一文看懂屏下指纹与3D感测全产业链!
全面屏时代:生物识别新革命
随着智能化时代的到来以及人们对于信息管理的安全性和便捷性需求的提升,生物识别应用日渐广泛。而自 2013 年 iPhone5s 首次搭载指纹识别以后,带有指纹识别功能的 Home 键模块以其价格低廉、使用便捷、解锁迅速等优异性能迅速占领市场。但是,2016 年起智能手机全面屏趋势使得传统的机身正面指纹识别方案面临挑战,同时也孕育了一场全新的生物识别革命。目前主流的替代方案主要有两种——一种是以 iPhone X 为代表的 3D 面部识别方案,而另一种是以 vivo X21 为代表的屏下指纹识别方案。我们通过这篇报告,重点介绍了光学和超声两种屏下指纹方案以及结构光和 TOF 两种 3D 识别方案,对于几种方案的技术路径、方案优劣、上下游产业链以及市场规模进行了详细分析。我们认为受到用户习惯和使用便捷性的影响,未来在智能手机识别领域,屏下指纹仍然会在较长的时间内成为主流,且光学方案会在一定期间内略优于超声方案,而 3D 方案未来应用可能会向 VR/AR、人工智能和后置摄像等方向发展,在新的应用领域打开局面。
“三段式”构成,电容指纹“称霸”手机市场
生物识别主要分为5种:指纹、虹膜、人脸、声纹以及静脉,特点、用途各不相同。进入智能化时代以来,随着现代计算机技术的大量使用和人们对于身份认证、安全管理的安全性、便捷性要求的提升,生物识别逐渐受到关注。生物识别主要分为 5 种,分别是指纹识别、虹膜识别、人脸识别、声纹识别和静脉识别。其中指纹识别具有体积小、解锁迅速、成本低等特点,被广泛应用于智能手机等领域;静脉识别和虹膜识别是安全性最高的两种生物识别方式,误识率仅为百万分之一,因此市场主要布局于专用门禁、公安系统、保险柜等领域;人脸识别种类繁多,原理各不相同,应用领域也较为广阔,覆盖门禁、消费、签到、手机应用等多个领域;声纹识别的优势在于可实现远距离识别,缺点是误识率高、易受干扰,多应用于人机交互领域。
智能手机领域电容式指纹快速渗透,非全面屏时代“三段式”方案成为共同选择。自2013 年 iPhone5s 首次搭载指纹识别以后,带有指纹识别功能的 Home 键模块以其价格低廉、使用便捷、解锁迅速等优异性能迅速占领市场, 截止2017 年,全球智能手机市场指纹方案的渗透率达到 55%,除指纹方案外,面部识别和虹膜识别作为补充方案,也被部份智能手机占比搭载,但占比相对较小。
过去,指纹方案的布局方式主要有两种,一种是与 Home 键相结合的正面式指纹方案,另一种则是背部指纹方案,由于背部方案便捷性不足且容易破坏手机的整体性,因此在全面屏时代到来之前,前置方案逐步成为主流,根据第一手机研究院的数据,从 2016 年初到 2017 年初,国内市场畅销手机 TOP20 中,搭载前置指纹识别的机型由 5 款提升至 9 款,后置指纹机型则维持 7 款不变,在主要厂商的旗舰机型上,由“听筒/前置摄像头+屏幕+指纹”构成的三段式公模方案一度成为绝大多数手机的共同选择。
“全面屏”时代,屏下指纹或成发展趋势
“全面屏”时代,经典设计遭遇挑战,屏下指纹、3D 面部识别、背部指纹成为现阶段3 种主要备选方案。尽管“三段式”公模曾一度成就了无数经典,然而全面屏的到来,却让这种“公模”彻底瓦解。从小米 MIX 开始,三星 S8、iPhone X、vivo X20、OPPO R11、魅族 S6 以及华为 P20 等纷纷追求最大化屏占比,而在此目标下,前置镜头、听筒、光线传感器、指纹键乃至品牌 logo 等元素都面临缩小或者从手机正面移除的要求,其中首当其冲的便是指纹识别模块。为应对全面屏需求,目前市场上主流的解决方案有三种,分别是以 vivo X20 Plus 为代表的光学式屏下指纹解锁方案,以 iPhone X 为代表的 3D 结构光方案和以三
星、小米、OV 等为代表的后置指纹方案。
屏下指纹或成生物识别发展趋势,3D 光学面向AR/VR、AI 新领域。
在屏下指纹、3D光学和背部指纹三种方案中,背部指纹方案由于在便捷性上不及正面指纹方案,且会破坏机身背部整体性,在美观程度上也有所不足,因而我们认为该方案未来主要将用于一些低端机型上,而就高端机型而言,该方案大概率作为一种过渡性的方案。
3D 光学方案自被 iPhone X 采用以来一直争议不断,该方案面临的主要问题包括识别前需要唤醒屏幕,识别易受手机握持角度、距离、周围环境的影响,从而导致使用不够便捷等,但是生物识别只是 3D 方案的一个起点,与 AR/VR 以及人工智能的结合将是一个更广阔的市场,现实中的 3D 信息直接输入处理而非降维成 2D 信息,将促进各行业智能化解决方案的发展。
目前 iPhone X 前置 3D Sensing 采用点阵结构光方案,预计 2018 年下半年 A 客户新机将采用后置 3D 方案,而国产安卓厂商方面也将进一步在旗舰机中加入此类功能。与前面两种方案相比,屏下指纹识别方案既满足了全面屏时代对于取消手机 Home 键的要求,同时也符合用户传统的操作习惯,此外,由于模组整体的价格预计未来将降低到 8 美元以内,有望成为手机生物识别发展的新趋势,我们预计 2018/2019/2020 年屏下指纹识别方案的渗透率将分别达到 1/8/15%, 2020 年市场规模有望接近 20 亿美元。
屏下指纹识别:20 亿美元市场,光学、超声波方案领衔
技术路径:光学、超声波代表当下主流,全屏幕识别展开积极探索
全面屏时代,电容方案受限,光学与超声方案有望成为发展主流。目前市场上能够是实现商用的指纹识别方案主要有三种,分别是电容方案、光学方案和超声波方案。
三种方案中,电容方案成本最低,识别速度最快且技术最为成熟,因而在智能手机市场上一度处于垄断地位。但是,由于电容式指纹方案的穿透深度仅为 0.3mm,而目前智能手机正面盖板玻璃的厚度普遍超过 0.5mm,因此这一传统方案不再适应屏下指纹的要求。
为应对电容式指纹面临的困难,供应链厂商主要提出三种不同的解决方案,第一种是以汇顶、新思为代表的光学方案;第二种是以高通为代表的超声波指纹识别方案;最后一种是以韩国厂商 CrucialTec 等为代表的 DFS 全屏幕识别方案。
三种方案中,由于 DFS 方案对于屏幕和指纹识别模组的整合程度要求较高,可能带来高成本等问题,目前方案仍处于试验阶段,存在不确定性。与之相比,光学方案和超声方案相对成熟,其中光学方案兼容 OLED 软硬屏,相对适用于软屏的超声波方案应用范围更广,成为目前屏下指纹方案的主流。
光学方案:解锁稳定、成本可控,OLED 助力方案渗透
光学方案技术由来已久,主要基于折反原理。在各类指纹识别方案中,光学方案其实是一种早已被广泛应用的技术,例如之前很多考勤机、门禁都采用该技术,传统指纹识别方案主要由光源、三棱镜和感光组件构成——通过光源照亮指纹,然后利用三棱镜将指纹投射到感光组件上进行识别。不过在 2017 年以前,光学方案始终没能应用于智能手机,主要的原因是光学传感器的体积过大,通常是电容式指纹设备的几倍乃是 10 几倍的大小,此外,光学式指纹识别系统无法对皮肤真皮层的识别,因而安全性相对较低,限制了其使用领域的拓展。
小型化、精准化识别取得突破,光学旧方案焕发新活力。经过不断的探索,光学指纹识别方案逐步改良,实现小型化、精准化、安全性等要求,随着 2016 年以来新思、汇顶先后发布新一代的光学指纹识别方案,光学方案正式成为屏下指纹识别最重要的实现手段之一。新一代的光学指纹方案仍然是基于折反原理,另外叠加小孔成像和透镜成像功能,以提高识别的精确度。
以汇顶的方案为例,汇顶光学指纹识别方案主要有 OLED 屏、CMOS 以及 lens 组成。其中 OLED 充当光学指纹识别系统的光源,通过自发光照亮指纹,之后折返光通过 lens 进行准直聚焦并穿过 OLED 像素点之间的缝隙成像至 CMOS 上,CMOS 将接收到的光学信号转化为电信号,经过处理器芯片的分析比对以验证指纹。通过光源集成和光路重新设计,新的方案能够有效降低体积和功耗,同时汇顶的方案能够支持活体检测。此外,光学方案固有的穿透距离较长的特性也得到充分发挥,在屏下指纹领域得到了很好的应用。
图片来源:芯智讯
▲synaptics屏下指纹模组
OLED 产能障壁打破,屏下指纹获得广阔发展空间。由于光学指纹方案的 CMOS 传感器需要放置在显示面板的下方,因此为了能够有效接收指纹的反射光线,显示面板需要具备一定的透光性。由于传统的 TFT LCD 面板需要背光模组,并且在背光 LED 下面增加导光板以增加屏幕亮度,导致光线无法穿透 TFT LCD。而 AMOLED 则不存在这样的问题,自发光特性无需背光模组,并且 RGB 像素点之间的缝隙可以使光线穿过,从而让 CMOS 传感器接收光信号。因此 AMOLED 屏成为实现光学屏下指纹识别的必选搭配。
此前,由于 AMOLED 产能被以三星为代表的韩国厂商垄断,产量供给有限,价格处于高位,因此屏下指纹方案的推广受到限制,但随着国内京东方、天马等厂商的加入,AMOLED 产量和价格的问题基本已经解决,2017 年 OLED 屏(柔性+硬性)在智能手机领域的渗透率已经达到 30%,预计 2018 年这一数值将达到 55%左右。随着 OLED 产能逐步开出以及和价格回落,光学屏下指纹将获得更加广阔的发展空间。
芯智讯补充:另外,根据群智咨询的报告也显示,2017年智能手机市场的OLED需求将达到4.04亿片,其中刚性OLED达到了2.71亿片,而柔性OLED仅有1.33亿片。而到2022年,智能手机市场的柔性OLED屏规模将超过7.2亿片,远超刚性OLED的市场规模,年复合增长率将达到33%。足见,OLED屏未来将有望成为智能手机市场的主流。这也为光学指纹的发展提供了很好的助力。
图片:芯智讯拍摄
解锁稳定、迅速,成本有望进一步下降。
光学屏下指纹方案具有诸多优良的性质:首先,相比于此前在小米和乐视手机上采用的超声波识别方案,光学方案解锁时间更短——通常情况下光学方案的识别时间在 0.7s 左右,与第一代电容式指纹方案的识别速度相当,并且通过率也较高,解锁更加方便。在误识率方面,光学方案的误识率仅为五万分之一,能够满足用户的使用要求。而在价格方面,vivoX21 机型上使用的汇顶光学方案的模组价格大概在 20 美元左右,但根据我们通过调研得知今年下半年光学模组的价格有望下降到 8 美元,而目前电容式指纹方案均价在 3 美元左右。并且由于光学指纹模组的结构构成并不复杂,未来随着前期研发成本的摊销,方案整体的价格还将有望进一步降低,带动该技术渗透率快速提升。
目前vivo、华为已率先采用了光学屏下指纹,市场反馈良好,行业拓展可期。随着 vivo X20 Plus 屏幕指纹版的上市,vivo已成为第一个实现屏下指纹商用的手机制造商,此次指纹设备方案的提供商为美国新思(Synaptics),上市以来,包括 The Verge、Cnet、Digital Trends、Aandroid Central多家专业机构对该款手机的指纹识别功能进行了评测,其在便捷性、稳定性上均有不俗的表现。随后,vivo又推出了X21,这款手机在采用Synaptics方案的同时,又新引入了汇顶科技作为供应商。
而继 vivo 之后,国内外多家厂商也在自家即将问世的新机上提出采用屏下指纹识别方案。 2018 年 3 月,华为发布了新款手机 Mate RS 上又一次搭载了光学式屏下指纹方案,方案供应商为国内指纹识别大厂汇顶科技;此外,今年三星新机大概率也将搭载光学屏下指纹识别模组,可能会采用新思的屏下指纹方案。此外,尽管苹果在其最新一代旗舰机 iPhoneX 上用人脸识别取代了 3D touch,但其子公司 AuthenTec 依然在光学屏下指纹领域积极探索,此前苹果公司也曾表示未来可能将会在新机型上同时搭载人脸识别和屏下指纹两种方案。
超声波方案:技术日渐成熟,高通公司领衔布局
超声波方案利用回波强度识别指纹,防油防水、穿透性强。超声波方案则是利用指纹模 组发出的特定频率的超声波扫描手指,由于超声波到达不同材质表面时被吸收、穿透和反射的程度不同,因而可以利用皮肤和空气对于声波阻抗的差异,对指纹的嵴与峪所在的位置进行识别。超声方案的优点在于其穿透性更强,能够进行深层的皮下指纹识别且能够辨别活体,因而方案的安全性更高;此外,从理论上来讲,超声波方案不易受到油渍和水渍以及强光的干扰,因而解锁更加稳定可靠,有望成为指纹之别方案发展的一个重要方向。
巨头高通领衔布局,穿透深度逐步加强。目前,涉足超声波指纹方案的厂商主要有美国高通、FPC、Sonavation 和 ADI 等,不过除高通以外,其他厂商在该领域的探索尚处于产品研发阶段。在 2015 年世界通信大会(MWC)上,高通首次推出基于超声波 3D 指纹识别技术的产品,不过彼时由于穿透深度有限,超声指纹方案未能实现屏下识别,但随着研发的不断深入,高通目前已能穿透 0.8mm 的玻璃,0.65mm 的金属以及 1.2mm 的 OLED 屏,从而实现屏下识别。
从屏上到屏下,超声波方案市场逐步拓展。2015 年高通的超声波指纹方案发布,而后分别被小米 5s 和乐视 Max Pro 所采用,尽管当时由于超声波方案的穿透距离有限,高通在小米 5s 和乐视手机上提供的并非屏下方案,而是类似于电容识别的 Home 键方案和背部指纹方案,但依然为超声波指纹技术的应用积累了经验。2017 年,高通的屏下指纹方案曾经提交 vivo 进行测试,尽管最终并没有被采纳,但也显示此方案正在逐步成熟。
全屏幕识别:小型化尚待提升,未来或成发展趋势
全屏识别:目前尚无应用,后续发展可期。尽管光学方案和超声波方案都能够在一定程度上实现屏下指纹识别,但是识别区域却仍然受到限制。从发展趋势来看,未来指纹识别可能会向半屏甚至全屏的方向发展。
在 2018 年 CITE 展会上,JDI展示了一种基于非硅基衬底的指纹识别技术——Pixel eyes 指纹识别技术。方案实现的关键在于将电容指纹传感器集成到玻璃面板上,以实现传感器的透明化,在 JDI 的方案中,透明传感器被放置在显示面板的上方,并利用硬度升级之后的偏光片代替传统的玻璃盖板,以保证传感器上方盖板的厚度保持在 0.2mm 左右因而解决了传统电容方案穿透力不足的问题。除了 JDI 之外,在非硅基衬底方案(off-chip)方面展开研发的公司还有很多,比如韩国厂商 CrucialTec、挪威厂商 IDEX 以及国内厂商上海萝箕等。
JDI玻璃基透明指纹识别芯片(图片来源:芯智讯拍摄)
DFS方案示意图(图片来源:pconline)
精细化、小型化尚待提升,未来有望成为新趋势。目前,off-chip 方案已经在安防等领域使用,但在移动终端的应用仍然面临一些挑战——例如,电容式 off-chip 方案要求盖板厚度足够小,这对手机偏振片的硬度提出了更高的要求,并且手机膜等配件甚至会无法使用,第二,off-chip 模组所需要的放置空间依然较大,可能需要进一步进行小型化的处理,第三,玻璃基传感器识别的精度可能不及硅基传感器,由此导致识别质量相对不足等。综合来看,全屏幕识别是一种仍需不断完善的技术,但从理论上来讲,该技术能够为用户带来更好的体验,未来随着技术的成熟,该方案有望成为指纹识别发展的新趋势。
前景展望:屏下指纹将迎爆发增长,光学方案成本占优
用量或超 1 亿,2019 年屏下指纹方案有望迎接爆发。屏下指纹方案具有美观、便捷、解锁迅速、符合用户习惯等优点,目前方案的整体成本基本能够有效控制,已经被不少中端机型采用,我们认为未来随着屏下指纹方案的不断成熟和价格的下降,方案渗透率有望快速提升。根据 IHS Markit,预计 2019 年使用屏下指纹传感器的智能手机出货量至少将达到 1 亿台,到 2020 年则进一步翻倍至 2 亿台,市场空间超 20 亿美元,有望在未来 3 年保持高速增长。
光学方案占得先机,兼容 OLED 软硬屏,短期内将成为主流。由于目前“off-chip”全屏幕指纹识别方案在移动客户端的研发尚不成熟,正式使用还需要较长的时间,因此短期来看光学和超声两种方案成为当下屏下指纹角逐的焦点。在两种方案中,光学方案应用的时间较早,在市场开拓方面具有一定的先发优势,且方案解锁成功率相对较高,软件系统较为成熟;而超声波方案的优势则在于方案的安全性更好,对指纹的干湿度要求较低,并且可以检测到手指表面的深层次纹理而不受外界干扰。成本方面,光学和超声方案的价格预计在 8-10 美元。但是光学方案兼容 OLED 软屏和硬屏,但超声方案受到穿透距离的限制,目前只能搭配 OLED 软屏。目前,OLED 硬屏的价格在 20 美元左右,而软屏的价格则要达到 80-90 美元,两者差距仍较为明显,导致柔性 OLED+超声方案短期之内无法在中低端机型上大量使用。因此,我们判断短期之内光学方案仍将是屏下指纹识别方案的主流。而超声方案如能够对解锁成功率进行有效优化,或将成为高端机型的一个重要选择方案,我们预计短期内两种方案的市场份额占比大致为 7:3 左右。
产业链:传统龙头主导方案,欧菲领跑封装制造
光学方案传统龙头主导,国内厂商全面布局。光学指纹识别方案的产业链主要分为算法及芯片、CMOS、Lens、滤光片以及产品封装,国内重点关注汇顶、欧菲。算法芯片技术是核心,涉足该领域的主要是新思、汇顶等传统龙头。光学元件方面,主要分为光源、Lens、滤光片以及 CMOS 传感器,光源主要采用 OLED 自发光,Lens 起聚焦反射光的作用,滤光片过滤杂散光, CMOS 转换光电信号。 CMOS 光电传感器方面,国际主要厂商包括索尼、三星、海力士和安森美等,国内则主要有豪威科技和格科微。在下游封装方面,欧菲科技目前是安卓系厂商光学指纹方案的独家供应商。综合来看,我们认为光学屏下指纹产业链中最值得关注的国内厂商包括上游方案提供商汇顶科技和下游独家封装厂商欧菲科技。
算法芯片领域,汇顶、Synaptics 居首,短期内或将均分市场。在光学指纹方案的算法芯片环节目前相对领先的是美国 Synaptics 和深圳汇顶,其中 Synaptics 是三星的供应商之一,2016 年 12 月 13 日,Synaptics 宣布推出业内首款面向智能手机和平板电脑的光学指纹传感器 Natural ID,2018 年 1 月,该方案在 vivoX20Plus 上实现商用,成为首款正式面向市场的屏下指纹产品,未来 Synaptics 还将有望在小米、三星等厂商的产品上继续得到使用;汇顶是国内指纹传感器的龙头企业,同时也是全球指纹识别行业的前三甲,下游客户覆盖国内安卓系的各大厂商,公司几乎与 Synaptics 同时研发出光学屏下指纹方案,该方案能够有效兼容 OLED 软硬屏,并具有活体检测功能。目前方案已被 vivoX21、华为 MateRS 等手机采用。除上述传统巨头,敦泰也在积极部署光学屏下指纹方案,其独有方案能够检测 3D 立体指纹图像,并且兼容 LCD 和 OLED 屏,兼容性和安全性更强,目前方案暂未投入市场。总体来看,短期内汇顶、新思或将暂时瓜分光学屏下指纹市场,按照 2019 年光学方案与超声方案市场占比 7:3,其中光学方案及芯片占总识别模组比 50%,模组单价 10 美元,有望为方案厂商带来近 4 亿美元收入规模。
Lens 采用微透镜阵列,国内关注舜宇、欧菲、水晶光电。光学屏下指纹方案所采用的Lens 主要是微透镜阵列,用以将透过各个小孔的折返光聚焦,提高信噪比。生产厂商方面,境外厂商主要有大立光、玉晶光和关东辰美等,其中大立光是光学镜片行业的传统龙头,关东辰美是苹果产业链的重要供应商,舜宇是近年来手机和车用摄像等设备领域成长最快的一家企业,同时也是光学镜头领域可以比拟大立光的企业。在滤光片方面,滤光片的选取取决于光源的选取,对于红外光源(敦泰方案需外加红外光源),滤光片需采用窄带滤光片,主要供应商由水晶光电等,而对于 OLED 光源,则仅需采用普通滤光片,在这方面欧菲、水晶光电等均有良好的技术积累。
CMOS 传感器方面,国外厂商市场占比较大,国内格科微发展迅速。CMOS 传感器在指纹模组中主要用于将光信号转化为电信号,由于指纹模组只需要采集纹路信息,而无需采集色彩信息,因此对 CMOS 传感器色彩识别的要求较低。供应商方面,目前国际上主要的 CMOS 传感器提供商有括索尼、三星、海力士、豪威(被中国企业收购)和安森美等。而在国内,格科微近年来成长迅速,在与中芯国际的合作下,公司到 2017 年已经成长为仅次于索尼的全球第二大 CMOS 芯片生产企业。
预计 2019 年封装业务规模近 10 亿美元,欧菲科技市占居首。模组封装是指纹传感器生产的另一个重要环节,结合传统指纹传感器的成本构成经验,通常模组封装会占到模组成本整体的 15%左右。目前,国际上主要的指纹传模组封装企业有欧菲科技、丘钛科技、比亚迪电子、三星、TDK 等。其中欧菲科技在屏下指纹方面的布局较为领先,目前基本是安卓系手机厂商屏下指纹模组封装的独家供应商,并且在未来一段时间仍将占有较大的市场份额,我们预计 2019 年全球屏下指纹设备的出货量将超过 1 亿部,按照每套模组 10 美元,市场规模将近 10 亿美元,其中假设欧菲科技市占 50%,则识别模组将公司带来约 5 亿美元营收。
超声波方案国外厂商主导,国内厂商涉足压电材料、下游封装领域
超声波方案的产业链可以分为算法芯片、传感器以及封装三部分,而传感器的上游主要是压电材料。在算法和芯片方面,目前高通是该领域唯一一个已经实现方案商用的企业,而除高通外,Sonovation、InvenSense 以及 FPC 等厂商也在探索相应的解决方案。在压电材料方面,目前高通使用 PVDF 有机聚合物材料,Sonovation 和 InvenSense 使用压电陶瓷材料,压电材料的主要生产厂商有新加坡 IME 和国内的三环集团等,而传感器制造方面则主要
由 InvenSense、台积电、意法半导体等境外企业生产。在封装环节,目前高通的主要合作商为台湾 GIS 和欧菲科技。
3D Sensing:应用领域不断拓展,渗透率提升可期
技术路径:前置结构光方案占优,后置 TOF 或成新选择。
3D 摄像的技术路径主要分为两种,前置识别主要采用结构光方案,TOF 方案更加适用动态场景。3D 摄像主要有两种实现路径,一种是结构光方案,另一种是“飞行测距”(TOF)方案。其中结构光方案的优点在于功耗小,技术成熟,更适用于静态场景,结构光人脸识别技术已经被苹果、小米等厂商采用,我们认为该方案未来仍将在面部识别领域占据主导地位;而 TOF 方案的优点在于远距离情境下噪声较低,同时具有更高的 FPS,未来在后置 AR、 VR 领域或将得到更广泛的应用。
结构光方案:率先布局面部识别,渗透率有望持续提升
结构光技术成熟,适用于面部识别、背景虚化等静态场景。结构光的基本原理是投射光学图形到被观测物体上,从而使激光在最终物体表面的落点产生位移。此时使用红外摄像头来检测物体表面上的图形,通过位移变化就能够算出物体的位置和深度信息。结构光的优点在于一次成像就可以得到深度信息,能耗低,分辨率高。缺点在于对光源和光学器件有较高要求。结构光因其不用多次成像,能耗较低,便于安装和维护等特点,使得其在人脸识别的静态应用场景较为突出。虽然 TOF 方案的 FPS 更高,但手机面部识别主要针对静态应用场景,不需要高刷新频率。结构光的功耗较小有利于节省电量,同时算法较为简单。综合来看结构光是当前面部识别,背景虚化等静态场景的首选。
结构分为发射端和接收端,发射端产生特定光学图案,接收端检测光斑位移。
结构光的光路分为发射端和接收端,发射端的主要构成包括点光源、准直镜头、光栅元件和 Lens,其中点光源+准直镜头充当整个光路的光源,产生扩束平行光,光栅元件分为两种,一种是苹果采用的普通 DOE,另一种则是 Mantis Vision Ltd(MV 公司)所采用的“Pattern”型光栅,无论哪种方案,光栅的作用都是产生衍射图案,而光栅之后的 Lens 的作用则是将衍射光重新进行准直化处理,以保证光束的密集度。接收端主要是一个红外接收镜头,由光学镜片、红外滤光片和 CMOS 传感器组成,其作用为通过对反射光斑的探测还原深度信息。
苹果率先采用结构光方案,预计未来有望持续渗透,19 年市场空间将接近 40 亿美元。
2017 年发布的 iPhoneX 首次搭载了结构光方案,从 17 年全年来看,iPhoneX 销售量占比约为 15%,相应市场规模约为 6.5 亿美元,而到了 2018 年,预计安卓阵营各大厂商都将在各自的部分旗舰机型上采用前置结构光 3D 面部识别方案,其中今年 5 月 31 日发布的小米 8 已经搭载此功能,成为安卓端首款搭载 3D 结构光人脸识别的旗舰机,而苹果今年的新款机型大概率会普及结构光方案。我们预计未来 3D 面部识别的渗透率将有望持续提升,到 2019 年,结构光方案整体的渗透率有望达到 25%左右,市场空间约 40 亿美元。
TOF 方案:后置 3D 新选择,更适用于动态场景
TOF 技术通过计算发射光的反射时间差来换算物体距离。TOF(TimeofFlight)技术的原理是发射红外光遇物体反射后计算发射光的反射时间差,来换算物体的距离。TOF 方案的优点在于相应速度更快,具有较高的 FPS,且探测误差与距离呈线性关系,在对远距离物体的探测方面优于结构光(后者的探测误差与距离呈现二次型关系)。因而更加适用于动态场景和 3D 摄像。缺点是功率相对较大,且对于近距离物体识别的精度不够高。目前主流 TOF技术使用 SPAD(single-photon avalanche diode)阵列来检测反射光的时间空间信息。SPAD是具有较高灵敏度的半导体光电检测器,能对弱光信号进行较为精确的识别。
主要组件为 3 颗红外激光二极管、1 颗红外图像传感器以及红外滤光片。TOF 技术路线的代表为微软的 Kinect2。Kinect2 是微软针对 PC 和 Xbox 推出的 3D 感应摄像机。根据 Chipworks 对 Kinect2 的拆解,其主要核心部件为 3 颗红外激光二极管、1 颗红外光图像传感器、1 颗可见光图像传感器和 1 颗图像处理主芯片。主要工作原理为:红外激光二极管发射近红外激光,光碰到环境中的物体发生反射,红外光图像传感器采集反射光,计算反射信号与发射信号的时间差,从而得知位置距离信息,采用 3 颗红外激光二极管的原因在于提供空间自由度更大的探测,可见光相机的作用是获取环境实时的 XY 平面物体信息。
AR 带动后置 3D 需求,TOF 有望大显身手。增强现实技术(AR)是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D 模型的技术,这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。在升级 iOS 11 系统后,苹果手机可下载 AR 应用,目前应用的实现方式主要为通过前置结构光摄像头探测人脸与手机的距离,按照距离的远近调整画面和声音效果,给用户带来 3D 感官上的体验,但这种方案的缺陷在于用户活动范围和视角范围有限,难以带来沉浸式的感受。
目前,有消息称苹果等公司正在开发后置 3D 传感系统,与头戴式眼镜想配合,通过 3D 传感系统检测深度信息,构建三维地图,并将经过系统虚拟加工的环境信息借助手机屏幕输出给用户,能够带来沉浸式的 3D 体验。由于 TOF 具有较高的 FPS,在动态识别领域更具优势,并且随着技术的发展,目前微软等公司开发的 TOF 产品对深度的探测误差已经能够维持在 0.5%以内,并且视角也较以前有大幅提升,目前基本满足 3D 拍摄和渲染的要求,并且随着功耗的不断降低,TOF 方案已基本能够搭载于移动设备上,未来该方案或将在 AR 领域大显身手。
产业链:硬件国产化在即,算法领域有望进一步突破
结构光:接收端硬件国产化替代程度较高
结构光发射端国外为主,接收端国产化替代程度较大。目前结构光方案设备成本约为 20美金,其中算法芯片 4-6 美金,接收端 5-6 美金,发射端 10 美金左右。发射端的激光器和光学元件行业壁垒较高,目前国内厂商较少涉及该领域。而接收端的滤光片,镜头和模组业务壁垒相对较低,国内水晶光电、舜宇光学、欧菲光、丘钛科技等厂商已切入该领域并实现量产。
算法芯片方面,主要厂商有 Primesense、Mantis Vision和英特尔,国内奥比中光拥有自主产权。另外芯智讯了解,华捷艾米也准备推出针对智能手机的小型化的3D结构光方案,算法似乎也是自主的。
图片来源:芯智讯
在几家公司中,Primesense 是苹果的全资子公司,方案芯片专供苹果,目前已经在 iPhoneX 上得到使用;Mantis Vision 的方案在 DOE 的加工上独具特点,通过独特的 Pattern 设计, MV 的方案能够建立起不同光斑之间的信息联系,因此目前在识别精度方面要超过苹果的第一代 DOE 方案。国内方面,目前奥比中光在 3D 方案方面相对领先,公司是国内唯一一家拥有全自主产权的、能够量产消费级 3D 传感器公司,2016 年公司曾获得全球第二大芯片方案商联发科的战略投资,并在此后实现电视操作系统中 3D 传感器的量产,此外奥比还自行设计了基于结构光的 ASIC 芯片,目前已确定被 OPPO 所采用。
联美控股于 2018 年 1 月投资 3600 万美元于以色列高科技 3D Sensing 公司 Mantis Vision,持股 17.36%,成为其最大股东,MV 主营为基于结构光技术的 3D 模组,其独有的编码结构光技术在 3D 传感和成像方面具有领先优势,近日发布的小米8透明探索版就是使用了 MV 的 3D结构光方案,由国内的欧菲科技提供模组方案。
小米8透明探索版3D机构光模组结构(图片来源:芯智讯拍摄)
发射端构成主要为扩束激光器、衍射光学元件、Lens 等部分组成,供应链以国外厂商为主导。具体而言,VCSEL 红外光源方面,目前 Lumentum 是苹果的主要供应商,而国外厂商在该领域具备竞争力的还有 Finsar,Heptagon、II-VI以及ams 等,由于 VCSEL 技术壁垒较高,器件功耗、响应速度、稳定性都存在很高的设计难度,因此,目前全球范围内具有 VCSEL 设计能力的公司主要为欧美光通信器件巨头。
国内方面光迅科技、华芯半导体具备中低端 VCSEL 的设计能力,但整体而言与海外巨头差距较大。DOE 光栅方面,各家的光栅通常有方案提供商(Primesense、MV)设计,封装厂商代工,主要封装制造企业有台积电、欧菲、舜宇等;光学透镜方面,主要生产厂商目前主要有 Heptagon、台湾奇景光电等,大陆华天科技和晶方科技在 WLO 晶圆级光学透镜方面也有所布局,其中华天具备较为成熟的加工能力。
接收端技术壁垒相对较低,国产替代有望达到较高水平。结构光方案的接收端主要由红外 CMOS 芯片、滤光片、光学镜头几部分构成。红外 CMOS 传感器供应商主要有意法半导体,三星电子,OV,Aptina,索尼,苹果 3D 结构光的 CMOS 芯片主要由意法半导体供应,国内在该领域布局的公司不多,相对而言思比科较为成熟。滤光片方面,通常采用窄带干涉滤光片,产品具有相对较高的技术难度,目前苹果的主要供货商为 VIAVI,其他国际厂商还有 Materion、Buhler 等,国内方面,水晶光电具有较强的竞争力,是全球范围内最重要的窄带滤光片供应商之一。
TOF 方案:发射端无需 DOE 与准直镜头
TOF 方案不需要 DOE 和准直镜头,算法芯片供应商主要为微软、TI、三星等。
TOF产业链主要包括红外光源、红外传感器、红外滤光片,以及传统的光学组件和镜头。相较结构光方案而言,TOF 方案在发射端不需要 DOE 和准直镜头,而仅仅只需要 VCSEL 光源即可。而在接收端,TOF 方案与结构光方案的供应厂商类似,国内厂商在接收端能够实现较大程度的国产替代。另外,TOF 方案与结构光产业链的另一个主要区别是算法芯片公司不同。结构光的方案提供商主要有 Primesense、MV、奥比等厂商,而 TOF 方案则以Microsoft、TI、三星、松下为主,国内厂商目前较少涉及 TOF 的方案提供和芯片设计领域。
编辑:芯智讯-浪客剑 报告来源:中信证券
原标题为:《屏下指纹迎风起,3D Sensing 待燎原》
注:报告部分内容及图片为芯智讯补充 。
注:本文由芯智讯独家整理编辑,部分内容来源网络
去年8月28日,芯智讯主办了主题为“新交互·新风口”的第一届《生物识别技术与应用高峰论坛》,活动邀请到了高通、费恩格尔等指纹芯片厂商,以及指纹算法厂商指芯科技,指纹模组厂商欧菲光,语音识别及声纹识别代表厂商科大讯飞,人脸识别技术厂商微软、旷视科技,虹膜识别技术厂商中科虹霸,掌静脉识别厂商冠智股份等众多生物识别领域的知名企业和技术专家共同探讨了生物识别的前沿技术,解析生物识别技术如何助力行业的创新与变革。
为加强生物识别行业技术交流,促进行业创新与应用落地,今年,芯智讯计划于8月24日(暂定),在深圳举办第二届《生物识别技术与应用高峰论坛》。
拟邀请厂商 | ||
序号 | 类别 | 企业 |
1 | 第三方支付 | 蚂蚁金服/微信支付 |
2 | 终端品牌 | 华为/小米/OPPO/vivo…… |
3 | 人脸识别 | 英特尔/微软/海康威视/商汤/Face++/虹软/Mantis Vision…… |
4 | 虹膜识别 | 中科虹霸/虹软 |
5 | 语音/声纹识别 | 科大讯飞/思必驰/speakin |
6 | 掌静脉识别 | 智冠/掌腾 |
7 | 指纹芯片 | FPC/汇顶/新思/高通/JDI/箩箕/印象科技/指芯科技…… |
8 | 模组 | 欧菲光/奥比中光/舜宇/奇景 |
9 | 元器件 | ams/英飞凌 |
10 | AI芯片相关 | 联发科/瑞芯微/CEVA…… |
11 | 屏厂 | 京东方/天马微电子…… |
有兴趣参与的厂商可以联系我们索取相关资料。
联系方式:
电话/微信:18620305740
邮件:yj@padnews.cn
第一届《生物识别技术与应用高峰论坛》相关报道:
2017生物识别技术与应用高峰论坛成功落幕:这七大看点不容错过!