前置3D成像将以结构光为主流，ToF有望后期用于后置

前置3D成像将以结构光为主流，ToF有望后期用于后置

　　2D成像技术以臻成熟，唯有通过维度提升向3D发展才能继续突破成像技术的局限。3D成像通过获取深度信息(Z轴)，同时融合人脸识别、虹膜识别等功能将带来智能设备的外观创新和交互方式的变革，创造诸多行业新应用。3D成技术并不是最近才研发完成的新技术，行业巨头微软、谷歌、苹果等已在该领域布局近10年，之前已有各类产品问世。

　　3D 摄像头逐步成为标配

　　3D摄像头相比传统摄像头，在硬件上最大的不同是前端引入了vcsel模组。3D摄像头特点在于除了能够获取平面图像以外，还可以获得拍摄对象的深度信息，即三维的位置及尺寸信息，其通常由多个摄像头+深度传感器组成。

　　3D摄像头可实现实时三维信息采集，为消费电子终端加上了物体感知功能，从而引入人机交互、人脸识别、三维建模、AR、安防和辅助驾驶等多个应用场景。

　　美国权威咨询机构Cowen and Company发布报告称，苹果的下一代iPhone可能会包含某种面部识别或手势识别功能，由安装在前置摄像头附近的新的激光发射器和红外模块实现，新款iPhone可能会配备一种新的深度感应器，可以为未来的iPhone增添手势识别、人脸识别，甚至AR功能。

　　根据研究机构Zion Research预测数据，3D摄像头市场规模将从2015年的12.5亿美元增长到2021年的78.9亿美元，年均增长率达35%。

　　前置3D成像将以结构光为主流，ToF有望后期用于后置

　　根据硬件实现方式的不同，目前行业内所采用的主流3D机器视觉大约有三种：结构光、TOF时间光、双目立体成像。

　　三种主流的方案(结构光、TOF时间光、双目立体成像)中，比较成熟的是结构光和TOF时间光。其中结构光方案最为成熟，已经大规模应用于工业3D视觉领域，但是极易受到外界光的干扰、响应速度较慢、识别精度较低，而TOF方案在这几个方面均比结构光方案具有一定的优势，因此TOF成为了目前在移动端被看好的方案。双目立体成像方案抗环境光干扰强，分辨率高，也是移动端可选方案之一，但是技术较新不够成熟，目前在机器人、自动驾驶领域应用较多。

　　TOF与结构光的区别在于对红外光的使用方式不同，TOF通过计算红外光发出光线与返回光线之间的向位移变化换算为位臵信息，而结构光依靠向物体投射一系列光线图案组合，然后通过检测光线的边缘来测量距离，二者的硬件结构是类似的。二者比较明显的区别在于，在红外光发射端，TOF基本不需要使用光学棱镜，而结构光由于需要形成特定的光学图案，所以需要添加DOE(衍射光栅)和Lens(光学棱镜)。

　　综合比较3大方面优缺点，结构光方案适合于消费电子产品前置3D成像，用于近距离场景。而ToF方案使用于消费电子产品的后置3D成像，用于远具体、室外强干扰环境。

　　从厂商的站队以及产品影响力来看，结构光方案也占据了主流。采用结构光技术路线代表公司有PrimeSense(被苹果收购)、Microsoft、Intel、Google等，厂商影响力大，产品接受度高，是最主流的3D成像实现方法，当前创业公司几乎都沿用此技术路线。飞行时间法(ToF)除在体感游戏外，并无太多应用。双目立体视觉方案因检测范围太小(不足1米)，远距离检测问题很多，导致应用场景太少。

　　据外媒报道，iPhone 8中的3D识别系统利用了“结构光”的原理，通过将线光源投射到被测物体上时，根据这些光栅的畸变来解调出被测物的三维信息。

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