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从小众走向大众的深度摄像头及传感器市场的发展解析

传感器技术 2017-12-08 16:32 次阅读

最近一段时间,我们也采访了不少做深度传感器厂商,聊来聊去,绕不开的一个话题就是:曾经小众的深度摄像头市场,正在慢慢走向大众化。

我们大脑皮层有50%的区域是用于视觉,在经过几亿年的进化以后,我们的眼睛可以在150毫秒内将看到的场景识别理解出来。但是,现在要让机器只凭简单的摄像头做到这些是不可能的。

所以出现了可以捕捉三维深度信息的深度传感器,虽然听名字这是一颗传感器,其实它的最终形态和我们的眼睛一样,需要去观察、认识以及理解这个世界。

尤其是在苹果推出Face ID之后,相关的智能手机厂商都想跟风,虽然这股风现在还没起来,但是大多已经开始蠢蠢欲动。最近,华为在某场手机发布会上,也公布了点云深度摄像头Jupiter X,和Phone X的“齐刘海”系统十分相似……

从小众走向大众的深度传感器市场

最近一段时间,我们也采访了不少做深度传感器的厂商,聊来聊去,绕不开的一个话题就是:曾经小众的深度摄像头市场,正在慢慢走向大众化,而iPhone X在其中发挥了关键性的作用。

数据显示,深度摄像头市场规模将从2015年的12.5亿美元增长到2021年的78.9 亿美元,年均增长率达35%。

来自Markets and Markets的一份报告也显示,预计到2020年全球机器视觉市场规模将达到125亿美元。麦姆斯咨询也显示,预计2016~2022年间3D传感器市场规模的复合年增长率为26.5%,2022年将达到54.6亿美元。

这也是为什么苹果、微软、英特尔这样的大公司会在五年时间内,纷纷投资或者收购深度传感器、手势识别算法以及上下游相关解决方案公司:

而一旦获得这种三维信息,就能为机器感知和智能分析提供最基础的数据信息。

目前,市面上比较成熟的深度信息捕捉方案主要就三种:结构光、双目视觉以及TOF(飞行时间)。

第一种是结构光方案,通过发射特定图形的散斑或者点阵的激光红外图案,摄像头捕捉到被测物体反射回来的图案,计算上面散斑或者点的大小,然后跟原始的尺寸做对比,从而测算出被测物体到摄像头之间的距离。

第二个叫双目,主要通过两个普通的摄像头获得深度信息,简而言之它就是模仿人眼的结构,通过两个摄像头的视差来确定距离信息。

第三种是TOF,它是通过发出的激光反射回来的时间算距离,TOF的方案在第二代Kinect上有使用过,传感器发出调制的脉冲红外光,然后遇到物体反射后,它会计算出光线发射和反射时间差或者相位差,实现距离的测量,最终产生深度信息。

可以说,既有的三种方案各有所长,TOF的响应速度快、精度高,不易受环境光线干扰,但是功耗和成本都比较大;结构光的工业化应用较多;双目立体成像更适合室外强光条件和高分辨率应用,目前主要应用在机器人视觉、自动驾驶等方面。

但是,现在很多技术厂商在尽可能的取长补短,弥补既有技术的短板。

深度摄像头的产业链分解

无论是哪种方案,追根溯源其产业链的话,如下图所示:

从产业链来看,相比较传统的摄像头,比较突出的就是红外相关的元件。其实,如果对比两者的结构,也能很明显发现深度摄像头增加了不少新的硬件组件。

图 | 2D 摄像头模组结构

图 | 典型的3D 摄像头模组结构

发射端上新增了红外激光发射器和辅助元件,包括衍射光栅和光学棱镜部件(如准直镜头);在接收端,新增红外接收部分,包括镜头、红外传感器和窄带红外滤光片;在图像处理器芯片上,由于算法上的复杂性,也比简单的2D成像芯片成本更高。

还是以苹果iPhone X为例,它的黑刘海就引入了红外光学发射器VCSEL(垂直共振腔表面放射激光)。

相比较传统的LED,VCSEL的精度、体积以及低功耗更适合移动端,现在大多数深度摄像头都会采用VCSEL作为红外光源,像苹果的VCSEL供应商之一是IQE,另一供应商则是Lumentum。

市场研究机构预测,2015年VCSEL市场规模为9.546亿美元,至2022年预计将增长至31.241亿美元,2016~2022年期间的复合年增长率可达17.3%。

VCSEL凭借其紧凑的尺寸、高可靠性、低功耗以及较低的制造成本而应用广泛。而汽车产业电气系统对VCSEL的应用增长,正推动整个VCSEL的市场增长。

随着这块市场的逐渐打开,提供综合技术方案的厂商也开始崭露头角,比如我们此前采访过的图漾和华捷艾米,都是以提供最终的软硬件产品,甚至是算法为主。

另外,现在一大趋势就是三维视觉在算法端上和人工智能的结合,从而进一步提高识别的精确度。

以人脸识别为例,像我们熟悉的商汤、旷视都接二连三获得数亿美元的融资,这块市场的容量可想而知,商汤、旷视都是算法段的高手,但是3D摄像头可以减少对这部分算法的依赖,通过采集人脸图像的深度信息,直接在终端上提高人脸识别技术的准确率。

机器人、无人驾驶、安防、VR/AR,

深度摄像头就像万金油

在一项智研咨询的数据调查中,2016-2022年3D成像会在消费电子领域迎来爆发,其平均年复合增速达到了160%,如下图所示,

为此镁客君也整理一份深度传感器的应用市场情况,从宏观上来看,基本上囊括了移动智能手机、机器人、自动驾驶、安防等领域,也难怪为什么大公司十分热衷于收购这些技术公司。

如果简单梳理一下深度摄像头的应用方向,如下图所示,主要集中在消费端和工业领域:

说到安防中的行为识别和生物特征识别。传统的安防摄像头只能记录下海量的视频信息,而无法对视频里面人的行为做分析和预警,有了深度摄像头,就有了对人的动作获取的硬件基础,配合深度学习算法,就可以对人的行为做识别和预警,安防的设备能够真正能够体现出它的价值。

在智能制造方面,包括流水化生产线上的工业机器人,无人仓储内的送货机器人都需要及时获取深度信息,比如送货机器自动将不同大小、体重的包裹运送到规定的位置,仅仅是二维平面信息完全不够,它必须要配备深度摄像头去获取包括深度在内的三维信息。

同样是我们日常常见的扫地机器人,它在室内的避障也需要深度摄像头去以捕获周围的环境信息,然后再规划出合适的路径。

就像图漾的联合创始人徐韬所说,“三维视觉在整个人工智能领域的基础性地位,深度摄像头的应用范围其实是在不断拓展,将来有望成为所有机器的标配传感器。”

在娱乐消费端,大家就比较熟悉它的几个应用场景,比如类似于微软Kinect的体感游戏机。要实现体感交互,很重要的就是手势、身体骨骼动作的识别等,以华捷艾米的3D体感芯片为例,其中就包含了骨骼跟踪技术以及slam算法(定位、跟踪以及路径规划技术的核心)等。

对于消费端来说,只有低功耗、小体积才能实现真正的商业化,这也是为什么很多厂商在做嵌入式方案、或者以“曲线救国”的形式去降低功耗等。

此前,公认的是TOF比结构光更加适合应用到智能手机上,因为采用TOF原理来实现动作追踪和深度感知已经出现在谷歌的Project Tango方案中,Project Tango主要用于空间三维数据的采集。去年联想推出了一款Project Tango技术方案的手机,但是时间证明,外形过大、重量过度的Tango手机并没有打开市场,现在关于这款手机的量产和销量也不得而知,不得不说,TOF的方案还需要“斟酌”。

“所有的技术在某个时间点都有最优的性价比选择,只能说在当前这个阶段,结构光是最佳的选择,这也是为什么苹果会选择结构光。其实从苹果的角度,它的实力、现金流,做任何技术都可以,但是它为什么选了结构光,也说明其他技术在一些问题上没法在当前阶段做一些消费级的产品。”沈瑄表示。

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原文标题:iPhone X带起的深度摄像头热,移动端的路到底怎么走?

文章出处:【微信号:WW_CGQJS,微信公众号:传感器技术】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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