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目前，工业市场正在推动基于ToF（时间飞行）技术的3D成像系统的发展，这些系统可以用在需要使用人机协作机器人、房间映射和库存管理系统等先进应用才能实现工业4.0的严苛环境中。此外，ToF还可以在汽车应用中实现乘员检测和驾驶员监测功能，为驾驶员和乘客提供更加安全的汽车驾乘体验。事实上，ToF的应用领域非常广泛，该技术提供的创新特性为诸多行业应用领域提供了创新赋能的关键作用。
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课程简介：介绍ADI TOF技术的工作原理，模组及系统设计的挑战以及方案。
为抢得市场先机，主要的方案提供商都在加强产品的研发，并努力为客户完整方案研发提供更多支援。前不久，ADI宣布与微软达成战略合作，利用后者的3D飞行时间(ToF)传感器技术，让客户可以轻松创建高性能3D应用，实现更高的深度精度，而不受具体的环境条件限制。ADI将基于微软Azure Kinect技术，为工业4.0、汽车、游戏、增强现实、计算摄影和摄像等领域中广泛的受众提供领先的ToF解决方案。
提供交钥匙的解决方案是当前市场竞争大、产品面市时间越来越紧的当下，整机厂对半导体方案商的期待。在ToF应用上，终端客户无疑也希望深度图像采集能够直接使用，能和拍照一样简单。众所周知，微软的HoloLens混合现实头戴设备和Azure Kinect开发套件中都使用了微软的ToF 3D传感器技术，该技术已被广泛地视为飞行时间技术领域的行业标准，因此对该技术的支持对于ToF半导体方案应用来说非常重要。本次双方无疑有助于将这种技术与ADI自主构建的解决方案结合，帮助ADI的客户能够轻松开发和扩展他们所需的下一代高性能应用，实现拿来即用的目标。
新闻中还透露了ADI正在设计、生产和销售一个新的产品系列，其中包括3D ToF成像器、激光驱动器、基于软件和硬件的深度系统。据称，这些产品将提供市场上出色的深度分辨率，精度可以达到毫米级，这个性能将继续奠定ADI在ToF领域的技术创新赋能的领导者角色。从合作的另一方微软来看无疑也是双赢的举措，借助此次合作可以扩大其ToF传感器技术的市场渗透率，助力商用3D传感器、摄像机和相关解决方案的开发，而这些产品与方案可与基于Microsoft depth、Intelligent Cloud和Intelligent Edge平台构建的微软生态系统兼容。
ToF 3D传感器技术可以精确投射仅持续数纳秒的受控激光，这些激光之后从场景中反射到高分辨率图像传感器，从而可以对这个图像矩阵中的每个像素给出深度估值。ADI新推出的CMOS ToF产品基于微软的技术可以实现高度精确的深度测量，是具有低噪声、防多路径干扰高稳定性，且易于量产的校准解决方案。据透露，ADI的产品和解决方案已开始提供样品，预计首款使用微软技术的3D成像产品将于2020年年底发布。
基于ADDI903X、ADP3634和ADP5071的系统解决方案
值得一提的是，此次合作强调ADI将围绕互补金属氧化物半导体(CMOS)成像传感器构建完整系统，以提供3D细节效果更佳、操作距离更远，且操作更可靠的成像，而且不受视线范围内的目标限制。这个平台为客户提供即插即用功能，以快速实现大规模部署。
此前ADI的解决方案主要围绕CCD传感器提出，例如其中ADDI903X是具有可编程时序和驱动器的CCD ToF信号处理器，ADP3634主要用作激光二极管驱动器，ADP5071用作CCD电源和光学模块。
该方案能达到VGA影像分辨率与精准度，抗强光性，同时又具备更低的功耗与占位空间，深度数据能有效增加影像识别度，达到对象判断的精准度。基于CCD传感器以及模拟前端芯片ADDI903x系列可实现640x480的分辨率。此外，值得一体的是，ADDI903x可将影像信号转换为数字信号同时计算出深度值，并提供高精确度的脉冲时间控制器，闭回路设计，让激光二极管控制的脉冲宽度更准确，进而可以得到更精准的深度数据。
以传感器和前端芯片ADDI903x 为核心的ToF技术方案，拥有超高帧率和实时性，相比3D激光传感器的逐点扫描，能快速而又准确的获取整体图像的深度信息。在其它3D技术中，距离的计算要通过复杂算法进行，而ToF图像传感器芯片可直接计算到对象的距离。另外，该方案在户外性能方面非常出色，可支持940 nm光源，并且每个像素都有独特的背景照明抑制电路。即使有两倍的照明峰值功率，该方案也能提供未被干扰的深度数据。
干扰抑制算法
ToF是一种景深测量技术，使用红外光源向场景发射多个精确计时的光脉冲。利用已知的光速和光子返回到传感器每个像素点所花费的时间，可以计算出每个像素所对应的距离或深度。实际应用中会发现很多理论之外的挑战，例如面临多个ToF摄像头同时工作（至少10个且发展路线图预计将实现64个摄像头同时近程检测）的挑战时如何解决。此次合作新闻中，ADI强调新推出的CMOS ToF产品基于微软的技术可以实现高度精确的深度测量，是“具有低噪声、防多路径干扰高稳定性，且易于量产的校准解决方案”。
ADI公司参与飞行时间干扰算法的AGI团队成员
解决干扰问题将涉及大量的反复试错，而现有技术很可能根本无法满足要求。此时，算法手段能实现比电路设计更快速的迭代和实验。ADI研发团队此前搭配ADI的AFE使用传感器和摄像头模块进行了大量实验和快速学习，反复测试构想、模拟多摄像头环境，并演示算法对干扰和功耗的影响，成功提出了避免干扰和消除干扰这两种方法结合在一起的算法，能够同时运行比使用单一算法更多的摄像头。
