新型3D感测技术及新颖用例扩展了近红外光（NIR）应用领域

三维（3D）感测是一种深度感测技术，超越了传统相机或成像系统的功能范围。传统相机或成像系统用于采集二维（平面）图像。相比之下，3D感测技术能够测量和采集物体的高度、宽度、深度和形状，从而更接近于复制人类视觉感知。

近年来，该技术在生物特征识别（比如面部和手势识别）、安防和监控、车载激光雷达（光探测和测距）等领域得到了广泛的应用，市场需求不断增长，几乎每天都有新的用例出现。事实上，全球3D感测技术市场预计将以12%的年复合增长率持续增长，到2026年市场规模将超过21亿美元。¹ 

虽然一些智能手机很早之前就提供3D感测功能，但此功能以前仅依赖于使用可见光或不可见光成像的立体视觉技术。该技术使用至少两台2D相机（相距较小的距离放置）从不同的有利位置采集两个图像。将这些图像组合在一起非常类似于人类的视觉深度感知（基于我们的大脑将每只眼睛捕捉到的两种略微不同的视角融合在一起）。

新形式的3D感测依靠光的反射，通过反射时间和失真来传递3D和深度信息，而不是视觉提示。这些技术将不可见的光束（近红外光，简称“NIR”）投射到物体上（比如：人脸）或场景中，然后在该光束从环境中的物体上反射回来时测量波阵面反射，并利用该数据来计算这些物体的形状。苹果iPhone® X是首个内置结构化近红外激光进行3D感测的智能手机型号。常见的NIR近红外光3D感测方法包括：

• 飞行时间（ToF），指光从一个物体上反射回来所需的时间，用来测量该物体的距离。
   
• 结构光，其中衍射光学元件（DOE）将一束激光分成多个微小光束，形成一个点图案投射到物体上，点图案的失真反射使我们能够对物体的3D轮廓进行详细测量（映射）。
   

使用两台相机的立体深度感知与NIR近红外光感测系统（比如飞行时间（TOF），其利用反射光捕捉物体的距离）之比较图示。（图像 来源，已经过改编²)

用于3D感测的近红外光有以下几种来源：

• LED（发光二极管）
• 边缘发射激光器（EEL）
• 垂直腔面发射激光器（VCSEL）。VCSEL的市场规模预计在2021年将达到18亿美元，推动因素包括3D感测应用以及未来内置到5G设备功能中3。由于VCSEL具有技术简单性、窄谱性、温度稳定性等优点，相比其他近红外光源，VCSEL得到了更迅速的普及。

VCSEL目前已迅速获得业界认可，成为广泛的3D感测应用的首选技术，包括用于智能手机解锁的面部识别、自动驾驶汽车车载激光雷达系统及更多其他应用。在本文中，我们将为大家介绍NIR近红外光VCSEL技术的一些新兴应用。
 

车载3D感测应用包括外部物体映射和内部驾驶员安全监控和控制功能，比如这里展示的来自索尼的广泛深度感测产品组合的手势激活信息娱乐面板系统。（图片© Sony）

 

激光雷达用于映射车辆外部和内部环境

激光雷达最初被开发和用作绘制景观轮廓和监测气象条件的技术。随后，汽车行业将该技术用于先进驾驶辅助系统（ADAS）。现在，该技术被引入室内，作为映射建筑空间的一种方法。对于可能不得不进入着火的建筑物或能见度很低的倒塌构筑物的应急人员而言，这种应用特别有价值。拥有建筑物内部的3D数字地图可以帮助急救人员在建筑物中导航，并挽救生命。美国国家标准与技术研究所（NIST）一直在通过点云城市计划研究此应用领域，帮助开发了一种手持式激光雷达扫描设备，其可以在短短数小时内绘制整座建筑物的3D数字地图。
 

从激光雷达扫描仪收集的用于室内3D地图的信息可用于向应急人员指示关键位置，比如紧急出口、灭火器或公用设施关闭处。插图：一台便携式激光雷达扫描仪，其可在数个小时内创建室内位置的3D地图。（图片来源：NIST）

无人机和物流业

无人机正变得越来越常见，广泛应用于远程执法监控、亚马逊包裹投递等领域。为了使无人机实现远程自动化操作，许多公司开发了无人机系统，将3D传感器、软件与算法搭配使用。举例来说，无人机可以将ToF、激光雷达、立体视觉和超声波传感器结合在一起，通过搭配使用防碰撞系统，无人机可以在自主飞行模式下工作。拥有先进3D感测功能的无人机现在可以应用于各种各样的任务，包括：⁴

• 室内导航
• 手势识别
• 物体扫描
• 防碰撞
• 物体追踪
• 体积测量
• 目标区域监控
• 物体或人员计数
• 快速、精确的目标距离读数
• 增强现实/虚拟现实
• 物体大小和形状预估
• 增强3D摄影

红外光和近红外光在医学领域的应用

太阳将地球沐浴在一个由可见的和不可见的电磁波组成的全光谱中，其中一些波长的光线对人类有害（某些波长的有害光线至少部分被地球的保护性大气层所阻挡）。举例来说，如果红外光和近红外光直接照射人眼，可能会引起视网膜损伤。但业界正在进行新的研究，以找到这些高频波长的光线可能对人类有益的方面。

采集患者的生命体征数据并监测各种医疗指标时，需要某种密切形式的面对面接触。举例来说，护士必须亲自将血压袖带戴在患者身上进行读数，医院里的患者皮肤上可能附有多个电子传感器，用于持续监测心率和其他关键指标。现在，近红外光可以提供远程和非侵入性的方式来获取患者数据，在新冠肺炎疫情（COVID-19）社交隔离时期，在医院工作人员疲于应对的情况下，这绝对是一个福音。

最新研究表明，经过近红外光谱过滤的相机可以估算心率、心率变化和其他指标。由于氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白在近红外光下具有不同的光谱特征，因此可以通过近红外光相机来测量患者的血氧饱和度水平。德国的研究人员将近红外光、超红光和近红外光相机与其他元素结合一起，创造了一种安全的多功能医疗监控系统。⁵

图中显示的是一种相机系统，其使用可见光和近红外光（NIR）快速采集患者的3D数据：上面一排光圈为超红光相机、RGB相机和近红外光相机，下面一排光圈为快速红外光相机、GOBO模式投影仪和快速红外光相机。（图片来源：FSU Jena，Maximilian Hausmann， 来源）

此外，最近对动物的研究表明，红光和近红外光可以减少与冠状病毒感染相关的并发症类似的呼吸系统疾病。而且，在人类患者身上，红光已经被证明可以缓解慢性阻塞性肺部疾病和支气管哮喘。⁶

测量近红外光发射器的准确性

近红外光LED和VCSEL（用于3D感测应用的光源）制造商必须确保这些用于许多重要功能的光源的准确性。由于NIR近红外光感测系统通常直接应用于人类，并且经常投射于人体，因此确保近红外光波长符合预期的规范要求对于安全性和性能至关重要。

瑞淀提供一种近红外光测量解决方案，其经过专门设计，可用于实验室和生产线上，以确保这些发射器的一致性和质量。NIR近红外光辐射强度测量镜头统是一种一体化相机/镜头解决方案，可测量850nm或940nm近红外光发射器的角度分布和辐射强度。该解决方案使用傅立叶光学元件，可通多单次测量采集±70度范围内的完整数据，极其快速地为制造商提供准确的测量结果，是制造商进行线上质量控制的理想选择。
 

瑞淀的NIR近红外光辐射强度测量镜头，在2019年荣获了Laser Focus World的创新金奖和Vision Systems Design的创新银奖

瑞淀的NIR近红外光辐射强度测量镜头与 ProMetric® Y16 成像辐射计 和专门的软件搭配使用，可分析近红外光发射的辐射强度和均匀性，包括点式结构光、通常用于ToF测量的近红外LED泛光光源等。 TT-NIRI™ 是TrueTest™ 自动化检测软件系列的一部分，提供完整的近红外光测试套件，使用户能够针对图像中的特定关注点（POI）定义测量参数和通过/未通过标准。该软件模块包含用于近红外光光源测量的特定测试，包括：

TT-NIRI软件中的横截面雷达图，以角度函数显示了近红外光LED光线分布的辐射强度。

如需了解更多有关瑞淀的NIR近红外光辐射强度测量镜头解决方案的信息，请阅读我们的白皮书：“通过精确地测量近红外光（NIR）光源实现有效的3D面部识别”，其中探讨了近红外光发射器的性能考虑因素、用于测量采用结构光和ToF的NIR近红外光感测设备的方法等方面。

 

 

 

 

 

 

引用文献

1. Global 3D Sensing Technology Market Report, as reported by MarketWatch, “3D Sensing Technology Market 2020 Global Industry Size, Share, Revenue, Business Growth, Demand and Applications Market Research Report to 2026”, Nov 5, 2020. 
2. Kazmi, We., et al., “Indoor and outdoor depth imaging of leaves with time-of-flight and stereo vision sensors: Analysis and comparison,” ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 88:128-146, January 2014. DOI 10.1016/j.isprsjprs.2013.11.012
3. 2020 Infrared Sensing Application Market Trend-Mobile 3D Sensing, LiDAR and Driver Monitoring System, report from Trendforce, as reported in “Total VCSEL Revenue Expected to Reach US$1.8 Billion in 2021 Owing to Integration of 3D Sensing and 5G, Says TrendForce”, LEDInside, September 1, 2020.
4. “3D Sensing—New Ways of Sensing the Environment”, FutureBridge. (Retrieved November 24, 2020)
5. Heist, S., et al. “Detectors & Imaging: Fast 3D imaging for industrial and healthcare applications,” Laser Focus World, December 17, 2019.
6. Enwemeka, C., et al. “Light as a potential treatment for pandemic coronavirus infections: A perspective”, Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology, Vol 207, June 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jphotobiol.2020.111891