结构光，双目立体视觉，ToF技术，在智能门锁，扫地机器人，手机的应用中谁更有优势？_双目立体视觉的缺陷

飞行时间ToF与3D结构光、双目视觉技术一起组成了当前3D成像与传感的三条主流技术。其中3D结构光方案最为成熟，并被大规模应用于工业3D视觉，ToF则凭借自身优势成为在移动端，智能家居等领域较被看好的方案。

立体视觉：

双目立体视觉技术是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。比如手机单目无法满足我们一些应用的开发，因此手机开发者会使用更多的摄像头来模拟深度场景，我们看到最大的转变就是由单摄变成双摄，即模拟人的双眼，实现深度信息的提取。经过几十年来的发展，立体视觉在机器人视觉、航空测绘、、军事运用、医学成像和工业检测等领域中的运用越来越广。双目立体视觉实现的方式比较简单，也比较接近人类的感知。

 

双目立体视觉的缺点：

即不能很精准地提取到深度数据。比如，我们没有办法通过双目知道某物体距离我们几米或者几厘米远。双目立体成像系统在场景缺乏特征时，还经常会受到性能下降的困扰，因此未被应用在智能手机成像中。例如，在面对墙壁平坦光滑的表面的情况下，立体成像系统捕获的 3D 信息通常不完整或不准确。

3D结构光：

这种技术通过近红外激光器向物体投射具有一定结构特征的光线，由专门的红外摄像头采集获取物体的三维结构，再通过运算对信息进行深入处理成像。结构光对比双目来讲，可以得到准确的距离信息，仅需一次成像就可得到深度信息，具备低能耗、高成像分辨率的优势，能够在安全性上实现较高保证，因此被广泛应用于人脸识别和人脸支付等场景。但结构光技术识别距离较短，大约在0.2米到1.2米之间，只适用于近距离，使其应用局限于手机前置摄像。

TOF技术：

是2018年被应用到手机摄像头的3D成像技术，其通过向目标发射连续的特定波长的红外光线脉冲，再由特定传感器接收待测物体传回的光信号，计算光线往返的飞行时间或相位差，从而获取目标物体的深度信息。TOF镜头主要由发光单元、光学镜片及图像传感器构成。其识别距离可达到0.4米到5米。TOF技术具备抗干扰性强、FPS刷新率更高的特性，因此在动态场景中能有较好表现。另外TOF技术深度信息计算量小，对应的CPU/ASIC计算量也低，因此对算法的要求更低。虽然ToF存在一些技术缺点，比如3D成像精度和深度图分辨率相对较低，功耗较高等，但相比结构光以双目技术，其适配范围更广，从近距离覆盖到了更远的距离，并且也可以提取到很准确的深度信息。目前很多的应用厂商已经从双目、结构光慢慢转到ToF技术上。

ToF应用前景广阔

ToF技术弥补了被测物体距离上的缺陷，由于能够支持更远的探测距离，可应用于3D人脸识别、3D建模以及手势识别、智能避障，体感游戏、AR/VR在内的多种场景中。此外，相比结构光技术，ToF的模组复杂度低，堆叠简单，可以做到既小巧精又致耐用，在屏占比不断提高的外观趋势下，也得到手机厂商的青睐。

在车载领域， 主要用于手势操控、驾驶员跟副驾驶以及乘客体态的监控。ToF相对于其它应用方案最大的特点，即可以探测远距离应用，即从ToF方案拓展到车外的辅助驾驶。目前ToF可以实现20米的探测距离。

智能家居领域，智能门锁的人脸解锁方案，不用钥匙而是用人脸进行解锁。扫地机器人的障碍物探测与识别避障。

在金融行业，为实现人脸支付这种比较敏感、对安全性要求比较高的功能，必须引入3D技术。因为二维数据存在安全隐患，使用3D技术进行活体采集，确保精准生物识别，而不是一张简单的照片。

ToF还有一个非常重要的应用领域是体积测量，因为在体积测量的时候，除了2D信息，还需要知道深度数据，即长、宽、高的数据。利用ToF的3D技术，可以快速采集三维信息，从而快速计算出包裹的体积。

结语

ToF传感器优于结构光和立体视觉。首先，ToF只有两个部件，结构光和立体视觉则有3到4个。此外，ToF无需基线，确保了小巧的外形，无需基线校准，同时还提高了耐用性，降低了生产成本。最后，ToF还无需使用复杂的图像识别算法，节省了大量功耗。未来大多数智能手机都将配备一到两个3D摄像头，3D人脸认证将成为安全移动支付的事实标准，而逼真的增强现实技术将把手机游戏推向新阶段。

不仅如此，ToF技术还应用在智能工厂和智能家居中，比如最近几年发展火热的懒人电器—扫地机器人中，利用TOF技术可以识别出障碍物的清晰图像，并计算出距离做到精准避障，该技术还能用于建筑物，甚至私人住宅的门禁系统—智能门锁。