各路豪傑助力 ToF聲勢看漲

作者 : Anthea Chuang,EE Times Taiwan

ToF技術能夠達到甚麼樣的「高度」,能走多長遠,並創造出何種「光明」的未來?在智慧型手機之外,ToF還有哪些應用領域值得關注?各種新技術將如何「加持」ToF打下江山?首先,就從ToF的發展現況談起。

3D影像感測技術自從獲得智慧型手機製造商青睞以來,包括飛行時間(ToF)、結構光(Structured Light)…等技術也逐漸獲得各家業者重視。其中,ToF由於較結構光技術具備了演算法簡易、訊框(frame)率高、成本低…等特性,已經在智慧型手機以外的應用市場攻城掠地。再加上,人工智慧(AI)、5G…等新技術的加持,ToF勢必能在開創更多新應用,甚至也可能進一步出現「殺手級應用」。

究竟,ToF技術能夠達到甚麼樣的「高度」,能走多長遠,並創造出何種「光明」的未來?在智慧型手機之外,ToF還有哪些應用領域值得關注?各種新技術將如何「加持」ToF打下江山?首先,就從ToF的發展現況談起。

ToF發展現況

自從2018年8月OPPO發表首支搭載ToF鏡頭的智慧型手機R17 Pro,揭開智慧型手機導入ToF的序幕後,智慧型手機一直是ToF最主要的應用市場。而隨著ToF在智慧型手機上的優勢逐漸被挖掘,ToF也已開始以智慧型手機為中心向外滲透到其他的應用中。市調機構即預測,2019與2020年全球搭載ToF模組的智慧型手機出貨量,分別為4,300萬支和1億5,000萬支。

手機應用再下一城

不僅如此,據了解,現階段華為(Huawei)、三星(Samsung)部分高階智慧型手機的前後鏡頭,皆採用ToF模組;近期,市場更是傳出蘋果(Apple)計畫在2020年推出的新iPhone與iPad Pro機種中,採用ToF後置鏡頭的消息,可望帶動其他手機業者群起效尤。眾多利多,不僅奠定了ToF在智慧型手機市場的地位,也推升內建ToF智慧型手機的出貨量。

英飛凌科技(大中華區)電源與感測系統事業部總監麥正奇表示,2019年時,多家手機品牌廠商發表了多款採用ToF技術的智慧型手機,也吸引更多後繼者在新機種中導入ToF技術。ToF在智慧型手機的應用包括:前置及後置鏡頭用於解鎖手機或安全支付的臉部辨識,以及拍照功能的提升。可以說,目前智慧型手機的市場已經起飛,短期內可望成為ToF應用的大宗而為提升智慧型手機的銷售,業者也不斷求新求變,積極利用ToF技術,拓展智慧型手機可能的新應用。其中,擴增實境(AR)/虛擬實境(VR)將成為一個重要的應用發展方向。

 

意法半導體ToF FlightSense應用原理。 (資料來源:意法半導體)

另外,業者也認同ToF不僅可讓照相功能的景深表現更細緻,還能夠強化智慧型手機的AR遊戲效果,以及實現手勢辨識…等。意法半導體(ST)行銷經理朱振盟說明,ToF可協助手機中,對影像需求較低的應用,若未來ToF解析度提升到百萬畫素或ToF多點偵測更加成熟,將可望開發出更多新穎的應用,例如透過多點ToF提供景深圖供AR系統作更精確的判斷,或是利用百萬畫素等級的ToF以實現更精細的偵測功能。

不僅如此,蘋果的走向也將使ToF技術更「夯」。事實上,目前ToF模組大多是Android陣營手機業者導入,耐能(Kneron)智慧創辦人暨執行長劉峻誠表示,根據媒體披露,蘋果有意在下一代iPhone機型中使用ToF替代結構光作為Face ID的解決方案,並在後置鏡頭中使用,以改善肖像模式的深度拍攝,以及增強AR功能的遊戲和Snapchat等應用。若此「傳言」實現,可以想見,ToF技術成為智慧手機的標配將成為一股新趨勢。

手機之外

不僅在智慧型手機市場,ToF在非手機領域也大有斬獲。意法半導體行銷經理林國志表示,ToF在個人電腦(PC)、工業或消費性市場都有商機。若將ToF應用分為兩類—使用者接近辨識與物件偵測,則在個人電腦、白色家電、智慧家庭門鎖、自動開蓋垃圾桶、水龍頭或照明控制…等應用中,ToF可用來偵測使用者是否靠近或離開,進一步開啟或關閉個人電腦顯示器或其他家電,以達到節約能源的效果。

此外,在個人電腦、筆電中,也已有業者使用ToF進行Face ID功能;或是偵測到人員接近時,
若是擁有者,則在臉部辨識之後不喚醒待機中的個人電腦,同時也啟動休眠中的電腦作業系統,或是周邊裝置。

在物件偵測的應用則是包括掃地機器人即時定位/避障,工廠產線上判斷零組件是否疏漏、庫存檢測,以及讓投影機具備自動對焦、平行校正等功能。劉峻誠認為,除了提高AR的性能外,機器人(清潔、交付)和使用手勢控制與用戶互動,例如游戲、售貨亭的控制台等案例也將從ToF技術中受益。

克服難題 ToF大顯身手

即使ToF受到各應用領域的青睞,但沒有一項技術是完美的,該技術目前仍有些瓶頸待突破。麥正奇說明,目前市場上的需求漸過渡至3D ToF感測,不過,這項技術存在著種種挑戰,例如最佳化功耗和可偵測距離及解析度之間的兩難。就像早期數位相機發展史一樣,拍攝越高畫質的照片,就越耗電,然而這只能憑藉半導體製程技術不斷的演進,才能克服這之間的矛盾。

除了功耗的問題,朱振盟認為,熱與尺寸也是ToF技術需要解決的問題。他進一步解釋,ToF的畫素比其他成像技術來得大,再加上需要搭配垂直共振腔面射型雷射(VCSEL)光源,因此整體尺寸較大,將限制該技術在體積較小裝置上的機會。不過,畫素尺寸的問題,亦可利用製程技術持續微縮,目前已有業者已啟動40奈米(nm)8×8多點ToF產品的研發。

劉峻誠則從3D成像技術方面來分析。他表示,3D成像技術一般常見問題是對光干擾的敏感性,亦即來自返迴路徑訊號的串擾,以及基於表面光潔度的訊號衰減、視角(FOV)重疊…等,不過,這些問題都不是ToF獨有的,是與其他3D成像技術相比,程度不同的差別。

克服了硬體的挑戰,ToF就能從此「一飛衝天」嗎?林國志認為,如何應用ToF軟體演算法,打造出最符合需求的應用,比解決硬體製程問題還重要。舉例而言,現在市面上有多家ToF供應商推出3D ToF高解析度方案,但廠商的應用真的需要嗎?更何況應用是否「真的」需要3D ToF高解析度方案?手上的資源,應用軟體、演算法開發能力,是否真的能將3D ToF高解析度方案發揮到淋漓盡致?這些都是業者需要思考的問題,否則,不但內建ToF技術的成品無法獲得市場認可,同時還將面臨高成本、裝置散熱…等問題。

 


英飛凌ToF影像感測器、立體視覺與結構光的比較。 (資料來源:英飛凌)

朱振盟建議,業者要導入ToF技術前,先正視自家的應用需要何種等級的ToF技術,並與合作廠商密切討論應用需要怎麼樣的軟體演算法,以發揮ToF裝置最佳效果。而不是一味的追求市場上最新的ToF硬體,最終無法「皆大歡喜」。

總而言之,硬體的挑戰在半導體業者的努力下,勢必有撥雲見日的一天;而軟體演算法,則是需要裝置、半導體與軟體業者合作無間。如此一來,才能使ToF技術的優點發揮的淋漓盡致,進一步開創出更多應用與商機。

新技術為ToF錦上添花

除了ToF自身技術的新進展為其帶來更多的市場機會,近期討論度很高的人工智慧與5G技術,也成為ToF的新助力。眾所周知,人工智慧的應用範疇相當廣泛,而人工智慧又會如何
協助ToF技術呢?麥正奇認為,人工智慧演算法的發展有助於傳統RGB和ToF兩種影像資訊的同步,縮小2D+3D影像同步所需要解析度間的差距。由於3D ToF的影像解析度遠不及現有的RGB技術,因此如何利用人工智慧演算法填補ToF在物體邊緣所缺少的深度資訊,將可望加速普及3D ToF的各種應用。

「人工智慧絕對可以增強ToF的使用方式。」劉峻誠強調,從邊緣人工智慧解決方案的角度來看,將ToF與人工智慧晶片或NPU搭配可以降低設備製造商的總成本,並提供更加安全的組合。ToF通常需要更高功率的主晶片來處理其運算,但是由於CPU處理各種任務,例如通訊、網路管理、記憶體管理等,因此存在更多的漏洞,這些漏洞使從ToF感測器收集的成像數據易受到駭客攻擊。相比之下,與NPU或人工智慧晶片配使用,可確保這些影像的安全性。因為NPU更加注重其功能,並且與NPU一起,可以使用價格更便宜的CPU來處理設備的其餘運算要求。更何況與ToF感測器配對的高階晶片相比,通用主處理器配對的人工智慧系統單晶片(SoC)將更實惠。

意法半導體也認為,搭配人工智慧,可以讓ToF衍生出更多應用。朱振盟舉例,包括手勢偵測、手部或臉部追蹤,都是ToF加上人工智慧後的成果;不僅如此,由於ToF主要是提供距離資訊,結合人工智慧技術的分析能力,可望進一步輔助與強化客戶開發的應用。

至於5G技術,劉峻誠認為,借助5G,越來越多的產品正在變得越來越機動性。機動性越來越強意味著對汽車、機器人等應用更快、更準確的響應需求也越來越大。因此,如果ToF達到預期的強大特性,有機會一躍成為主流技術。

麥正奇則表示,5G逐漸商用化,帶來更多的頻寬與更加安全的網路連線,讓大量的用戶和應
用進行更快速的連結,因此催生了更多需求快速傳輸大量資訊、多點對多點、更安全的物聯網(IoT)及3D感測應用。除了在手機上的應用,5G環境也將促成更多ToF的應用場景,例如:生物辨識應用於安全支付、汽車駕駛及乘客狀態偵測的安全應用、偵測車輛周邊障礙
物的辨識,以及智慧建築、智慧家居、工業自動化及醫療領域等。

競爭還是合作?

由於3D成像技術大行其道,一些能夠實現3D成像的技術如ToF、結構光、立體視覺(Stereoscopic Vision)…等也紛紛被比較各自的優勢。劉峻誠表示,每項3D成像技術的可製造性、堅固性、成本和性能將推動市場採用主流技術,將ToF與輕量級3D (Lw3D)臉部/物體辨識人工智慧模型等技術配對,可以意味著更準確和速度更快的人臉辨識與重建,或者可以用於更強大和準確的物體檢測。

華晶科技(altek)執行長夏汝文指出,3D感測主流技術為立體視覺與ToF。兩種感測技術從原理上決定了其應用領域的不同,從測量距離、深度精準度、演算法複雜度、掃描與響應速度、各類環境適應性、硬體成本進行對比分析,可闡明兩種技術各自適用的應用領域。

ToF引用原本成熟的技術、元件,所以在短距離的測距精準度會優於其他技術,但跟所有純主動式測距技術相同,經常受環境光強或物體材質影響,而降低精確度甚至失效。夏汝文進一步說明,ToF技術的缺點在於其3D成像精準度和深度圖解析度相對較低、功耗較高。另一方面,主動立體視覺(Active Stereo Vision,ASV)系統如人的雙眼,可以清楚辨識物體的遠近,這現今是最接近人眼的技術。因此華晶科技認為主動式立體視覺,加上人工智慧技術的強化,可模擬人類的雙眼,甚至人眼無法判斷或在距離遠近的視覺深度都可以做到。有鑑於此,結合類似人眼的雙目視覺鏡頭,搭載散斑成像(Speckle imaging),即使在暗處看著無紋理的物體,也能做出好的深度地圖,就如同人們在晚上就會打開電燈,輔助原來無法辨識物距的問題。

麥正奇則從應用領域分析。他認為,就智慧型手機市場應用來看,ToF對結構光的排擠效應比較大,因為從技術面來說,結構光採用發展已超過20年的CMOS技術,具提供高解析度IR圖優勢。但是ToF在體積、極端場景光線變化的抗干擾性、演算法的複雜度,以及成本上,都有更好的表現。而從市場面來看,結構光技術的專利多為蘋果所擁有,很容易會有侵權問
題,因此Android陣營若要走向歐美市場,就必須要發展其他技術…

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