揭秘快车道上的光学摄像头行业，手机成为最大助力

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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?。坏蔽锾寰嗬虢显妒?，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。

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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。
苹果发布 TOF 新机将推动 TOF 技术应用进程。根据 DigiTimes 报告，2020 年发布的 iPhone 将搭载 ToF 传感器。近期受新冠疫情影响，手机终端及供应商上下游市场遭受重创，手机市场出货量衰退， TOF 订单也由此受到影响。但对 TOF 市场而言，随着下半年苹果发布 TOF 新机， TOF 技术应用将迎来拐点，苹果在手机市场上具有重要的地位，后期的 TOF 应用将会受苹果影响变得更加成熟和普及。根据 IDC 和旭日大数据的预测，预计 2020 年配置 TOF 的手机出货量有望达到 1.48 亿部，2021 年将达到 2.67亿部。

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配置 TOF 手机出货量（百万部）
5G 时代搭载 TOF 镜头将成为未来趋势。从人脸识别到 AR/VR 虚拟现实， TOF 有望接力结构光，带来手机产业的全新升级，前置人脸识别+后置虚拟现实功能可能成为手机下一个发展趋势。对手机来说，TOF 比结构光更适合于 3D 视觉成像技术。TOF 前置镜头也能应用于面部识别解锁，加上 TOF 自身的优良特性，用户体验好，而且 TOF成本较低，应用范围更广，更为手机厂商所青睐，越来越多的厂商开始尝试后置摄像头TOF 方案。5G 商用为手机 3D 视觉的应用迎来新的发展机遇。在 5G 技术的支持下， TOF镜头将会逐步运用以满足 VR/AR 游戏场景等需求，5G 时代搭载 TOF 镜头将成为趋势。根据 Techno Systems Research 数据，2019 年采用 TOF 的智能手机渗透率为 3%，到 2023年渗透率有望突破 30%，成为中高端机型的标配。

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TOF 手机渗透率
dToF 性能优越，5G AR 大潮下有望成为市场主流。iTOF 和 dTOF 原理各不相同。激光雷达发射的光波存在两种调制方式：直接飞行时间（ dToF）测量和间接飞行时间（ iToF）测量， dToF 和 iToF 的原理区别主要在于发射和反射光的区别。dToF 即直接发射一个光脉冲，之后测量反射光脉冲和发射光脉冲之间的时间间隔，就可以得到光的飞行时间。而 iToF 发射的并非一个光脉冲，而是调制过的光，由于接收到的反射调制光和发射的调制光之间存在相位差，通过检测该相位差就能测量出飞行时间，从而估计出距离。

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dToF（左）与 iToF（右）测距原理
SPAD+TDC 是 dTOF 成败关键。在具体的实现上，dToF 相较于 iToF 来说难度要大很多。dToF 的难点在于要检测的光信号是一个脉冲信号，因此检测器对于光的敏感度比需要非常高。常见的 dToF 传感器实现是使用 SPAD（ single-photon avalanche diode，单光子雪崩二极管）。此外，从读出电路来看，dToF 需要能分辨出非常精细的时间差（通常使用 time-to-digital converter， TDC 来实现）。例如如果需要实现 1.5cm 的测距精度，则 TDC 的分辨率需要达到 10ps，这并不容易。总体而言， dTOF 拥有响应快、功耗低、精度高等优势，未来有望成为 TOF 主流技术趋势。