ToF传感器与传统CIS图像传感器有什么区别? ToF传感器这个说法可能是不够严谨的,这里特指现有各种采用ToF技术的模块,比如iPad Pro中的LiDAR,其中接收端的传感器。 这种传感器在像素结构,以及整体结构上和传统的2D成像图像传感器有什么样的区别?是否仅是加强了红外感光能力?为什么需要用到APD(雪崩二极管)这样的技术?为什么像素密度比较低,这种传感器是否有必要做高像素? 补充:就 TechInsights 的分析来看,iPad Pro 的这枚 LiDAR 传感器是 3 万像素,像素尺寸 10μm。投射点的密集度自然远低于 Face ID 的结构光...那么这种密集度是否有必要提升?提升难点是什么?
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ToF传感器与传统CIS图像传感器从测量机理上就完全不一样,前者基于激光的“飞行时间”,是主动测量,得到的数据包含了目标对象的精神信息,可以得到3D图像;而后者完全是被动感光和提取光电转换信号,没有传感器与被测对象之间的距离信息,也就得不到景深数据,只有二维的平面图像。
飞行时间法(ToF, Time of Flight)是近年来新兴的深度成像技术。通过调制光源发射主动光信号,sensor接收返回光,直接测量(脉冲调制法)或根据相位差(连续波调制法)得到飞行时间,进而计算得到被测距离。
ToF 传感器有“深度”“距离”信息,这是CIS传感器不可比拟的。如果只是拍摄图片供人眼欣赏,CIS 传感器足够了,无非是像素再高一点,图片可以打印再大一点,眼睛的感官刺激更细腻一点。而对于精密测绘和无人驾驶这一类需要将目标深度、距离数据加入算法计算和控制的高级应用,CIS 传感器就无法胜任了,需要用ToF传感器判断距离,同时用CIS传感器识别目标外形轮廓标志,各有各的作用。ToF传感器往往在高速行进中工作,需要快速响应,所以要使用光电转换效率更高的APD雪崩管,目的是提供系统响应速度,提升信噪比。
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