引言：市场对深度视觉技术需求趋于井喷，但可以提供产品和方案的公司寥寥无几，本文分析了国内三家各具特点的深度摄像头公司，对三种主流深度摄像头方案进行了详细对比，以期帮助应用公司更好选择适合方案。

目前机器人、智能安防、AR/VR、无人机等许多行业对深度视觉的需求越来越突出。如在机器人领域，使用深度摄像头进行视觉导航、识别外界的环境、规划路径、实现避障工作等，基于深度摄像头的视觉导航已经成为了公认的解决方案。国际巨头Apple、Microsoft、Facebook/Oculus、Intel、Google等早已瞄准该技术，近年来收购了十数家这个领域的创业公司并且势头不减。不过可惜的是，上述大公司无一例外都在为自己的产品构建核心技术门槛，为内部生态服务，至少目前不会致力于成为深度传感器和技术服务的专业供应商。

一方面市场对深度视觉技术需求趋于井喷，另一方面目前可以提供产品和方案的公司寥寥无几，而在国内从事深度视觉技术开发的公司屈指可数，这类可以对外提供深度摄像头产品和方案的公司更是成为市场里的香饽饽。《智慧产品圈》记者走访了国内三家各具特点的深度摄像头方案开发的公司，并对其产品进行分析比较，希望给读者带来对该技术和产品的进一步了解。

深度摄像头按技术分类可分为以下三类主流技术：（单目）结构光、双目视觉（双目可见光/双目RGB）、TOF飞行时间法。国内从事单目结构光方案开发的有深圳奥比中光科技有限公司、南京华捷艾米软件有限公司等；还有使用双目结构光方案的上海图漾信息科技有限公司；TOF方案的有深圳乐行天下科技有限公司；双目视觉的应用可见于大疆的无人机。

国内深度摄像头公司起底

奥比中光（单目结构光）：该公司推出的3D深度摄像头产品有Astra和Astra-Mini，此两款已经量产，后续还会推出更加小型化的Astra-E以及Astra-P，可运用于手机、平板、无人机、VR/AR等。Astra系列深度摄像头主要由一个红外摄像头、一个激光器和一个RGB摄像头组成，如图1、2所示。

图1：Astra产品图

图2：Astra-Mini产品图

Astra模块尺寸大小为165mm*38mm*30mm；检测范围是0.6-8米，测量精度在1m范围内约±1-3mm；视角58.4°；分辨率最高可以做到1280*1024@7FPS，不过常用的是640*480@30FPS，还有更低分辨率的320x240@30FPS、160x120@30FPS方案可选。Astra-Mini性能参数与Astra一致，不过尺寸更小，为80mm*20mm*19.3mm。据悉正在开发中的Astra-E与Astra-P将做到60mm*10mm*6mm与40mm*8mm*4.5mm大小。

据该公司财务总监陈彬介绍，为实现更好的产品性能，激光器、红外摄像头、RGB摄像头这三个核心光学模组均为奥比中光自主设计；此外，产品中核心的3D计算芯片、深度算法、系统支持SDK等也都是该公司完全自主开发。“因为我们具有从底层芯片、深度算法、到系统、框架、上层应用支持的技术实力，相比采用国外底层芯片的方案可以做到成本更低。”他说道，“而且我们是目前国内唯一可量产3D深度摄像头公司。3D深度摄像头是一套完整的3D测量系统，各个环节均具有非常高的技术含量，只有具备各环节自主研发实力，才能更好的开发出具备世界领先性能参数的产品。”

奥比中光开发的第一代产品Astra与Astra-Mini主要应用于客厅体感游戏、机器人行业。该公司同时正在开发第二代3D计算芯片，性能更为强大，可兼容不同性能硬件且可适用于室内外的综合方案。“在客厅市场，公司已与乐视、海信、创维等国内主流电视厂商建立合作；在机器人等领域，海内外数百家公司已采购奥比中光产品用于测试开发。二代产品推出后，应用领域将拓展至如手机、平板、无人机、VR/AR等市场。数年后，有可能看见奥比中光3D传感器运用于无人驾驶辅助市场。”陈彬说道。

图漾（双目+结构光）：图漾的方案采用的是两个红外摄像头加一个激光器进行深度信息测量，模组如图3所示：

图3：图漾模组样品

该模组尺寸大小为88mm*38mm*35mm；输出深度分辨率560x460@10fps，也可以做到720P，视应用需求而定；检测距离为近距离1-5m或远距离10米内，精度是近距离1mm、远距离3mm；其水平视角为58°。

据该公司副总经理徐韬介绍，采用双目结构光是考虑到传统的单目结构光容易受光照的影响，在室外环境下，如果是晴天，激光器发出的编码光斑容易太阳光淹没掉，只有在阴天情况下勉强能用。而双目结构光可以在室内环境下使用结构光测量深度信息，在室外光照导致结构光失效的情况下转为纯双目的方式，其抗环境干扰能力、可靠性更强，深度图质量有更大提升空间。

此外，他还指出，结构光方案中的激光器寿命较短，难以满足7*24小时的长时间工作要求，其长时间连续工作很容易损坏。因为单目镜头和激光器需要进行精确的标定，一旦损坏，替换激光器时重新进行两者的标定是非常困难的，所以往往导致整个模块都要一起被换掉；而使用双目结构光的方式，其标定与激光器无关，替换起来就比较简单。“也正是因为如此，我们的方案能满足智能安防等要求7*24小时不间断工作的行业应用场景。”徐韬说道。

不过因为多了一颗摄像头，在成本上相对单目方案要高，同时增加了计算量和数据带宽，功耗上也有所增加，这是双目结构光方案不可避免需要付出的代价。

目前该公司产品专注的应用场景主要是智能监控行为分析、机器人视觉导航、避障；此外在物流领域（如包裹尺寸大小检测）和商用检测人流量应用上（俗称数人头，在商场、电影院、公交车上有很大需求），正在进行整体方案的开发。

乐行天下（TOF）：该公司开发的RGBD 3D视觉深度摄像头设备采用一颗TOF深度摄像头以测量视觉范围内的景物深度信息和轮廓信息，还有另外一颗普通RGB拍照摄像头，用于获得物理表面纹理信息，两者结合就可以很好的判断前方物体距离和形状，再配合乐行自主开发的人物识别、人脸识别、轮廓分离、骨骼追踪、动作识别等算法，可应用于机器人定位和导航、VR/AR手势识别、体感游戏、三维建模、工业智能化检测等等领域。（更多详情请阅智慧产品圈发布的《揭秘国内独家TOF深度摄像头，助力机器人避障与室内导航》一文。）其模块如图4所示：

图4：乐行天下RGBD 3D深度摄像头结构图

深度技术大比拼，各有特点和不足

深度摄像头有几个关键技术规格，一个是检测范围，看最大检测距离；第二是检测精度，看误差多少；第三是检测角度，看镜头的视角多大；第四是检测速度，每秒能刷新多少次。在具体应用时，模块大小、功耗高低也是重要的选择参考。总结上文，我们对上述三家的性能参数等做了对比。

表1：三家产品技术比较

上述三种深度摄像头方案在检测距离上、精度、检测速度上相差不大，区别在于：结构光方案优势在于技术成熟，深度图像分辨率可以做得比较高，但容易受光照影响，室外环境基本不能使用；而TOF方案抗干扰性能好，视角更宽，不足是深度图像分辨率较低。

“TOF其实是相对结构光和纯双目摄像头来说最好的一种技术，它受环境影响小，不过由于传感器芯片并不成熟，成本很高，实现量产困难，并且分辨率很低，做一些简单的避障和视觉导航可以用，但是要求精度高些的场景就不行。”徐韬表示。

除了结构光和TOF方式外，还有采用两个RGB摄像头做深度检测，大疆就是使用这种方案实现其无人机避障功能。纯双目只需使用两颗普通PRG摄像头，并不涉及光学系统，成本相对前面两种方案最低，但是深度信息依赖纯软件算法得出，此算法复杂度高，难度很大，处理芯片需要很高的计算性能，同时它也继承了普通RGB摄像头的缺点：在昏暗环境下以及特征不明显的情况下并不适用。

最后附上对双目RGB、结构光、TOF三种主流技术的详细的比较：

表2：三种主流深度检测技术比较