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时间:2018-12-06
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1、从小众走向大众的深度摄像头及传感器市场的发展解析 我们大脑皮层有50%的区域是用于视觉,在经过几亿年的进化以后,我们的眼睛可以在150毫秒内将看到的场景识别理解出来。但是,现在要让机器只凭简单的摄像头做到这些是不可能的。 所以出现了可以捕捉三维深度信息的深度传感器,虽然听名字这是一颗传感器,其实它的最终形态和我们的眼睛一样,需要去观察、认识以及理解这个世界。 尤其是在苹果推出FaceID之后,相关的智能手机厂商都想跟风,虽然这股风现在还没起来,但是大多已经开始蠢蠢欲动。最近,华为在某场手机发布会上,也公布了点云深度摄像头JupiterX,和PhoneX
2、的“齐刘海”系统十分相似…… 从小众走向大众的深度摄像头及传感器市场的发展解析 我们大脑皮层有50%的区域是用于视觉,在经过几亿年的进化以后,我们的眼睛可以在150毫秒内将看到的场景识别理解出来。但是,现在要让机器只凭简单的摄像头做到这些是不可能的。 所以出现了可以捕捉三维深度信息的深度传感器,虽然听名字这是一颗传感器,其实它的最终形态和我们的眼睛一样,需要去观察、认识以及理解这个世界。 尤其是在苹果推出FaceID之后,相关的智能手机厂商都想跟风,虽然这股风现在还没起来,但是大多已经开始蠢蠢欲动。最近,华为在某场手机发布会上,也公布了点云深度摄像头
3、JupiterX,和PhoneX的“齐刘海”系统十分相似…… 从小众走向大众的深度传感器市场 最近一段时间,我们也采访了不少做深度传感器的厂商,聊来聊去,绕不开的一个话题就是:曾经小众的深度摄像头市场,正在慢慢走向大众化,而iPhoneX在其中发挥了关键性的作用。 数据显示,深度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%。 来自MarketsandMarkets的一份报告也显示,预计到2020年全球机器视觉市场规模将达到125亿美元。麦姆斯咨询也显示,预计2016~2022年间3D传感器市场规
4、模的复合年增长率为26.5%,2022年将达到54.6亿美元。 这也是为什么苹果、微软、英特尔这样的大公司会在五年时间内,纷纷投资或者收购深度传感器、手势识别算法以及上下游相关解决方案公司: 而一旦获得这种三维信息,就能为机器感知和智能分析提供最基础的数据信息。 目前,市面上比较成熟的深度信息捕捉方案主要就三种:结构光、双目视觉以及TOF(飞行时间)。 第一种是结构光方案,通过发射特定图形的散斑或者点阵的激光红外图案,摄像头捕捉到被测物体反射回来的图案,计算上面散斑或者点的大小,然后跟原始的尺寸做对比,从而测算出被测物体到摄像头之间的距离。
5、 第二个叫双目,主要通过两个普通的摄像头获得深度信息,简而言之它就是模仿人眼的结构,通过两个摄像头的视差来确定距离信息。 第三种是TOF,它是通过发出的激光反射回来的时间算距离,TOF的方案在第二代Kinect上有使用过,传感器发出调制的脉冲红外光,然后遇到物体反射后,它会计算出光线发射和反射时间差或者相位差,实现距离的测量,最终产生深度信息。 可以说,既有的三种方案各有所长,TOF的响应速度快、精度高,不易受环境光线干扰,但是功耗和成本都比较大;结构光的工业化应用较多;双目立体成像更适合室外强光条件和高分辨率应用,目前主要应用在机器人视觉、自动驾驶等方
6、面。 但是,现在很多技术厂商在尽可能的取长补短,弥补既有技术的短板。深度摄像头的产业链分解 无论是哪种方案,追根溯源其产业链的话,如下图所示: 从产业链来看,相比较传统的摄像头,比较突出的就是红外相关的元件。其实,如果对比两者的结构,也能很明显发现深度摄像头增加了不少新的硬件组件。 图
7、2D摄像头模组结构 图
8、典型的3D摄像头模组结构 发射端上新增了红外激光发射器和辅助元件,包括衍射光栅和光学棱镜部件(如准直镜头);在接收端,新增红外接收部分,包括镜头、红外传感器和窄带红外滤光片;在图像处理器芯片上,由于算法上的复杂性,也比简单的2D
9、成像芯片成本更高。 还是以苹果iPhoneX为例,它的黑刘海就引入了红外光学发射器VCSEL(垂直共振腔表面放射激光)。 相比较传统的LED,VCSEL的精度、体积以及低功耗更适合移动端,现在大多数深度摄像头都会采用VCSEL作为红外光源,像苹果的VCSEL供应商之一是IQE,另一供应商则是Lumentum。 市场研究机构预测,2015年VCSEL市场规模为9.546亿美元,至2022年预计将增长至31.241亿美元,2016~2022年期间的复合年增长率可达17.3%。 VCSEL凭借其紧凑的尺寸、高可靠性、低功耗以及较低的制造成本而应用广泛。
10、而汽车产业电气系统对VCSEL的应用增长,正推动整个
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