TOF科普篇

TOF技術(shù)原理

ToF是Time of Flight的縮寫，直譯為飛行時間，通過給目標連續(xù)發(fā)送光脈沖，然后用傳感器接收從物體返回的光，通過探測這些發(fā)射和接收光脈沖的飛行（往返）時間來得到目標物距離。

軍事上和無人駕駛汽車上用的工業(yè)級激光雷達（LiDAR）也采用到了ToF技術(shù)，利用激光束來探測目標的位置、速度等特征量，結(jié)合了激光、全球定位系統(tǒng)GPS和慣性測量裝置（Inertial Measurement Unit，IMU）三者的作用，進行逐點掃描來獲取整個探測物體的深度信息。

我們這里主要關(guān)注的是可集成在消費類電子產(chǎn)品的小型化ToF相機。ToF相機與普通相機成像過程類似，主要由光源、感光芯片、鏡頭、傳感器、驅(qū)動控制電路以及處理電路等幾部分關(guān)鍵單元組成。ToF相機包括兩部分核心模塊，發(fā)射照明模塊和感光接收模塊，根據(jù)這兩大核心模塊之間的相互關(guān)聯(lián)來生成深度信息。ToF相機的感光芯片根據(jù)像素單元的數(shù)量也分為單點和面陣式感光芯片，為了測量整個三維物體表面位置深度信息，可以利用單點ToF相機通過逐點掃描方式獲取被探測物體三維幾何結(jié)構(gòu)，也可以通過面陣式ToF相機，拍攝一張場景圖片即可實時獲取整個場景的表面幾何結(jié)構(gòu)信息，面陣式ToF相機更易受到消費類電子系統(tǒng)搭建的青睞，但是技術(shù)難度也更大。

TOF的照射單元都是對光進行高頻調(diào)制之后再進行發(fā)射，一般采用LED或激光（包含激光二極管和VCSEL）來發(fā)射高性能脈沖光，脈沖可達到100MHz左右，主要采用紅外光。當前市面上已有的ToF相機技術(shù)大部分是基于連續(xù)波（continuous wave)強度調(diào)制方法，還有一些是基于光學(xué)快門的方法，原理略有不同。

基于光學(xué)快門的方法的原理非常簡單，發(fā)射一束脈沖光波，通過光學(xué)快門快速精確獲取照射到三維物體后反射回來的光波的時間差t，由于光速c已知，只要知道照射光和接收光的時間差，來回的距離可以通過公示d = t/2· c。 此種方法原理看起來非常簡單，但是實際應(yīng)用中要達到較高的精度仍具有很大的挑戰(zhàn)，如控制光學(xué)快門開關(guān)的時鐘要求非常高的精度，還要能夠產(chǎn)生高精度及高重復(fù)性的超短脈沖，照射單元和TOF傳感器都需要高速信號控制，這樣才能達到高的深度測量精度。 假如照射光與ToF傳感器之間的時鐘信號發(fā)生10ps的偏移，就相當于1.5mm的位移誤差。

另一種已有的基于連續(xù)波強度調(diào)制的ToF工作原理是發(fā)射一束照明光，利用發(fā)射光波信號與反射光波信號的相位變化來進行距離測量。其中，照明模組的波長一般是紅外波段，且需要進行高頻率調(diào)制。ToF感光模組與普通手機攝像模組類似，由芯片，鏡頭，線路板等部件構(gòu)成，ToF感光芯片每一個像元對發(fā)射光波的往返相機與物體之間的具體相位分別進行錄，通過數(shù)據(jù)處理單元提取出相位差，由公式計算出深度信息。該芯片傳感器結(jié)構(gòu)與普通手機攝像模組所采用的CMOS圖像傳感器類似，但更復(fù)雜一些，它包含調(diào)制控制單元，A/D轉(zhuǎn)換單元，數(shù)據(jù)處理單元等，因此ToF芯片像素比一般圖像傳感器像素尺寸要大得多，一般20um左右。也需要一個搜集光線的鏡頭，不過與普通光學(xué)鏡頭不同的是這里需要加一個紅外帶通濾光片來保證只有與照明光源波長相同的光才能進入。由于光學(xué)成像系統(tǒng)不同距離的場景為各個不同直徑的同心球面，而非平行平面，所以在實際使用時，需要后續(xù)數(shù)據(jù)處理單元對這個誤差進行校正。ToF相機的校正是生產(chǎn)制程中必不可少的最重要的工序，沒有校正工序，ToF相機就無法正常工作。

TOF技術(shù)優(yōu)勢

1、體積小，誤差小

TOF相機要求接收端與發(fā)射端盡可能的接近，越接近，由于發(fā)射、接收路徑不同而帶來的誤差就越小，從體積緊湊角度來講有著天然的優(yōu)勢；

2、直接輸出深度信息

TOF可以直接輸出深度信息，不需要類似雙目立體視覺或者結(jié)構(gòu)光等需要通過算法計算來獲得深度信息。

3、抗干擾強

TOF不受表面灰度和特征影響，太陽光由于沒有經(jīng)過調(diào)制，所以TOF抗強光能力也較好。TOF的精度不隨著距離的變化而變化，基本可以穩(wěn)定在cm級。

TOF技術(shù)劣勢

1、分辨率偏低，功耗大，功耗部分有待提高。

2、解決方案不夠成熟