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3D成像:光学的再次创新.docx
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更新于2023-03-16
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苹果新专利开启光场AR玩法,为7plus强行续命,撩骚持币待购的消费者,背后3d相机技术原理值得一看,iphone8双摄的3D技术,AR基础
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【方正电子】3D 成像:光学的再次创新
前言:光学一直是科技创新的重头戏,智能手机摄像头经历了 时代像素和个数的倍增,
孕育了大立光等优质公司。 成像技术的成熟拉开了二维向三维升级的帷幕,有望带动
光学创新大革命(绝非“微创新”可比),本文作为市场首篇深度剖析,将为投资者挖掘相
关投资机会。
1、3D 成像究竟是什么?
光学升级一直停留在像素、感光等二维层面,也是智能手机创新周期的主驱动力。 成
像在二维的基础上,实现了像素景深的叠加,拍照的同时记录下对象的立体信息,推动人
脸识别、虹膜识别、手势控制、机器视觉等变为现实,是开启 和 时代的感知钥匙。
2、为什么说 3D 成像即将带动下一轮光学创新浪潮?
)空间:交互向三维升级,远非平面像素升级可比;
)产业链:已实现商用,我们判断结构光方案大概率成为 年某顶级品牌杀手锏;
)成本:有望实现对传统生物识别的替代,性价比极高;
)厂商意愿:目前了解到国产大厂跟进意愿极强。
3、为何我们强调要重视 3D 成像?
)大概率爆发,堪比五年前的触屏,一年前的双摄;
)预期差极大:产业链新,产业和资本 成像认知度都不高。
4、3D 成像爆发,潜在受益环节有哪些?
成像主要有发射端和接收端组成,我们预计关键器件产能很可能被锁定,严重供不应
求,核心零组件拥有充分定价权。发射端高端激光发射器()和准直镜头产能和专
利被顶级公司绑定,接收端窄带滤光片产能瓶颈明显。同时 成像将带动摄像头模组单
价大幅提升。
投资评级与估值
我们认为 成像未来两年将实现快速普及,目前存在强烈的预期差,强烈看好产业链具
备核心竞争力的公司,首推滤光片龙头水晶光电,看好核心器件
、、、,模组公司舜宇、欧菲光、丘钛等大概率受益。
有别于市场的观点:
)我们判断顶级品牌将采用前置结构光, 成像和虹膜融合;
)未来两年前置结构光后置 有望得到推广;
)国产手机跟进意愿强烈,预计明年 成像即将普及。
风险提示:客户推进不及时;耗电量过大影响待机;手机销量不及预期。
成像,交互实现向三维的飞跃
光学的升级一直停留在二维的像素提升
拍照一直是智能手机的重要卖点,像素和拍照性能是换机的主驱动力之一,以 为
例,后置相机从单颗 升级到双 ,前置相机从无到 ,其性能提升幅度远超其他
任何零组件。
虽然光学性能提升幅度巨大,但是仍然沿用着最传统的原理:二维成像,即把现实三维世
界的图像信息映射到二维的 感光元件上实现成像。
成像包含像素景深信息的叠加
普通摄像头都是 平面成像的,丢失了物理世界中的第三维信息(尺寸和距离等几何数
据),计算机只能实现影像记录和平面图像特征识别,分析算法难度极大,目前能够实现
的智能分析功能十分有限。
成像能够识别视野内空间每个点位的三维坐标信息,从而使得计算机得到空间的 数
据并能够复原完整的三维世界并实现各种智能的三维定位。
目前主流的 成像包括结构光、 和双目
主流的 成像技术有三种:
)结构光( !"# "!$% )。结构光投射特定的光信息到物体表面后,由摄像头采
集。根据物体造成的光信号的变化来计算物体的位置和深度等信息,进而复原整个三维空
间。
)(&'(% ,飞行时间)。通过专有传感器,捕捉近红外光从发射到接收
的飞行时间,判断物体距离。
)双目测距( !)* &)。利用双摄拍摄物体,再通过三角形原理计算物体距离。
结构光的原理及实现
)结构光的原理
结构光顾名思义就是有特殊结构的光,比如离散光斑、条纹光、编码结构光等。将这样的
一维或二维的图像投影至被测物上,根据图像的大小畸变,就能判断被测物的表面形状即
深度信息。举个例子,拿一个手电照射墙壁,站近或站远,墙上的光斑是不同大小的,从
不同角度照射墙,光斑也会呈现不同的椭圆。这就是结构光的基础。而深度计算的方式也
有多种,如我们这里重点说一下被苹果公司收购的以色列 !&* 公司 %
$% 方案。
% $% 的光源称为“激光散斑”,根据 !&* 在专利中的描述,红外激光生成
器射出准直后的激光束,通过光学衍射元件 (+!,# -. #,((& *,如扩
散片和光栅)进行衍射,进而得到所需的散斑图案。这些散斑具有高度的随机性,而且会
随着距离的不同而变换图案。也就是说空间中任意两处的散斑图案都是不同的。只要在空
间中打上这样的结构光,整个空间就都被做了标记,把一个物体放进这个空间,只要看看
物体上面的散斑图案,就可以知道这个物体在什么位置了。当然,在这之前要把整个空间
的散斑图案都记录下来,所以要先做一次光源基准标定(., !)。% $%发射
/& 波长的近红外激光,透过 $+"*!(光栅、扩散片)将激光均匀分布投射在测量
空间中,再透过红外线摄影机记录下空间中每个参考面上的每个散斑,形成基准标定。标
定时取的参考面越密,则测量越精确。获取原始数据后, 传感器捕捉经过被测物体畸变
(调制)后的激光散斑 ., !;通过芯片计算,可以得到已知 ., ! 与接收 ., !
在空间(01)12)上的偏移量,求解出被测物体的深度信息。
)技术实现
结构光的实现难度有如下几个方面:1)首先是经济成本,深度摄像头远高于一般的摄像
头;2)摄像头需要的空间和功率限制,手机摄像头已经可以做到很小的体积和很小的功
率,但是深度摄像头还很难,特别是如果希望能达到比较高的精度;3)很多深度摄像头
是需要额外光源的,因此还要专门的散热设备。4)后端的软件匹配。
原理及技术实现
) 原理
&'(% 是一种主动式深度感应技术,在每个像素点,除了记录光线强度信息之外,
也记录下来光线从光源到该像素点的时间(即 &'(% )。首先让装置发出脉冲光,
同时接收目标物的反射光,藉由测量时间差算出目标物的距离。
如上图所示,假设脉冲波形的频率为 ',接收与发送脉冲波形的相位偏移是∆3,则∆345'
为脉冲波形往返所经历的时间。用光速 # 乘以时间则可以得到往返距离。
) 技术实现
的硬件实现方式和结构光类似,区别只是在于算法上,结构光采用编码过的光
., ! 进行投射,而 直接计算相位差。
双目测距,传统的 感知方法
双目测距原理类似人的双眼,在自然光下通过两个摄像头抓取图像,通过三角形原理来计
算并获得深度信息。目前的双摄就是双目测距的典型应用。
成像是开启 和 时代的感知钥匙
以 的机器视觉为例,目前主流在 图像上通过算法实现智能识别,但是由于 图像
本身包含的信息有限,即使算法再先进,输入信息将成为智能化的短板,如果能够有全面
的三维信息,每个对象的三维轮廓、物理特征将更为充分识别,提升导航、轨迹、识别等
应用能力。同样的, 应用中 成像也是必不可少。
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DongHT9
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