什么是人类视觉能做到而计算机视觉所不能的？人类从三个维度感知世界，而深度传感器是实现更高等级机器视觉、解锁自动驾驶功能的关键。
在感测技术最新发展的助力之下，越来越多的机器被赋予了感知、行动及与环境互动的能力；为此，《EE Times》欧洲版团队探索了当前3D视觉技术领域，以期更清晰地了解其市场驱动力以及零组件供货商面临的机遇和挑战，还有可支持更高等级深度敏感度的新兴技术。
Yole预期车用3D感测技术市场规模将在未来五年内成长四倍。(图片来源：Yole Développement)
根据市场研究机构Yole Développement的统计数字，在模块层面，3D感测市场目前市值为68亿美元，将以15%的复合年成长率(CAGR)在2026年达到150亿美元规模。
Yole Développement光学和感测部门首席分析师Pierre Cambou接受《EE Times》欧洲版访问时表示： “因为华为(Huawei)禁令以及Android阵营事实上放弃了3D感测技术，扮演主要市场驱动力的手机与消费性电子市场的成长出现暂时性中断；”他补充指出，在另一方面，”由于Apple在iPad和iPhone添加光达(LiDAR)传感器，又加速了此一趋势。”
3D感测在汽车领域的应用也在加速。LiDAR传感器和座舱内3D摄影机越来越多地被采用，”我们对汽车市场的 3D 感测发展非常乐观，该市场规模在未来五年应能成长四倍。”
目前较流行的3D成像技术包括立体视觉(stereo vision)、结构光(structured light)和飞行时间(ToF)。Cambou指出，立体视觉在10公尺以外的远距离感测应用中表现极佳，例如大疆(DJI)等业者的消费性无人机，以及Mercedes、Jaguar和Subaru等车厂在某些车款采用的前向ADAS 摄影机。
结构光技术则一直是1公尺内短距离感测的首选方案，经典应用案例如iPhone将其用于前向Face ID脸部辨识功能；该技术也被导入某些工业应用，获得Photoneo等公司采用。至于TOF，Cambou表示该类系统主要用于中距离，目前主要有两种方法；一是间接(indirect) ToF，获得华为、三星(Samsung)与LG等手机应用于2019 和2020年款式的Android手机后向摄影机，主要用于拍照。
还有另一种直接ToF，已导入Apple最新款iPhone；Cambou指出：”直接ToF是LiDAR 中已经采用的技术(例如Velodyne、Innoviz、Ibeo、Hesai和RoboSense等公司的产品)，但最终可能会在接收侧使用矩阵形式传感器。由于来自自动驾驶的激励，这类传感器正在取得进展。”
LiDAR撷取整个场景的能力，使该技术在机器视觉应用中极具价值；取得3D点云最常用的两种系统为Flash LiDAR和扫描式(scanning) LiDAR。
ams Osram全球营销经理Matthias Hoenig表示，在扫描式LiDAR系统中，聚焦脉冲激光束透过机械旋转反射镜或微机电系统(MEMS)反射镜定向到某个特定的小立体角(solid angle)。由于高功率激光束可以被控制发射在很小的立体角，因此与使用3D Flash系统可达到的距离相比，使用光学功率组件可达到的距离要远得多。
Hoenig指出：”边射型雷射(Edge-emitting lasers，EEL)是这类系统架构的理想选择，因为是透过一个很小的发射区域在极小空间内提供大量的光线，在功耗和距离方面都表现出色。”现在已成为ams子公司的Osram表示，随着封装温度在应用过程中上升，其激光器在波导稳定性方面最近取得了不少进展，该公司目前正在探索针对LiDAR 应用的具有更高波长产品。
Yole 预测，就雷射二极管而言，EEL目前的市场机会最大，但垂直共振腔面射型雷射(VCSEL) 将会在未来迅速赶上。VCSEL结合了红外线LED的高功率密度、封装简单优点，以及雷射的光谱宽度与速度。
“这项技术的优势包括出色的光束质量、简单的设计和小尺寸，这也解释了VCSEL市场成长的原因；”Hoenig表示：”通常来说，虽然在某种程度上它们需要的占位空间会比EEL发射器更多，但在某些应用领域又具有优势。”
他解释，例如，VCSEL所具有的辐射特性使其特别适用于Flash LiDAR系统以及工业应用──如机器人、物流车辆等──的主动立体视觉。至于VCSEL相关的技术挑战，Hoenig表示，ams Osram正在研究更高的光输出。
在2018年收购Vixar之后，Osram陆续展示了比单接面(single-junction) VCSEL效率更高、速度更快的双接面与三接面VCSEL技术。在2021年的美国Photonics West展会上，ams Osram又推出了基于多接面技术的PowerBoost VCSEL 产品系列；该公司表示，他们还在探索改善散热的各种方法，例如，从顶部发射组件改为底部发射组件。
ams Osram资深营销经理Lei Tu表示，所有常见的3D感测方法都仰赖各个系统功能区块之间的顺畅互动。通常这些系统由光源、专用光学组件、探测器，和处理探测讯号之下游软件(downstream software)组成。
她接着指出，在未来，”对ams Osram这样的组件制造商来说，重点将是以可行的最佳方式满足客户的需求，包括组件的小型化，以及光学性能和使用寿命的优化，当然还有易用性。” Tu补充，有些客户喜欢”现成的即插即用解决方案，”另一些客户则更倾向于自己动手组装单个组件，或透过第三方将它们组装成完整的解决方案。”
深度感知是指从三个维度”看”物体、并测量物体距离多远的能力。LiDAR无疑扮演了自动驾驶车辆的眼睛，许多车厂都利用它来构建车辆周围的3D环景图。不过，相关技术开发工作主要还是聚焦于在支持较长探测距离(200公尺以上)但视野相对狭窄(约20°~30°)的前向LiDAR 系统。
一家在2019年自德国Fraunhofer硅技术研究所(Institute for Silicon Technology，ISIT)独立出来的公司OQmented正在努力改变这种状况；该公司表示，他们已开发出一种MEMS反射镜技术，可以使侧边LiDAR具有180°视野。
OQmented创办人兼董事总经理Ulrich Hofmann表示，”侧视LiDAR系统主要针对短距离盲点侦测；”盲点侦测是一项重要的安全功能，它使短距离侧面扫瞄系统”比远视系统更具意义。”举例来说，”在进入一个十字路口时，妳会需要这些LiDAR系统在短距离范围进行观察，因为这种环境中的行人、自行车骑士和汽车都很多，很容易混乱并发生意外。”
“出于以上原因，不仅在需要有宽广角度的清晰视野，较高的横向分辨率也很重要，它可以区分不同的物体，包括静态和移动的物体；”OQmented在其MEMS反射镜顶部以曲面玻璃盖取代平面玻璃盖，让激光束成功传输到封装中，并实现180°雷射扫描。
Hofmann指出，该公司的专利Bubble MEMS技术不仅提供了”密封真空封装和保护，”避免组件受环境污染物影响，还确保了激光束成功出入封装，因为激光束与玻璃的角度始终垂直；当使用平面玻璃盖时，情况就并非总是如此理想，当扫描角度较大时，部分光线会在盖子处反射回封装中，这对于任何类型的LiDAR解决方案都是不可接受的。
Bubble MEMS技术的命名源自于该MEMS反射镜上方的曲面玻璃盖。（来源：OQmented）
影像传感器会生成大量的数据，尽管目前大部分处理过程都在云端或中央处理单元完成，但其发展趋势是使运算更接近数据源，并将智能元素嵌入传感器内部或附近。
Yole的Cambou表示，通常情况下，资料采用H.264技术压缩，这意味着它可以透过100Mbp的带宽传输；”但在感测领域，数据流通常是10到100倍——典型机器视觉数据流可达到1Gbps——而且，如果同时使用10个摄影机，则很快会达到10Gbps 甚至更高。”
由于CPU任务繁重，靠近传感器进行数据处理的必要性越来越高；如果需要，所有预处理、清理和AI强化都必须在更靠近传感器的位置进行，以减轻CPU的负担；”但Cambou也指出，目前还几乎没有运算能够在传感器本地进行，因为会产生热。
影像传感器是实现自动驾驶的一个关键因素，却不能无限制地添加，因为所需要的运算能力也会激增。对此Yole的分析师表示，有一种解决方案是提高数据质量；”但如果真的想解决自动驾驶问题，我们很快就会需要更多样化的解决方案。”
影像传感器技术的创新历程。(图片来源：Yole Développement)
新技术不断涌现，用以提高灵敏度并构建可以看得更清楚的机器。Cambou指出了两个方向：一是神经形态感知(neuromorphic sensing)，也就是每个像素都扮演神经元，并嵌入一定程度的智慧；二是以及量子成像，即单独侦测每个光子。
总部位于法国的神经形态新创公司Prophesee推出了基于事件(event-based)的工业级视觉传感器──第三代Metavision传感器。该公司产品营销暨创新总监Simone Lavizzari表示：”如果Metavision传感器与VCSEL投射器或其他可以投射适当图案的投射器结合使用，就可以实现基于事件的结构光传感器；”也就是说，当今最先进的深度感测技术在曝光时间、精确度和耐用性之间取得了平衡。
Lavizzari表示，将红外线(IR)投射器与Prophesee的Metavision传感器结合，可为每个独立像素提供快速反应时间，进而允许直接在传感器内部进行时间模式识别和提取；”如果采用基于事件的传感器来做结构光，反应会非常快。我们可以将扫描时间提高50倍，只需1毫秒(millisecond)就能获得完整的3D扫描，而传统基于影格(frame-based)方法则需要10~33毫秒。”
基于事件的传感器也具备先进的精确度，而且”软件复杂度已降至最低，因为不需要在后处理中进行匹配(matching)；”Lavizzari指出，匹配不是在事件发生后在影格上完成，而是在传感器层级逐个像素完成，这其中一个优势是，”它没有运动模糊，因为可以非常快速地截取点云，而且兼容于户外应用兼容。” 超快脉冲侦测不仅可以提高功率，还能保持该技术的人眼安全等级。
在量子成像方面，Cambou 提到了Gigajot Technology的Quanta Image Sensors (QIS)，这是一款具有光子计数(photon-counting)能力的单光子影像传感器。Gigajot是一家总部位于美国加州的新创公司，声称能以每像素/影格1个光子的等级，从一个个影格中重建动态场景。
(原文发表于ASPENCORE旗下EDN姐妹媒体EETimes，参考链接：Depth Sensing Takes Machine Vision into Another Dimension ，本文同步刊登于EE Times Taiwan Digital数字版杂志2021年7月刊）
责编:Demi
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