HUAWEI Mate30Pro用的是结构光吗?

HUAWEI Mate30Pro(以下简称m30p)用的并不是结构光,而是TOF的技术。


此外m30p用的TOF技术和除m30p使用TOF的所有手机都有本质的区别(NEX双屏、V20、LGG8、NOTE10+等)


为什么?接下来我慢慢说。当前手机市场有三种3D视觉成像技术,其分别为结构光方案、TOF方案和双目方案。


结构光投射特定的光信息到物体表面后由摄像头采集,根据物体造成的光信号的变化来计算物体的位置和深度等信息,进而复原整个三维空间;TOF通过专有视觉器,捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间,判断物体距离;双目利用双摄像头拍摄物体,再通过三角形原理计算物体距离。

对比起来这三种技术中,TOF技术要解决在手机上面临的功耗、工艺、生产良率等问题,可能还需要相当长的时间,而结构光技术是当前发展更为成熟的技术,它更适合于手机大批量量产。

此外,结构光技术里面也有不同的流派,主要分为散斑结构光方案、投影结构编码方案、潜望式结构光及单点结构光。就目前市面上的出现搭载散斑结构光的手机也有很大的区别(以OPPO FINDX、IPHONE X、MATE20PRO等为例)。【小米8透明探索版不支持支付,不列入对比】

apple搭载环境光传感器、距离感应器,还集成了红外镜头、泛光感应元件(flood camera)和点阵投影器,多种配置共同搭建用户3D 脸部模型


这里我还想提一下荣耀 Magic2 3D感光版,他是内置散斑投射器,采用了3D仿生感光技术,能识别近万个人脸特征,暗光也能精准解锁,支持支付宝人脸支付射器,采用了3D仿生感光技术,能识别近万个人脸特征,暗光也能精准解锁,支持支付宝人脸支付。初我认为是TOF技术,实际上他并不是,而是利用类似于结构光的技术,但是他为什么是近万个人脸特征?这是我接下来要说的



3D深度传感器的分辨率取决于感光Sensor的分辨率,而不是投射的点数。当前市面上的结构光方案最多能投射3万个点,而TOF方案,以VIVO NEX双屏为例,根据官方资料NEX双屏版本TOF 3D超感应技术可感应30万个有效深度信息点,是3D结构光技术的10倍,工作距离可达3米,为结构光技术的3倍。TOF 3D 超感应是一项深度摄像技术,通过测算近红外光线自发射遇到对象后反射到传感器的时间,配合恒定光速可轻易得出传感器与对象之间的距离和深度信息。结论已经很明显了,NEX双屏版本这个TOF只能用来采集信息,点数什么的都是营销而已,听听就好了。(NOTE10+和V20类似,不过多赘述)LGG8是前置TOF,支持静脉解锁和HAND ID,离人脸解锁差距较大,和m30p的TOF也是存在本质区别的。

NEX双屏TOF为影像系统的一部分


目前,很多人误解了TOF,目前手机结构光方案支持1280*800的分辨率,而TOF目前主流的分辨率为240*180,这样的分辨率不足以用来做人脸识别。TOF方案目前最多可能做到640*480,未来可能做到更高,但是分辨率的提升,又会带来TOF成本提升。其实m30p的前置TOF成本不一定比结构光成本低的,应该会更高。相比结构光,TOF使用的IR sensor比结构光贵很多。另外,其供电电路复杂,驱动的峰值电流大,频率高,需要进行特殊处理,同时散热方面也需要特殊的封装工艺,所以其外围电路成本也更高。而当TOF做前置时,由于当前主流TOF方案分辨较低,需要另加一个IR sensor才能进行正常解锁支付。对比起来,如果结构光方案进一步采用非芯片的方案,成本相比较前代产品还会进一步下降,而TOF技术只会升而不会降。


并且我认为接下来几年的3D市场,随着市场规模的快速放大,各种3D技术会不停地迭代,性能也会不断地提升。多种3D技术并行,以满足不同的应用场景以及不同档次的手机需求。


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