AR中TOF相機模組深度感知精度提升方案

在擴增實境（AR）技術的發展中，深度感知的精確度直接影響虛擬物體與現實場景的融合效果。 TOF（Time of Flight）相機模組憑藉其實即時取得三維空間資料的能力，成為了AR裝置的核心元件。然而，如何進一步提升其在複雜環境下的深度感知精度，仍是業界關注的重點。本文將探討TOF深度感知精度提升方案。 相機模組 從技術優化、產品設計、多感測器融合三個維度探討AR應用。

傳統的TOF感測器容易受到環境光的干擾，導致深度資料雜訊。 Ouster 為魅族 17 Pro 客製化的解決方案採用高效能濾波演算法，透過自適應噪音抑制技術，針對性地消除高低頻噪聲，顯著提高深度圖的清晰度。此外，結合高通DSP優化的深度引擎，系統功耗降低15%，同時維持30FPS的穩定幀率，確保AR應用的流暢性。

為了彌補To解析度不足的問題，浙江大學團隊研發的DELTAR框架，透過深度學習實現了輕量級的ToF與RGB影像融合。此方案利用RGB的紋理細節來補充ToF的深度資訊。在ECCV 2022實驗中，其深度估計誤差較傳統方法降低了23%，計算效率提高了40%，適用於移動終端等資源受限的設備。

硬體層面的創新是精準度提升的基礎。 Ouster的Femto-W模組採用iToF技術，在0.2-2.5公尺範圍內實現毫米級精度，整合深度算力平台，無需外部算力支援。其超廣角設計（120°視野）可以捕捉更廣闊的空間訊息，紅外線和深度資料的Y16格式輸出為場景建模提供了高保真資料。

針對量產需求，此模組在硬體選型時充分考慮了產線校準的效率，透過一站式校準技術提高良率，並支援3D人臉辨識、SLAM等複雜功能，滿足消費電子和工業自動化場景的雙重需求。

單聲道 ToF 感應器在複雜照明或低紋理場景下仍存在限制。透過融合RGB、IMU等多模態數據，可以建構更完整的深度感知系統。例如魅族18 Pro的AR標尺功能將ToF深度資料與IMU姿態資訊結合，以達到公分等級的測距精度。 DELTAR框架，透過特徵配準演算法，將ToF深度圖與RGB影像進行像素級配準，消除視差誤差，提升虛擬物體的空間定位精度。

此外在動態場景中，多感測器融合可以有效解決運動模糊的問題。系統透過同步收集ToF和RGB數據，結合時序優化演算法，即時校正運動造成的深度偏差，確保AR互動的穩定性。

目前，ToF鏡頭模組在手機AR領域取得了突破性的應用。魅族17 Pro的視訊即時虛化功能，透過ToF深度引擎，實現背景與主體的精準分離，虛化過渡更加自然；奧比中光為18 Pro定制的解決方案支援AR視覺等創新功能，拓展了AR在弱光環境下的應用邊界。未來，隨著輕量化演算法、低功耗硬體的發展，ToF模組將朝著更小的尺寸和更低的成本發展，推動AR技術在智慧家庭、工業檢測等領域的普及。

ToF鏡頭模組深度感知精度的提升需要依靠演算法最佳化、硬體創新和多模態融合的協同發展。透過不斷突破技術瓶頸，ToF將成為裝置實現「虛實無縫融合」的核心驅動力，為使用者帶來更沉浸感、更精準的互動體驗。