谁与争锋！TOF vs 3D结构光 苹果iPhone XI将使用TOF

2017年因为iphoneX热潮的推崇，3D结构光算法着手火热了一把，刚刚进入2019年“TOF”就成了新宠儿。小到消费类集成电子手机、相机大道无人驾驶汽车，工业级雷达，TOF 3D技术就这么走进了大众的视野，今天我们来聊聊TOF,TOF和3D结构光到底有什么不一样的表现？最新的媒体新爆料：苹果iPhone XI用了被小米当噱头的TOF技术。

图：tof算法原理

 TOF和3D结构光是什么？

3D结构光则是通过人脸表现反射光线来确定深度信息的。 3D结构光的整个系统包含结构光投影设备、摄像机、图像采集和处理系统。其过程就是投影设备发射光线到被测物体上，摄像机拍摄在被测物体上形成的三维光图形，拍摄图像经采集处理系统处理后获得被测物体表面数据。在这个系统中，当相机和投影设备相对位置一定时，投射在被测物体上的光线畸变程度取决于物体表面的深度，所以在拍摄图像中可以得到一张拥有深度的光线图像。

TOF从根上来讲是一种测距方法，是Time of flight的简写，直译为飞行时间的意思。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。这就是所谓的飞行时间3D成像法。相对结构光方案，TOF的3D方案实现起来更为简单，主要包括投射器和接收模组，通过控制投射器发出经调制的近红外光波，遇物体后反射，接收模组计算发射光波和接收光波的时间差或相位差，换算成被拍摄景物的距离，以获取深度信息。

TOF技术由来已久，并不是近期火起来的新产品，2018年此项技术应用与智能手机算是TOF技术不断进步一个突破。TOF这个3D模块中最核心的器件在于TOF芯片，它集众多功能于一身，包括驱动投射器，接收反射光线，进而生成raw图，再送给软件处理成深度信息。之前的TOF技术的局限多在于芯片类型是CCD类型，功耗和发热的不突出性局限了其发展。TOF芯片的技术改进转向CMOS，在功耗方面就实现了很大的突破，使TOF应用与便携手机成为一种可能，CMOS复杂的逻辑结构，可以实现将高速率多帧图像合成单张图像泳衣计算最终深度，降低图像噪声仪提高深度的精度。

生产应用比较性

结构光对组装精度要求之高，业内已不是秘密，主要受制于它是通过三角测量法来计算深度信息的工作原理。一旦Baseline有所偏移，或者投射接收模组之间的角度发生偏移，都会带来深度计算的误差。这是对模组供应商和手机厂商生产能力的一种考验，。TOF深度计算的原理则完全不同，是通过TOF芯片接收反射回来光线的相位差来计算深度，只需确保相位接收正确，对组装精度要求更低，生产上会容易得多。

器件组成

TOF投射器主要包括VCSEL+Diffuser。TOF的VCSEL并不像结构光那样对编码图案有一定要求，只是最常规的规则排列，器件制作上更为简单，可供选择的VCSEL供应商也会更多。TOF的Diffuser的设计制作难度，相对于结构光投射器中的DOE不可同日而语，能稳定供应DOE的厂商全球范围内屈指可数，而Diffuser的生产则表现得更加容易，供货厂商也更多。

外形尺寸

3D结构光结构上的局限性让iPhoneX/Xs的齐刘海成了网友吐槽的最大槽点，结构光的精度和Baseline（投射器和接收模组的距离）关系非常大，Baseline间隔越长，精度就越高。常用的Baseline至少需要保证20mm以上，iPhoneX更是选择了27mm的Baseline，所以长留海也是不得已而为之的设计。

应用可玩性

图：TOF与3D结构光的性能技术对比

目前结构光应用主要有人脸建模、人脸识别、移动支付、角色创建等。TOF已基本具备实现人脸支付的能力，人脸支付距离相对结构光更远，使用起来也许没有结构光那么方便。TOF在后摄应用上的可F通过3D建模可用于AR成像，应用包括AR游戏、AR装潢、3D试装、体感游戏、全息影像交互等。

最新的媒体也爆料，苹果今年发布的三款iPhone新品在既有的后置双摄基础之上，将新增一枚ToF镜头，无疑TOF技术将会越来越炙手可热成为新一轮追捧技术！