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手机|揭秘快车道上的光学摄像头行业，手机成为最大助力 | 智东西内参( 五 )


玻塑混合镜头突破瓶颈，有望应用于主流高端机型。 目前常见的摄像头有塑料镜片和玻璃镜片，塑料镜片成本低、易批量生产，成为手机镜头的主流，但其成像清晰度有限，失真率过高，难以跟上目前手机摄像头超高像素趋势。玻璃镜片性能更好，但其量产难度大，生产成本高，难以在手机领域广泛应用。为了让图像更加清晰真实，目前已发展到 8P 镜头，但镜片太多，镜头厚度会相应增加，不利于手机轻薄化，而且塑料镜片清晰度有限，太多塑料镜片也会提高失真率，此时玻塑混合镜片的出现突破了性能瓶颈。
玻塑混合镜头将塑料镜片和玻璃镜片混合使用，成像清晰度比塑料镜片高，成本也介于塑料镜片与玻璃镜片之间， 6 片塑料镜片+1 片玻璃镜片组成的玻塑混合镜头成像效果与 8 片塑料镜片相当，但其镜片数少，镜头厚度有所改善，所以玻塑混合镜头有望应用于主流旗舰机型。
▲不同材质镜片参数对比
传统手机镜头变焦方式难以满足远景拍摄。 变焦可以理解为使物体在图像中显示的效果变得更近或更远，通过放大可以让我们通过更近的距离拍摄目标，而缩小则可以拍摄到更广阔的空间。手机变焦主要分为光学变焦、数码变焦与混合变焦。光学变焦通过改变镜头间的距离实现变焦，效果较好，但受限于手机厚度。数码变焦是对原有画面进行场景切割，会将像素放大，照片的质量有明显的降低，通常利用 AI 算法弥补缺陷。
混合变焦结合光学变焦、数码变焦以及软件算法，当变焦需求超过镜头的物理极限时，就可以从光学变焦切换成数码变焦，实现更好的效果，但还是受限于手机厚度。在手机轻薄化趋势下，清晰的光学变焦倍数与混合变焦倍数非常小，数码变焦倍数较大，但清晰度有限。
潜望式镜头实现高倍清晰变焦。 潜望式镜头是将长焦镜头横向排列，与广角镜头形成垂直布局，利用棱镜折射实现成像，能够在保证手机薄型外观的同时，大幅增加摄像头焦距，但镜头色散抑制是难点，这就对棱镜的折射透光率、摆放精度要求非常高。
多款手机已搭载潜望式镜头,未来市场前景广阔。 目前华为 P30 Pro/P40 Pro/P40Pro+、 OPPO Reno 系列、 Vivo X30 已搭载潜望式镜头。华为 P30 Pro/P40 Pro/P40 Pro+利用潜望式镜头，大幅降低四摄模组的厚度，实现 5-10X 光学变焦，远超传统的 2-3 倍光学变焦，可以清晰地拍摄更远处的场景。根据群智咨询数据，预计 2020 年全球配备潜望式镜头智能手机的出货量将达到 0.83 亿部， 2023 年出货量有望突破 4 亿部，潜望式镜头成为光学变焦升级的一个重要方向。
3D 结构光借助苹果打开消费电子市场。 2017 年 9 月，苹果发布首款全面屏手机iPhone X，支持面部识别，开启生物识别新潮流。 3D 结构光方案也由此打开消费电子市场。目前 3D 人脸识别仍然是高端手机的必备配置。 2019 年发行的 iPhone11 系列和华为Mate 30 Pro 均采用了 3D 人脸识别和解锁方案，售价均在 5000 元以上。 3D 人脸识别不仅用于手机解锁，还可以用于人脸支付，误识率低于百万分之一，反应时间仅 40ms，生成结果高度可靠。自苹果发布搭载结构光 3D Sensing 功能后，安卓阵营逐步推广 3DSensing 功能，手机 TOF镜头配置应运而生。
手机后置 TOF 运用和交互场景运用带动 TOF 渗透率提升。 前置 3D 结构光方案主要被苹果采用，安卓端由于产业链尚不成熟，导入十分困难，后置 TOF 方案成为安卓厂商重点突破的方向， TOF 镜头是深度摄像头的一种，利用飞行时间进行测距。 2018年 8 月， OPPO 率先推出后摄中搭载 TOF 镜头的 R17/R17 Pro 两款手机，通过采集景深数据实现细腻的背景虚化效果，随后华为、 Vivo 等手机品牌也在后置模组中搭载 TOF镜头，用于增强拍摄效果，还在 3D、 AR 等交互应用上进行延伸。 2019 年，主流安卓手机厂商均推出了配置 TOF 镜头的手机机型，同时这种配置正在走向中低端机型，未来安卓手机厂商的 TOF 渗透率将进一步提升。
实现 3D Sensing 的技术有三种：双目立体成像、结构光和 TOF。其中结构光技术最为成熟，已经大规模应用于工业 3D 视觉领域， TOF 则由于自身特性快速在手机等移动终端加以应用。
▲3D Sensing 三种技术原理
1）双目立体视觉是基于视差原理，并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法；
2）结构光技术原理是在激光器外放置一个光栅，激光通过光栅进行投射成像时会发生折射，从而使得激光最终在物体表面上的落点产生位移。当物体距离激光投射器比较近的时候，折射而产生的位移就较小；当物体距离较远时，折射而产生的位移也就会相应的变大。这时使用一个摄像头来检测采集投射到物体表面上的图样，通过图样的位移变化，就能用算法计算出物体的位置和深度信息，进而复原整个三维空间；
3） TOF 技术通过向目标发射连续的特定波长的红外光线脉冲，再由特定传感器接收待测物体传回的光信号，计算光线往返的飞行时间或相位差，从而获取目标物体的深度信息。
▲3D Sensing 三种技术对比
目前主流应用技术为结构光与 TOF。 结构光与 TOF 技术由于原理差异，应用领域也不相同。结构光由于测距较近、对照明系统要求较高，适用于安全性要求高而测量距离较近的场景，比如人脸识别、 AOI 检测等，苹果是目前结构光技术应用的主力军，预计未来苹果新机在前置将继续延用结构光方案。而 TOF 凭借其不容易受外界光干扰、刷新响应速度快的特性适用于测量远距离场景，除了手机之外应用范围广泛，比如 3D建模、游戏、汽车导航、 AR 等，未来 TOF 在单部手机上的应用也会增多，目前华为Mate30 Pro 机型已经配置前后 TOF 镜头，单机光学价值量大幅提升。


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