iToF将助力3D视觉技术新发展

　　3D视觉技术技术中的IToF

　　在过去的2D成像中，成像效果与实际情况存在偏差，这是因为3D的2D投影存在维度缺失，而3D视觉可以加入空间信息，从而做到信息完备的成像。如今智能门锁、金融支付等应用的人脸识别中都用到了3D视觉技术，也有体感健身、机器人这样的创新应用开始引入3D视觉技术。

　　3D视觉技术包含3D视觉感知、3D数据传输与存储、3D视觉分析与理解与3D视觉显示。3D视觉感知即使用我们常见的传感器与模组来获取3D数据，比如结构光、双目、ToF乃至CT与MRI等。此外就是3D数据的存储、传输与压缩，像2D的JPEG、H.265格式一样存储下来。3D视觉分析与理解主要是对3D数据的重建，转换成可以理解的内容，然后借助算法进行语义分析。3D视觉显示则是3D的呈现方式，常见的有视差显示、全息显示等等。

　　而在3D视觉感知中，双目技术因为严重依赖场景纹理特征及环境光照，很难稳定获取测量数据。而结构光技术解决了这一问题，做到了高精度的3D视觉感知，但很容易受到环境光影响。而且由于基线长度和激光能量的限制，结构光模组往往尺寸偏大。而ToF技术就很好地解决了这些问题，尤其是IToF技术。

　　一个ITOF模组由传感器、光源、镜头及滤波片还有驱动以及处理电路构成。以连续波调制的CW-IToF为例，先由ToF相机获取深度图，接着进行一系列的补偿和校正处理，比如Wiggling校正、FPPN校正和温度校正等等，随后进行深度滤波与点云变换，最终获得3D数据。

　　IToF面临的挑战

　　但IToF也并非毫无缺点，在生成信息的过程中，多路径干扰、多设备干扰难以消除，同时环境光噪声、光子散粒噪声乃至传感器的噪声也会产生一定影响。除此之外，VCSEL与驱动IC等引起的电子电路一致性问题也会影响最终的结果。

　　面对这些挑战，奥比中光推出了iToF感光芯片技术和系统一体化的解决方案。其iToF感光芯片采用了BSI+堆栈式3D堆叠技术，减小了传感器尺寸，充分利用多模组抗干扰技术、环境光干扰抑制技术和双高频率调制光技术，解决了多路径干扰和多设备干扰问题，并通过电子偏置技术避免元器件电子不一致性带来的影响。奥比中光的iToF系统一体化解决方案采用了光学、电子、结构、算法和生产一体化的设计，采用了iToF专用解相位与滤波算法与自校准补偿技术。

来源：电子发烧友网