3Dセンシング

ams OSRAMのIPと技術的専門性は、AR/VRやオートフォーカスなどの多くの差別化されたモバイルアプリケーションの市場投入を加速させる3Dセンシングの進化を導いています。

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3Dセンシングの信頼できるパートナー

携帯電話メーカーは、拡張現実などの差別化できる3Dアプリケーションをより簡単かつ迅速に市場に投入するには、どうすればよいでしょうか。

Cams OSRAMは、最先端の垂直共振器面発光レーザ(VCSEL)および単一光子アバランシェダイオード(SPAD)技術と、独自の光学設計およびパッケージング専門技術を組み合わせることで、最も要求の厳しい大容量モバイルプラットフォーム向けに、信頼性の高いクラス最高の性能を提供しています。ams OSRAMのテクノロジーは、あらゆる 3Dセンシングテクノロジー(タイムオブフライト、アクティブステレオビジョン、ストラクチャードライトなど)をサポートしており、ポートフォリオにはコンポーネント、モジュール、システムリファレンスデザインも含まれています。

1D(またはシングルゾーン)タイムオブフライトセンサは、存在検知のために最適化されており、3Dセンシング用のams OSRAMソリューション全体の一部を構成しています。顔認識、拡張現実、3D物体キャン、3D画像レンダリング、その他の産業アプリケーションおよびオートモーティブアプリケーションといったアプリケーション分野も、ams OSRAMの3Dセンシングソリューションのメリットを活用できます。

私たちの3Dダイレクトタイムオブフライト(dToF)は、エントリーレベルからフラッグシップまで、モバイルデバイスで使用される3Dセンシングに完全なソリューションを提供します。高性能かつ低消費電力(300mW未満)のdToFセンシングシステムは、拡張現実、カメラの強化、厳しい照明条件下でのカメラオートフォーカス支援などのアプリケーション向けに最適化されています。ams OSRAMは、その最先端の3Dセンシングソリューションと専門技術をモバイルからコンピューティング、ロボティクス、さらにはアクセスや決済のアプリケーション分野へと発展させています。

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3Dビジョンシステム

3Dビジョンシステム投光NIR

PMSIL Plus投光イルミネータのアシストにより取得される近赤外線画像です。これらの画像は3D画像データと統合され、2D画像分析に使用されます。

ドットNIR

ドットプロジェクタの活用により取得される近赤外線画像です。ドットパターンは画像のコントラストを強化し、シーンの低コントラストな物体に対して、あらゆる照明条件で優れた深度マップを提供します。

深度マップ

ams OSRAMの顔認識はユーザーの顔に対して深度マップ情報を使用します。顔の深度マップは3次元空間へマッピングされた数千もの座標群であり、ユーザーの頭部での表面の凹凸をユーザー正面の単一点に相対させて記述します。この深度マップはユーザーの顔の参照深度マップと比較され、ユーザーを認識します。再構築された3D画像は、アプリケーションソフトウェアへ渡され、ユースケースに応じてさらに処理されます(顔認識など)。

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モバイルAR(拡張現実)向け3Dダイレクトタイムオブフライト(dToF)センサ

ams OSRAMは、モバイルデバイスにおけるワールドフェーシングの3D dToFセンシング向けに、光学センシングからシーンの再構成、RGBカメラとの統合まで、完全な技術スタックを提供します。この技術は、他の実装方法よりも範囲を大きくし、かつ電力消費を低く抑えることを目標としています。

ams OSRAMの3D光学センシングソリューションと、SLAM(自己位置推定と環境地図作成の同時実行)および3D画像処理のためのソフトウェアを統合することで、モバイルデバイスにAR機能を迅速かつ簡単に実装するオプションをメーカーに提供することができます。高パフォーマンスかつ低消費電力のdToFセンシングシステムは、3Dの環境/オブジェクトスキャン、カメラ画像の改善、暗い環境でのカメラのオートフォーカス支援もサポートしています。

最高レベルの技術を組み合わせた新型の3D dToFシステムは、高出力の赤外線VCSELアレイ、ドットパターンの光学システム、高感度センサを備えています。

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アクティブステレオビジョン

ステレオマッチングアルゴリズムでは、色が均一で、質感が低く、特徴の乏しい表面では関係性を見つけられない場合があります。パッシブなステレオビジョンシステムは周囲光に依存して画像を取得するため、暗い環境ではうまく性能を発揮しません。最適な性能を確保するため、アクティブステレオビジョンでは、ams OSRAMのBelagoドットプロジェクタのようなパターンライトプロジェクタを追加し、特徴の抽出と暗い環境での性能を強化しています。照明によって光量が増し、シーン内のより多くの特徴を利用して、従来のシステムの欠点を補うことができます。

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