同样是3D传感技术，TOF和结构光到底哪一个更具有优势

3D结构光的原理，是发射衍射光斑到物体上，传感器接收到发生形变的光斑，从而根据光斑形变的量来判断深度信息。它所发射的衍射光斑在一定距离外能量密度会降低，所以不适用于远距离的深度信息采集。

而TOF技术是发射的不是散斑，而是面光源，所以在一定距离内，TOF的光信息不会出现大量的衰减，同时TOF感光元件的Pixel非常大，达到了10μm，对于光的采集有足够的保障，理论上只要提高发射端的功率，TOF的使用距离会非常远。

TOF 3D感应技术

前面说到了去年上海MWC上，vivo展出了屏下指纹，时隔一年，vivo再次在上海MWC上秀出黑科技：TOF 3D感应技术。同样是解锁，但是TOF 3D感应技术这次真的不一样。

与3D结构光相同的是，TOF 3D感应技术同样是三维的，能够获取精细的深度信息，所以安全性方面更加有保障。但是，相较架构光，TOF 3D有效深度信息点高达300000万，是3D结构光的10倍。

而且，相较3D结构光宽大的刘海，TOF 3D感应技术整体模组更小，所以其刘海面积也会相应更小。

另外，TOF 3D感应技术相较3D结构光识别距离更远，vivo称可以扩展至3米，大大拓展了使用场景，如3D试衣、3D拍照、MR体感游戏等远距离应用场景得以实现。

此外，更加重要的是，TOF 3D更具量产性。iPhone X是顶着有史以来售价最高的iPhone的名号发售的，这一点自然是受到无数消费者的吐槽，而iPhone X售价高的一部分原因就是因为3D结构光量产难度大，而TOF 3D就不存在这个问题，其量产难度相对要小很多，因此搭载TOF 3D的手机售价也会更加亲民，从而可以使更多消费者享受到这一技术。

最后，TOF 3D还有一个优势，其对于基线的要求基本为零，所以在机身ID设计上更加灵活，为未来手机形态提供了更多可能。

所以TOF更有优势。

1、手机结构光是3D结构光人脸识别技术。

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3、面部识别3D结构光是获取面部立体信息的最佳方案之一。注意重点是立体，其工作原理类似于可以绘制浅海海底地形图的声呐系统，通过反射信息来确定深度。3D结构光则是通过人脸表现反射光线来确定深度信息的，从而通过计算描绘出人脸的立体结构图像。并且由于3D结构光技术的精确度可以达到毫米级别，所以通过其它技术手段很难。

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当生物识别逐渐成为人们生活中的一项必备技术之后，越来越多的企业开始瞄准这个新兴领域。

这其中，除了常见的声纹识别或者人脸识别之外，3D结构光是更为精细的一个方向。和传统的图像识别不同的是，3D结构光由于采用的是光线投射的原理，因此可以体现出被拍摄物体的不同深度区域，从而更具有安全性。

2017年，苹果推出的iPhone X首次搭载了Face ID技术，为3D结构光打开了进入消费者日常使用场景的大门，同时也为后来的企业打开了市场，根据海通证券统计，2020年全球智能手机端3D视觉硬件市场规模将达到9925亿美元。

此前，在海外市场，3D结构光的技术专利基本由苹果所垄断。2013 年，苹果以345亿美元的价格收购了以色列传感器公司PrimeSense，后者为苹果提供了VCSEL（垂直共振腔表面放射激光器）搭配 DOE（衍射光栅）的3D结构光技术方案。

而在国内，这一片技术目前尚处于整体发展的早期阶段。去年发布的OPPO Find X搭载了来自另一家光学企业奥比中光所提供的3D结构光人脸识别技术方案，而华为也有自研相关技术的消息传出。除此之外，并没有太多的企业在这一块有着比较成熟的技术方案。

除此之外，朱力也表示，不同的技术路径使得光鉴 科技 的技术方案可以做到比苹果更高的识别精度。在衡量识别精度时，一个标准是看识别散点的数量，散点则是通过激光器的的阵列来生成的。如果想要提升识别精度，一个方法就是提高激光器的数量，但这也会带来成本的提升。

光鉴 科技 采用的则是通过控制光场分布方式，从而在不改变成本的前提下形成更多的散点，最终实现识别精度的提升。按照朱力的说法，目前苹果的技术方案大概提供3万个散点，而光鉴 科技 可以做到35万到15万个散点。

为了保护目前技术的领先性，光鉴 科技 也已经为自己的技术方案在全球申请了专利，核心专利已获得批准。朱力认为，研制一款新的芯片有时间周期，目前光鉴 科技 在这一块已经有了一定的技术先发优势，足以满足市场发展的需求。

在技术上做好准备之后，光鉴 科技 目前最主要的工作就是寻找好落地的场景。

今年早些时候，光鉴 科技 宣布，其与易程电子合作研发的3D人脸识别票证闸机完成调试，即将推向市场。这意味着光鉴 科技 的技术方案将最先在通行这个场景落地。

朱力认为，高铁这个场景有着很强的示范作用，除了足够大的客流量之外，暗光、逆光、行人的配合程度等因素都会影响生物识别的准确度，如果能够在这个场景都提供足够好的技术服务，那么在其他场景落地也不成问题。

不过，和消费者日常使用最贴切的场景，还是手机上的人脸识别功能。朱力表示，现阶段3D结构光在手机上的渗透率还不算高，以安卓手机为例，则主要分布在高端的旗舰手机上，这部分的手机大概占据了整体安卓手机市场的1%左右。

随着光鉴 科技 正在逐步降低这部分技术的成本，朱力相信，3D结构光未来的在手机产品的市场前景也会更加明朗。他表示，目前公司已经和一些手机厂商在洽谈合作，明年春季搭载相关技术的机型可能就能够量产；除了手机之外，光鉴 科技 的技术将来还会进一步在包括新零售在内的场景落地。

日前，光鉴 科技 对外公布，已完成1500万美元的A轮融资，本轮融资由双湖资本和软银中国资本（SBCVC）共同领投，信中利资本与老股东北极光、松禾资本跟投。此外，老股东舜宇V基金将进一步助力光鉴 科技 实现产业落地。

作为国内主要光学产品制造企业，它们在生产和工艺上的积累也将帮助光鉴 科技 在产品规模量产时做好准备。舜宇V基金合伙人李薇表示：“光鉴 科技 的3D视觉方案为为广泛的3D视觉应用场景提供更优化的选择。通过与舜宇光电的密切合作，光鉴 科技 的技术将快速落地为产品。”

mate30pro搭载的摄像头系统是这个产品最大的亮点了，那mate30pro是3d结构光还是tof的呢，让我们一起来看看吧~

mate30pro是3d结构光还是tof

华为mate30pro的前置和后置摄像头模块都采用 3D 视觉技术的，所采用的方案均为 ToF 方案。它的后置摄像头采用了超感光徕卡**四摄，包括 40MP **摄像头 + 40MP 像素超广角摄像头+ 8MP 长焦+ 3D 深感摄像头，双 OIS；前置则采用了 3200 万像素摄像头 + 3D 深感摄像头，还有姿势传感器、距离感应器等传感元件。

在目前3D视觉技术的三种主流方案（结构光、ToF 和双目立体成像）中，结构光和 ToF 受到智能手机行业的广泛关注和应用。二者的工作原理分别是：

结构光技术：通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。

TOF 是飞行时间（Time of Flight）技术的缩写，其原理是：传感器发出经调制的脉冲红外光，遇物体后反射，传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息，此外再结合传统的相机拍摄，就能将物体的三维轮廓以不同颜色代表不同距离的地形图方式呈现出来。

注：注：本文以华为mate30pro手机为例，适用于EMUI 101系统。

本文以华为mate30pro为例适用于EMUI 101系统

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