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ToF测距芯片达4 m,从手机扩展到更多应用

作者:王莹时间:2018-02-27来源:电子产品世界收藏

作者 王莹

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201802/376178.htm

  已成为手机拍照的标配,是下一个测距的难点与应用方向。与此同时,非手机类测距应用也不断涌现。的4 m长距离测距传感器的推出,使室内无人机定高、刷脸开门等测距应用成为可能。

ToF测距芯片增长快

  近日,意法半导体()影像产品部技术市场经理张程怡来京,介绍了在2018年2月发布的第三代FlightSenseTM光学飞行时间(ToF)测距传感器VL53L1,探测距离由原来的2 m扩展到4 m。

  张程怡称,FlightSense的销量在世界数一数二,特点是发/收集成于一块芯片上(如图1),体积小、功耗低、符合安规。据悉,FlightSense的前两代出货量已累计超过3.5亿颗,年增长率300%。最大的应用是手机的自动对焦,已用于70余款手机,被超过15家手机厂商采用。此外,显示面板、机器人、卫浴龙头测距等应用在增长,FlightSense第三代产品的推出,有望在室内无人机等更多领域应用。

FlightSense集成了发/收端

  FlightSense芯片有两个孔(非常微小,肉眼几乎看不到),其中一个孔发射激光,另一个孔接收激光。

  其中接收端是基础。接收端实际上是感应器,这种光学感应器不只是有照相功能(注:照相只是显示)。因为RGB(红绿蓝)的组合可以产生各种颜色的成像,但如果不成像,仍然是有信号的,所以 FlightSense的基础在于做接收端,后来又发展出了发射端,把二者做成一整套方案。

  为什么需要一整套方案?因为发/收之后,可以计算二者的时间差(ToF,飞行时间)。那么什么是时间差?过去通常电子测距或者接近传感器比较常用的方法叫强度差——我发了红外光或者激光,发射有很高的能量,假设将它量化为100,那么如果现在回来只有10,表示距离很远,因为90%的能量不见了;但如果回来90,表示距离很近。目前一些手机的传感器仍采用这种方法测距,缺点是没有精准的数据。

  为何强度差方法难以有准确的测距?因为测距有如下难点:

  一是目标的反射率和环境光影响。反射率取决于颜色和材质。例如黑色由于吸收率高,因而反射率非常低;白光正好倒过来——反射率非常高,因吸收非常少。但从能量角度看,代表你发一定的能量,这两种颜色的目标回来后的差别很大。但如果用时间差方法,影响较小。

  二是环境光。环境光的某些波段会与红外或激光的波段接近,也会造成误差。

  为了提高精度,出现了利用时间差(ToF)测距,原理如图3。需要配套算法及配套方案,能够精确地测距。

测距高达4 m的原因

  那么,为何第三代FlightSense的测距变长?是否是发射器的激光强度比以前更强了?答案是否定的。实际上激光强度与前代是一样的,而只是在封装时在接收端加上了树脂材料的光学片套件,使接收光的角度扩大了,因此接收光量变大;另外,在算法上优化,可滤掉不正确或无意义的信号,即提高了滤杂信号能力。

  发射光为什么不能更大呢?因为有相关安规的限制。如果发射大了,工业上是允许的,但ST非常大的侧重点是在消费类电子上。

  由于发/收端集成在一起,FlightSense的一大优势是体积小。而市面上很多方案,无论是传统的红外,还是激光方案,要么块头大,要么是发、收分开的两个方案。两个分开方案的缺点不仅体积大,而且要把元器件分别焊上,再把必要的参数调整好,调节非常麻烦。而发/收集成的好处是尺寸已锁死,减少了调节。

ToF测距在手机的应用

  *摄像头对焦

  传统的拍摄方法首先是对焦,需要花时间对焦,尤其是在光线昏暗场合,对焦时间长,而且困难。现在的方案是通过自发光得到距离,然后把摄像头引导到一个合适对焦的地方。

  手机厂商于2014年开始了更精细化的探索(注:ST于2014年二季度推出第一代ToF测距产品VL6180)。经过多年努力,现在测距更加细致化,例如能够打出一个框,在其中能够划分不同的格,即多距测量,这样可以知道主角在什么地方(分辨的原则是取近不取远、取大不取小等),然后可以对主角做更精确的对焦。

  *控制闪光灯的强度和角度

  闪光灯也可以更有目的性地投射,首先判断出人/人脸和目标物体的位置,然后控制闪光灯的强度和角度。

  可见,双摄像头、多距、多扫描,使目标和背景能够分开。

  *3D人脸识别

  苹果的iPhone X采用了3D人脸识别,也是多距测量的一种应用。目前ST与手机厂商正在开发Turn-key(交钥匙)方案,估计国内手机厂商推出类苹果的方法,还需要两三年的时间。

  在算法上,目前最大的困难在于会被蒙,例如被照片或布娃娃等蒙蔽,测距方法是如果是人脸,五官离镜头的距离是不同的,因此如果拿一张照片来,系统可以发现并把照片图像删除掉。也许一些手机厂商的方案现在已做到最后判断不是你,但判断的时间太长了。ST会协助手机厂商开发,首先你这个人脸要摆在对的位置,如果你不愿意站到合适的位置,系统可以调整到看你的最佳位置,然后首先判断是不是人脸(注:人脸有基本的配置图和比例图,诸如两眼距离和整个脸长的距离),再进行进一步判断。

  从ST角度看,3D测距首选需要删除(判断是否是人脸,若不是,把图片删除掉),然后是分辨。

  为何做这种方案需要两年左右的时间?因为算法不容易。苹果采用了一种特殊的结构光做法,抓的是光的形状变化(注:ToF主要是时间差,但时间差只能得出距离,它还有光的形状变化),所以它发出的是一种结构光,有很特殊的pattern(图案),这种光发出去是一种类似于菱形的曲线,这个图案如果是被全平面反射回来,图案不变形。

  如果对着人脸,图案反射回去就散掉了,怎么把这个图案抓回来,又能够计算出来?例如能够计算出鼻子不是很平,所以这是一种很强大的算法。苹果三年前曾收购了一家以色列的LinX 公司,拥有了一套特殊的技术。但这不是绝对的做法。结构光只是3D视觉识别的一种做法,至少在苹果公司之外都是用摄像头影像的解析,用点数在抓距离,也是可以做的。

测距在非手机类的应用

  *手势开关(非方向性),开和关。目前的方案还无法分辨方向性,例如手势从左边来还是右边来。但能分辨出这个信号是中断的,所以可用于简易开关。例如水龙头的手势开关。

  *室内无人机。过去无人机主要用于户外。这两年市场发生了一些变化,玩具类的无人机/小航模一直在往高档走(例如给会议室里的人员拍照,或者人们出门旅游/骑行,相关APP放在口袋里,无人机就在你的头顶上一路跟着跑),反而户外很专业的发烧友用无人机市场慢慢缩小了。因此,现在要么你很专业,例如能够到新疆去浇花;要么很好玩,同时又不能贵到只有发烧友大人才能玩得起。

  在室内高档无人机应用上,ST新一代的FlightSense能做到4 m测距,正好满足室内无人机的需求。定位精度一般是3%~5%,用于定高和防撞等。

  *对焦辅助装置与场景。例如移动投影仪,在不同的会议室要手动调节焦距和形变,如果能像手机一样测距,再配上自动对焦,会方便很多。

ST三代传感器的应用案例

  ST的FlightSense有三代产品。第一代产品是VL6180X,15fps,是40 cm+环境光传感器,2014年第二季度推出;第二代是VL53L0X,为30fps,最大200 cm,是2016年以来主推的;新的第三代是VL53L1X,为60fps,最大400 cm,2018年2月问世。其应用如图4。

  *第一代测距传感器——VL6180系列可用于教育面板,因为家长特别在乎孩子眼睛是不是看得太近。专业的笔记本上也有测距器件,不只是监控阅读的距离,同时也做了开关,当人离开后就把屏幕关掉,以实现节能和保密。还有智能家居面板与服务机器人,它们在没人的时候会关闭,有人过来后会开启。

  还有智能灯、麦克风、扫地机器人等。

  其中,Amiro智能化妆镜很有创意,其外缘有一圈智能灯。有时候你在家里的化妆镜前,明明涂的是桃红色3号口红,结果一去宴会会场它却成了紫色8号的颜色。原因是环境光的影响。所以Amiro镜子有几种模拟光,可模拟太阳光、室内光等,以实现精准的科学模拟。例如你今天主要是去野餐的,你今天就要用它的3号光,你的桃色3号口红在野外就会呈现这个颜色。FlightSense用于感应到你是否到镜子面前,此方案中的最远感应距离约20 cm。

  *第二代测距传感器VL53L0X的测距更远,达2 m。可以用于卫浴,现在还在发展冲水马桶,但它对可靠性要求比较严苛,因为要求检测率达100%。还可用于距离更远的照明开关,例如办公室的灯。广告机的测距距离也要更远,有人就自动开启。

  *第三代测距传感器VL53L1X于2018年2月推到市场,可用于探测距离达4 m的无人机,用于定高。还有室内机器人/扫地机器人的避障等。另外一个有前景的应用是室内门禁,门禁机开始采用人脸识别,然而常发生这样一个尴尬现象,识别需要很长时间,识别完后,门又挡住了人,又需要再回去感应,如何在识别完成后,人一动,门就会迅速打开,这就需要对距离有非常敏锐感觉的感应器。再有,投影仪和相机,有了测距能够拍摄得更远更好。

结论

  ToF测距传感器的探测距离已达4 m,拓展了在消费电子和商业中的应用。

  本文来源于《电子产品世界》2018年第3期第81页,欢迎您写论文时引用,并注明出处。



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