看看你的手机，它就解锁了，TOF 3D传感器使智能手机更酷。Digitimes预计将于2019年使用TOF 3D智能手机的传感器技术出货量将达到2000万部，公众似乎对新技术的应用充满期待。

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因为TOF小米和荣耀的技术也是胡说八道。Redmi 品牌总经理认为荣耀V20 TOF镜头无用，荣耀业务部副总裁反击TOF等技术是公司积累的技术储备。让国内两家手机厂商在网上开战，TOF技术有什么魔力？

TOF即Time of Flight，直译为飞行时间。原理是通过向目标发射连续特定波长的红外光脉冲，通过特定传感器接收待测对象传回的光信号，计算往返光的飞行时间或相位差，得到待测对象的3D深度信息，ToF通过模型可以快速连接相机的亮度图像。

相对于3D结构光技术，TOF在一定距离内，光信息同时衰减TOF感光元件的单位像素可达10μm，光的采集有足够的保证，使用距离可达0.4m-5m，所以适用于后置摄像头。

由于TOF技术性能更高，被智能手机广泛使用。许多芯片制造商开始在这个领域努力工作。今天，让我们来看看哪些制造商正在这样做TOF传感器芯片：

意法半导体(ST)

ST对TOF技术自然也很受关注，早在几年前就推出了相关产品VL6180和VL53L0X。其中VL6180是850的第一代产品nm波长激光的最大测距大于40cm;VL53L0X940是第二代产品nm波长激光的测距距离也提高到2m。ST称VL53L0X是世界上最小的ToF传感器采用单光子雪崩二极管，超高速时间分辨率Direct ToF可采用技术ST CMOS SPAD集成传感器、滤波器、光学器件的制造工艺VCSEL该系统集成了驱动器，具有高校准的特点。

德州仪器(TI)

早在2013年TI 就发布过3D飞行时间(ToF)但控制领域使用手势技术。2017年发布的飞行时间(ToF)传感器OPT8241是经典产品，属于3D ToF图像传感器系列器系列ToF优化设计的感应功能和模数转换器(ADC)通用可编程定时发生器(TG)相结合，视频图形阵列以高达150帧/秒的帧速率(600读出/秒)提供四分之一(QVGA 320 x 240)分辨率数据。主要的应AMS授权代理商用于深度感知，如3D其终端应用于扫描、手势控制等ATM、人数统计等。

半导体艾迈斯(ams)

ams艾迈斯半导体首席执行官的专注度堪称死敲传感器Alexander Everke曾表示，“我们专注于高性能传感器解决方案。业务范围包括传感器解决方案IC、接口和相关软件。”TOF作为行业的热点，技术必然也是如此ams重中之重。在2017年收购VCSEL玩家之一Princeton Optronics，加强3D成像、AR/VR汽车应用技术。目前1D飞行时间传感器的缺点是尺寸太大，在照明条件差或显示器脏时性能会大大降低。ams 的1D飞行时间传感器TMF8701集成了VCSEL多个红外发射器SPAD（单光子雪崩光电二极管）光探测器、时间-数字转换器和直方图处理核心可以独立识别显示屏上的指纹污染和覆盖玻璃范围以外物体（如用户面部）的光反射，即使传感器孔径脏，也能保持可靠的性能。

迈来芯(Melexis)

迈来芯是世界五大顶级汽车半导体传感器供应商之一，在汽车市场具有绝对优势。可以说，每辆车平均有8个迈来芯品牌的芯片。在汽车应用中，传感器的数量越来越多，尤其是未来的自动驾驶。只有配备大量高精度传感器，才能使驾驶更安全。

迈来芯于2017年推出MLX75023 1/3寸光学格式TOF当时世界上最小的传感器QVGA63分辨率像素dB线性动态范围和日光鲁棒。MLX75123配套芯片传感器IC直接连接到主机MCU，数据可以从传感器快速读取；最近，Melexis该行业推出了第一款应用于汽车内外监控的单芯片汽车级VGA飞行时间 (ToF) 图像传感器MLX75027是片上系统解决方案，在单一BGA封装中提供VGA(640 x 480 图像传感和处理功能的分辨率。

Teledyne e2v

Teledyne e2v拥有40多年的成像设计和制造经验，产品涉及CMOS、CCD和EMCCD图像传感器、阵列、相机模块、子系统和线扫描相机。Teledyne e2v第一个3研发D具有130万像素分辨率深度和1英寸光学尺寸的飞行时间法解决方案。850可见光和近红外光谱nm波长出量子效率高50%，高动态范围可实现夜间和夜间视觉；快速移动的目标3D图像：速度高达120帧/秒，全分辨率30帧/秒，全球快门效率高。

除智能手机外，TOF该技术还可应用于汽车、工业、人脸识别、娱乐、电影特效、机器人等领域。在汽车上，TOF传感器可用于自动驾驶TOF技术感知驾驶环境；在工厂自动化中，ToF在人脸识别系统中，技术可用于拾取、放置和组装操作；TOF通过模型连接相机的亮度图像和深度信息，快速准确地完成人脸匹配和检测；制作影视特效时，TOF相机可以在视频图像中添加深度信息，准确确定场景中每个像素的空间位置。