独家对话vivo工程师:详解TOF 3D超感应技术 凰家评

更新时间:2018-08-07 09:47    分类:宝运莱娱乐平台   

  当然TOF同样也需要接收器,在接收前会先经过滤光片,确保只有与投射光源波长相同的光才能进入。然后TOF传感器会记录红外光往返与TOF模组与被测物体之间的相位数据。

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  图7所示为电阻分压器法的精度曲线M这一范围内,百分比精度小于1%。

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  vivo TOF 3D超感技术当然也是基于上述原理:发射器发出经调制的近红外光,遇到人或物体后反射,传感器在接收到红外光信息后,计算红外光线发射和反射的时间差,从而形成立体视觉。

  最后终于轮到主角TOF了,其原理就是飞行时间测距法(Time Of Flight)。通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离。

  标签:vivo 传感器 工程师 iphone 凰家评测 智能手机 算法 精度

  凤凰网科技凰家评测在为期一周的深圳探访中,与vivo负责3D TOF技术的工程师进行了一次深度独家对话,为大家详解这项“不走寻常路”的黑科技。

  住所地址为福州市仓山区金山大道618号鼓楼园11座,成立于1995年5月31日,2014年5月13日改制为股份公司,并于2014年12月3日在全国中小企业股份转让系统(以下简称全国股转系统)挂牌公开转让。截至股权登记日(2018年6月8日),申请人共有股东322人。

  双摄和算法去“猜测”应该是怎样的景深关系然后模拟虚化效果,我们的人眼再被这种模拟虚化所“欺骗”以为是真实的大光圈成像。

  那就是结构光这3万个点,是红外投射器经过DOE衍射,打在被测物理表面上的3万个随机散斑。而vivo TOF所谓的30万个点,是指在接收端具有30个传感器测距点。一个是打在人脸上的,一个是集成在Sensor上的,能直接进行除法运算吗?

  做3D的目的除了支付级别的人脸认证解锁,更大的意义在于「感知周围环境」。

  结构光的技术特点是不依赖于被测物体本身的表面纹理,而是采取主动投射已知图案的方式获取匹配特征点,这种技术的优势在于精度高、环境兼容度高。

  如果你认真阅读了上面TOF相关的两个章节,应该能理解时间飞行(Time Of Flight)与3D结构光技术的本质区别。从测距建模到发射接收传感器,两者都是完全不同的理论算法和硬件基础。

  2.工作距离:vivo给出的数据是3米,这个距离大约是结构光技术的3倍。事实上TOF也确实具备更远的工作距离,但具体到1米范围内,特别是在20-30cm的面部识别场景下,跟结构光在精度上的差距并不大。

  编码结构光法,不需要经过DOE衍射,打在人脸上的也不是伪随机散斑光点。而是通过mask遮挡形成的编码图案,米8探索版一共有33000个编码光点。相比LightCoding散斑结构光,编码结构光的功耗相对会高一些。

  (1)抗震验算时不同的楼盖及布置(整体性)决定了采用刚性、刚柔、柔性理论计算。抗震验算时应特别注意场地土类别。8度超过5层有条件时,尽量加剪力墙,可大大改善结构的抗震性能。框架结构应设计成双向梁柱刚接体系,但也允许部分的框架梁搭在另一框架梁上。应加强垂直地震作用的设计,从震害分析,规范给出的垂直地震作用明显不足。

  目前3D光学成像技术应用到手机产品层面的,按照发布时间次序分别有苹果iPhone X(Face ID)、小米8探索版、OPPO Find X、vivo TOF 3D超感。

  微软后来在Kinect V2上,就改用了来自以色列3DV的TOF技术。大疆无人机在智能避障方面,除了双目也会采用TOF红外的解决方案。智能手机方面,Google Project Tango采用了来自PMD的TOF深度相机,不过更多的还是红外距离传感器这种单点测距应用。

  材料、温度。当相配件的材料不同(线性膨胀系数相差较大)且工作温度与标准温度+20 ℃相差较大时,要考虑热变形的影响。装配变形的影响。

  3.结构体积:vivo TOF的基线(BaseLine)也就是投射器与接收器之间的最短距离,要比结构光模块更短。同时Sensor的面积/体积也更加小巧,对于产品ID设计来说就不再需要那么长的“刘海”区域,同时对于内部空间特别PCB板的压力也更小。

  其实双目很早就有应用在手机上,例如早年间的HTC EVO 3D,这可能也是双摄最初的雏型。后来流行的人像模式、光效模式,其实也都是建立在双目3D成像基础之上,所衍生出来的算法效果。

  他们认为iPhone X的原深感镜头3D结构光的散斑点阵数是3万,vivo TOF 3D超感应的测距点是30万,所以后者就是就是前者的10倍。这里犯了一个很明显的错误。宝运莱娱乐平台:

  你认为现在TOF超感应30万个传感器精度已经很高了,其实只是个开始,就相当于功能机最初几十万像素镜头的阶段。

  事实上,没有跟随苹果的结构光方案,对于vivo来说是风险比较大的选择。但能另辟蹊径也是好事,至少可以尽量绕开PrimeSense的专利,发挥TOF更多的潜能。

  可以说,iPhone X上的原深感相机,就是多年前Kinect1上的微缩强化版。传感器精度方面肯定大大提升,但基本原理都是一致的。

  双目成像的基础原理是三角测距算法,类似模拟人眼观看3D电影(左右眼看到的场景略有差异),从而带来具有空间感的立体深度信息。

  根据vivo官方技术文档介绍,TOF 3D超感应技术具备一下三点优势:

  这种方法对环境光照强度要求较高,更多依靠被测物体本身的图像特性。因此在光照不足、缺乏表面纹理的情况下,很难提取到有效鲁棒特征。

  所以,AI与3D,或许会成为手机摄影超越单反的变量节点。物理光学空间上做不到的,通过深度学习和空间建模辅助达成。

  自内部控制评价报告基准日至内部控制评价报告发出日之间未发生影响内部控制有效性评价结论的因素。

  从技术流派上区分,前三者都属于结构光(StructureLight),也是目前行业供应链比较认同的一个发展方向。只有vivo选择了另外不同的道路——TOF(Time Of Flight 飞行时间)。

  而vivo TOF投射的根本不是光点阵,而是VCSEL面激光光源。这一层红外光面根本不存在几万个光点的逻辑,30万个有效深度信息点完全在于接收端TOF传感器的数量。

  再者从原理上讲,结构光IR接收器对点阵进行的是拍摄采集,并且衍射后的散斑都做过光源基准标定。散斑点阵说白了只是一层“带有深度信息”的纹理,并非是单个测距像素概念。

  等到9月苹果秋季新品发布会的时候,iPhone X带着原深感镜头刘海登场。大家一看Apple选择了结构光,开始怀疑是不是vivo走错了路?但到了年底还是敲定了TOF。

  以色列PrimeSense公司的结构光方案采用Light Coding技术,最早应用于微软XBOX 360的体感配件Kinect1上。2013年Apple收购了这家公司,经过数年沉寂之后在iPhone X推出原深感镜头组。

  这种技术跟3D激光传感器原理类似,只不过3D激光传感器是逐点扫描,而TOF则是同时得到整幅图像的深度信息。跟结构光一样也是主动式投射红外光,但作用不是用来形成点阵纹理信息,而是利用高频调制入射光信号与反射光信号的变化来进行距离测量。

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  AI与3D,或许会成为手机摄影超越单反的变量节点。物理光学空间上做不到的,通过深度学习和空间建模辅助达成。

  行业顶级CCD传感器和低功耗的定制AFE芯片,是vivo TOF的硬件基础条件。再加上AI辅助深度优化以及3D建模算法,最终达到不输于结构光的毫米级别3D成像效果。

  ● 布局的首要原则是保证布线的布通率,移动器件时注意飞线的连接,把有连线关系的器件放在一起

  在详解TOF超感之前,我们先来了解一下目前3D成像三大主流技术:双目、结构光、TOF。

  1.有效深度信息:vivo TOF 3D超感应技术的有效深度信息点高达30万,这里的信息点就是我们前面所有的TOF传感器。对比红外距离感应器的单点测距,30万个点就相当于有效深度信息为30万的红外面光源测距,自然能得到高精度的被测物体表面深度信息。

  主办券商、律师认为,申请人已经为本次股票发行开立募集资金专项账户,并将于本次发行认购结束后验资前与主办券商、存放募集资金的商业银行签订三方监管协议,并向监管部门报备,符合《挂牌公司股票发行常见问题解答(三)——募集资金管理、认购协议中特殊条款、特殊类型挂牌公司公司融资》关于募集资金管理的相关规定。

  采用奥比中光Astra P模块的OPPO Find X也是基于上述散斑结构光技术,并且在光学镜头、发射器、ASIC芯片等方面会绕开Apple专利。这也是中国首个实现智能手机3D结构光量产的产品案例。

  十一年前,乔布斯带来触屏交互革命。下一次交互革命,也许就蕴藏在3D感知空间中。

  就拿手机镜头来说,一开始在功能机上只有几十万像素,拍出来的照片放现在看就是马赛克。然而今天IMX600传感器有4000万像素,手机拍出来的照片拿到电脑上放大依旧很清晰。

  需要注意的是,红外投射器和TOF传感器(也就是接收器),都需要高速信号控制才能达到深度测量精度。假如照射光与ToF传感器之间的时钟信号发生10ps的偏移,就相当于1.5mm的位移误差。

  1-6月在机械工业重点监测的120种主要产品产量中,同比增长的产品80种,占比66.67%;同比下降的产品有40种,占比33.33%。其中16种产品由上年同比下降转为同比增长,27种产品产量由上年增长转为同比下降。

  在6月底上海MWC上,vivo说TOF相较于iPhone X,有效深度信息量是3D结构光的10倍。但事实上vivo并没有说明这个10倍的数据逻辑关系,所以几乎所有科技媒体都对此产生了「“10倍”认知误区」。

  但问题在于这个“猜测”是不精确的,如果能借助3D融入更准确深度信息,则不再需要虚化算法去模拟,最终得到的景深成像也更符合真实情况。

  所以根据iPhone X结构光的3万、和vivo TOF 3D超感应的30万,就得出10倍关系甚至认为后者的精度也是前者的10倍,显然是存在认知误区的。

  接下来2018年的1月到6月,vivo开始进行TOF 3D超感应技术的论证调试,6月就启动了规模试产。然后我们才能在上海MWC上,体验到TOF的相关3D应用场景。

  答:选择的原则是在满足使用要求的前提下能够获得最佳的技术经济效益。

  当然3D的未来应用场景不止于此,AR方向有着更宽广的想象空间。当然这一切还要与智能手机本身的运算能力和特性相结合,很高兴vivo作为手机厂商能走在这一领域的前沿。

  5月10日,正值第二个“中国品牌日”,由浙江省电子商务促进会、中国(浙江)电子商务投融资服务中心和跨知通联合主办的“OUTRUN BRAND 2018中国跨境电商出海品牌价值论坛”在杭州跨境电子商务综合试验区举办。

  不过考虑TOF的工作距离优势,其实更适合应用于后置3D成像,来满足AR/VR/MR场景需求。所以vivo对于TOF的研发投入,未来很可能会在多方面开花结果。

  Dot Project投射经过DOE衍射后的伪随机散斑点阵,这些光斑具备高度随机性。但事实上,每个光点在空间分布坐标系中的位置都是唯一且已知的。因为投射前系统会进行一次光源基准标定,把整个空间的散斑点阵信息都存储下来,所以这个过程其实是一种伪随机。

  值得一提是,vivo工程师表示TOF 3D可以达到支付级别,将首先与微信合作实现人脸识别支付。不仅能解锁还能“刷脸”,已经进化到第三代的屏下指纹感觉有些瑟瑟发抖。

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  手机摄像进化的本质,就是一个信息量从少到多、从不真实到真实的过程。那么二维光学向三维感知的进化,也会经历相同的从“差”变“好”的过程。

  ● 首先要考虑PCB尺寸大小。PCB尺寸过大时,印制线条长,阻抗增加,抗噪声能力下降,成本也增加;过小则散热不好,且邻近线条易受干扰。电路板的最佳形状为矩形,长宽比为3:2或4:3,位于电路板边缘的元器件,离电路板边缘一般不小于2mm

  另外大疆无人机上的避障功能以及3D地形建模,主要也是采用双目视觉技术。因为是被动式测距无需发射器,再加上性价比高、算法简单,双目具备很强的普适性以及宽泛的应用前景。

  根据vivo相关工程师描述,TOF 3D超感应技术算法的最大难点,在于如何控制30万个CCD传感器“开关”。另外如何实现毫米级响应,以及滤波算法、AI修复,也都是需要攻克的技术点。

  以虚化举例,现在所谓的双摄虚化(人像模式),本质上是一种“猜测”与“欺骗”。

  早在2017年3月,vivo内部就开始同时跟进结构光与TOF这两项3D技术。在研发过程中发现,TOF比结构光更具备量产性以及成本优势,而且精度效果差不多。

  满打满算从立项到量产,一款TOF元器件前后耗费了一年半的时间。而以vivo目前的产品周期,如果研发一款手机只需要半年。好消息是搭载TOF的vivo机型,最快将于今年年底推出。

  这些伪随机点阵投射到被测物体上后,光斑会根据物体表面与Camera之间距离/角度产生不同形变。然后在原始数据的基础上计算出被测物体形变的偏移量,从而直接匹配出立体深度信息。

  答:在机器制造中属于中等精度。如轴承座衬套沿宽度方向尺寸,9~12级齿轮基准孔;11~12级齿轮基准轴。

  小米8探索版是最先PPT发布的,采用以色列公司Mantis Vision提供的编码结构光方案,IR垂直腔面发射器(VCSEL)阵列则来自奥地利公司AMS。