大优势,目前芯片已进入工程化阶段,预计今年年底能够实现商用

基于目前整个行业的发展趋势，我们认为3D ToF技术的适用性会更广泛，不管是iToF，还是dToF，彼此之间是互补的关系。iToF可以做相对近距离、分辨率更高的建模应用。

（编辑：汽车网）

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