市場研究機構(gòu)Yole發(fā)布的《2018年的3D成像與感測器產(chǎn)業(yè)報告》中指出，預(yù)計在2023年,，3D成像與感測的全球市場規(guī)模,，將從2017年的21億美元擴大至185億美元。在此期間,，市場的年復(fù)合增長率將達到44%,。該技術(shù)在消費性產(chǎn)品、車用,、工業(yè)與其他高階市場也都會達到10%以上的增長,。隨著小型化半導(dǎo)體的進步，3D成像與感測器將會應(yīng)用在各種不同的領(lǐng)域,。
3D成像和傳感市場規(guī)模按照應(yīng)用領(lǐng)域細(xì)分
2011~2023年3D成像和傳感市場預(yù)測
應(yīng)用1:臉部辨識
人臉識別在2018年已成為全球在視頻智能應(yīng)用技術(shù)的主流,，不少機場及車站也大量采用人臉識別通關(guān)檢查系統(tǒng)，讓人臉識別技術(shù)受到各行業(yè)的高度關(guān)注,，現(xiàn)在人臉識別率已達到90%以上,。據(jù)MarketsandMarkets預(yù)估，人臉識別全球市場產(chǎn)值將從2017年的40.5億美元，成長至2020年的77.6億美元,，可以預(yù)期市場的快速成長將帶動并加速各種行業(yè)在人臉識別的應(yīng)用發(fā)展,。
與過往的2D方案相比，3D傳感方案由于能同時獲取目標(biāo)物體的深度信息和平面信息,，構(gòu)建出目標(biāo)物體的3D特征,，這就使得它能夠有效地防御面具、照片等2D人臉識別常見的攻擊,，將人臉識別的安全性提高到一個新的級別,。
3D方案與2D方案相比的優(yōu)勢
在物聯(lián)網(wǎng)及智慧城市應(yīng)用上，對3D感測也有很大的需求,。當(dāng)前,，無人超市需要很多科技領(lǐng)域的技術(shù)支持，例如大數(shù)據(jù),、生物識別,、人工智能等多項技術(shù)。用戶在無人超市中的整個購買過程需要先通過預(yù)先安裝在店內(nèi)的攝像頭運用3D感測技術(shù)對環(huán)境進行偵測,，再利用人臉識別和物品移動監(jiān)測技術(shù)對客戶及其行為進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計,，最后利用電子標(biāo)簽識別技術(shù)幫助用戶進行結(jié)賬，而在這一系列的活動中,，3D感測成為“無人超市”不可或缺的根基,。延伸的應(yīng)用則包括無人商店中可針對多人進行識別并計算客流量，同時也能用來檢測物品移動或轉(zhuǎn)移,，進一步達成商品庫存管理及物流配送的功能,。
應(yīng)用2:手勢控制
3D感測技術(shù)還可以用于用戶界面的手勢識別。雖然還處于發(fā)展的早期階段,，但通過打破在結(jié)構(gòu)圖形或光源中視覺元素的紅外光源,，用戶僅僅用手勢就可以控制游戲或娛樂設(shè)備。
過去以控制器為主的手勢感測控制人機介面,，正在逐漸地被這些新一代的,、徒手使用的（使用者不需手持控制器）技術(shù)所取代，像是飛行時間法（time-of-flight）,、立體視覺法（stereo vision）與結(jié)構(gòu)光法（structured light）等,。以TOF手勢識別為例，3D視覺技術(shù)相對2D視覺技術(shù),，多了一個Z軸的深度信息,，立體視覺技術(shù)需要極高的軟件復(fù)雜性才能獲得高精度3D深度數(shù)據(jù)，通?？赏ㄟ^數(shù)字信號處理器 (DSP) 或多內(nèi)核標(biāo)量處理器進行處理,。立體視覺系統(tǒng)支持小巧的外形與低成本,，不過，立體視覺系統(tǒng)的精確度與響應(yīng)時間不及其它技術(shù),，因此對于制造質(zhì)量控制系統(tǒng)等要求高精度的系統(tǒng)來說不太理想,。TOF 系統(tǒng)取得了性能與成本的平衡,，非常適用于需要快速響應(yīng)時間的制造應(yīng)用領(lǐng)域的設(shè)備控制,。
3D手勢識別在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上，借助深度攝像機,，使圖像從二維的RGB圖像變?yōu)槿S的具有深度信息的RGBD圖像,，提供了更加豐富的數(shù)據(jù)信息，使得一些關(guān)鍵問題的算法得以優(yōu)化,，增強了識別的準(zhǔn)確度與效率,。
應(yīng)用3：醫(yī)療影像
外科手術(shù)室之感染控制，外科手術(shù)手套,、廢棄醫(yī)療物品等須避免接觸性污染,，透過手勢操控可避免可能產(chǎn)生的接觸性污染，3D傳感器可將高畫質(zhì)影像資料和深度資料同步傳送到主機,，醫(yī)生亦可透過3D深度影像擷取所需信息,，并可進一步透過手勢控制進一步進行非接觸性操控。
在人工智能(AI)發(fā)展下,，模擬人眼視覺,，甚至能夠夜視、360度環(huán)視,，能偵測物體及四周環(huán)境之深度量測能力之機器視覺顯得特別重要,。3D深度圖(Depth-Map)量測擷取次系統(tǒng)可取得清晰之深度與影像可精確計算被測物及四周距離、手勢動作,、障礙物回避等,，可做3D深度影像測距，具高畫質(zhì),、高傳輸速率,、低功率等特性，無論在室內(nèi)／戶外,、強光／黑暗,、遠近距離，均能提供最佳的深度圖影像效能,，讓使用環(huán)境不受局限,。此種非接觸式體感控制技術(shù)來創(chuàng)造出更直覺、更具人性化的人機互動接口,，已成功應(yīng)用于日本外科手術(shù),。
應(yīng)用4:智能車輛
汽車市場正處于技術(shù)變革浪潮的前端，隨著車輛向自動駕駛和自主導(dǎo)航發(fā)展，我們的車輛需要實時,、準(zhǔn)確和全新的信息感知技術(shù)來掌握周邊發(fā)生的一切,，而這種技術(shù)的應(yīng)用，在車外和車內(nèi)都不可或缺,。汽車行業(yè)的下一幕將提供對車外環(huán)境障礙物檢測等更安全的感知技術(shù),，而對車內(nèi)乘客的健康和安全監(jiān)控也會同等重要。3D傳感器通過掃描車輛內(nèi)部,，會實時構(gòu)建車內(nèi)環(huán)境畫面,。通過對畫面的監(jiān)控，以及關(guān)鍵特征的提取,，傳感器可以發(fā)揮對駕駛員和其他乘客的預(yù)警功能,。
例如，駕駛員在打瞌睡,，或是有人將嬰兒或?qū)櫸锪粼谲噧?nèi),，諸如此類場景，傳感器都將進行識別和發(fā)出預(yù)警,；在發(fā)生車禍后,，3D傳感器可以對車內(nèi)生存者狀態(tài)進行感知，并將信息發(fā)送給負(fù)責(zé)急救的工作人員,；而在自動駕駛狀態(tài)下3D傳感器可以創(chuàng)建3D環(huán)境圖像,，告知自動駕駛車輛車內(nèi)的乘客數(shù)量，在面臨事故前還可以根據(jù)車內(nèi)座椅位置和乘客體型優(yōu)化安全氣囊的彈出時間和部署情況,。
應(yīng)用5:工業(yè)機器人
在工業(yè)自動化領(lǐng)域,，機器需要傳感器提供必要的信息，以正確執(zhí)行相關(guān)的操作,。機器人已經(jīng)開始應(yīng)用大量的傳感器以提高適應(yīng)能力,。
而隨著3D傳感模組價格的下降和性能的提升，3D視覺或深度傳感正不斷賦能各種新應(yīng)用,，包括幫助機器人創(chuàng)建環(huán)境地圖并完成任務(wù),，比方如何最好地避讓人類。其他應(yīng)用還包括物體取放,、組合裝配和檢測,，以及將物品從一個位置移動到另一個位置等。目前,，深度傳感技術(shù)在機器人領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多,。
例如，得益于更好的3D視覺,，一項新應(yīng)用得以實現(xiàn),，那便是卸垛,。顧名思義，這項應(yīng)用包括利用機器人從托盤上取下貨物,，并將它們放在傳送帶上,。這在工廠進貨時很常見。3D相機的使用能夠更快地定位貨物,，從而提高操作效率,。
另一個新應(yīng)用案例是自動叉車。在這項任務(wù)中,，自動駕駛叉車必須精確定位它需要移動叉起的貨物,。使用3D相機收集所需要的信息，可以更快,、更準(zhǔn)確地完成任務(wù)，從而提高操作的速度和安全性,。
在服務(wù)業(yè)也可以找到3D模組價格下跌所帶來的新興應(yīng)用,。例如，利用機器人手臂為人提供飲料或其他物體,，深度傳感可以確保物品被安全地傳送,。但是當(dāng)機器人手臂接近目的位置時，手臂,、物體或兩者都可能阻擋機器人“視線”,。因而，可以在機器人手臂中安裝成本低廉的3D傳感器,，以提供近距離3D視圖,，從而提高安全性和性能。不過,，這樣做需要3D相機之間的同步和數(shù)據(jù)疊加,，以及與所有其他傳感器的信息融合。