Analog Devices e Microsoft Fazem Parceria para Entregar Imageamento 3D Time-of-Flight Ultrapreciso

A Analog Devices (ADI) e a Microsoft firmaram uma aliança estratégica para expandir os limites do imageamento 3D time-of-flight (ToF). Aproveitando a plataforma Azure Kinect ToF da Microsoft e a expertise de classe mundial da ADI em ICs e integração de sistemas, a parceria visa entregar soluções que não são apenas altamente precisas, mas também mais fáceis de integrar em um espectro de indústrias — incluindo Indústria 4.0, automotiva, jogos, realidade aumentada e fotografia computacional.

Analistas de mercado projetam crescimento robusto para sistemas de imageamento 3D que operam confiavelmente em ambientes exigentes. Aplicações como robôs colaborativos com humanos, mapeamento em escala de sala e rastreamento de inventário em tempo real são impulsionadores-chave para a Indústria 4.0, enquanto detecção avançada de ocupação e monitoramento de motorista são essenciais para segurança automotiva de próxima geração.

Em uma entrevista recente ao EE Times, o Diretor Sênior de Imagem Aprimorada da ADI, Tony Zarola, e o Gerente de Marketing Estratégico Carlos Calvo delinearam os fundamentos desta colaboração. Zarola observou: "A Microsoft estabeleceu o benchmark para desempenho 3D ToF entre fabricantes de sensores de imagem, fornecendo à ADI a tecnologia de pixel central que sustenta os sensores e soluções que estamos construindo. Décadas de expertise em captura de dados e algoritmos revolucionários — tanto no Intelligent Edge quanto no Intelligent Cloud — nos posicionaram para combinar o melhor do silício, sistemas, software e óptica da Microsoft e da ADI."

Design 3D ToF Explicado

Reconhecimento de gestos depende da captura de uma série de movimentos humanos usando uma câmera e IC que escaneia a cena em 2D ou 3D. A tecnologia ToF envia um pulso laser a um alvo e analisa o sinal refletido, criando um mapa de profundidade em tempo real. Diferente do LIDAR tradicional, o 3D ToF usa pulsos ópticos de alta potência na escala de nanossegundos e não requer um scanner rotativo, tornando-o ideal para captura de profundidade de alta resolução em curto alcance.

Uma câmera ToF ilumina um objeto com luz laser modulada e emprega um sensor sensível ao comprimento de onda para registrar o feixe refletido. O sensor mede o atraso de tempo entre emissão e recepção, traduzindo isso em distância. Dois métodos comuns de medição existem: onda contínua (CW) e pulso. A maioria dos sensores ToF comerciais usa CW com tecnologia CMOS.

Medição ToF precisa é desafiada por luz ambiente, reflexos de múltiplos caminhos, deriva de temperatura e ambiguidade de alcance. "Cada componente — sensor, lente, firmware — deve ser otimizado como um sistema coeso", enfatizou Calvo. "Uma câmera com o melhor sensor mas uma lente mal ajustada terá desempenho ruim no geral."

Enquanto câmeras RGB são julgadas por qualidade de imagem subjetiva, câmeras ToF medem uma grandeza física objetiva — distância. Imperfeições ópticas como flare de lente podem ser benignas em RGB mas tornam-se críticas de desempenho em ToF, especialmente em ambientes reflexivos.

O sensor CMOS ToF integra emissor e receptor em um único pixel, permitindo cálculo de distância de pixel único a até 160 fps. Elementos-chave da cadeia de sinal incluem o driver laser, o sensor de leitura integrada e o motor de computação de profundidade. O desafio de design abrange desde responsividade do pixel e contraste de modulação até a interpretação final de nuvem de pontos 3D requerida por aplicações downstream.

Além do silício, a ADI aborda o ciclo de design completo — layout optomecânico, calibração, design elétrico e integração de software — para simplificar a experiência do cliente.

Figura 1. Diagrama de blocos ToF. (fonte: ADI)

Os pixels do sensor capturam luz de áreas distintas da cena; seus sinais são combinados para reconstruir a imagem de profundidade. A operação de cada pixel é governada por uma correlação entre blocos de demodulação e modulação, como ilustrado na Figura 2.

A corrente flui para o Nó‑A (Da) ou Nó‑B (Db) durante a integração, governada por sinais de controle. ClkA e ClkB operam 180° fora de fase durante o período de integração, e a relação de fase determina as saídas DA e DB. Após a integração, o sistema amostra o sinal acumulado (BitlineAInt1–BitlineBInt1).

A conversão fóton-para-elétron segue uma distribuição de Poisson, e a eficiência quântica — a razão de elétrons gerados para fótons incidentes — define o desempenho do sistema. Luz ambiente adiciona ruído, enquanto o campo de visão (FoV) deve ser escolhido para corresponder à cobertura da cena.

Figura 2. Circuito elétrico e temporização para um pixel. (Fonte: https://ieeexplore.ieee.org/document/6964815)

Operação de alta frequência é alcançada fabricando o chip em processo CMOS misto de baixo consumo de 0,13 µm, com modificações menores para suportar funcionalidade ToF eficiente.

Implicações para a Indústria

A parceria verá a ADI desenvolver uma nova linha de sensores de imagem 3D ToF que entregam precisão de profundidade sub-milimétrica enquanto se integram perfeitamente ao ecossistema da Microsoft — aproveitando as capacidades de nuvem do Azure e computação de borda.

Zarola expressou confiança de que a colaboração transformará múltiplos setores: "Até agora, a tecnologia ToF da Microsoft não estava amplamente disponível para escalonamento comercial. Com a expertise em silício e sistemas da ADI, esperamos entregar uma solução transformadora nos mercados de consumo, industrial, saúde e automotivo."

Aplicações potenciais incluem segurança de reconhecimento facial aprimorada, automação de fábrica mais segura e fluxos de trabalho da Indústria 4.0 onde robôs colaborativos podem operar sem gaiolas de segurança. Em logística, ToF preciso pode automatizar dimensionamento de caixas e paletes, aumentando a eficiência.

Zarola adicionou: "Detecção avançada de ocupação melhorará uso de energia, sistemas de segurança e interação homem-máquina. De entretenimento doméstico a segurança automotiva, nossa plataforma ToF conjunta permitirá experiências de jogos imersivas e monitoramento de motorista/passageiro, preparando o palco para as inovações de amanhã."

Ambos os líderes destacaram a necessidade de resolução de profundidade em nível de milímetro em amplas faixas de temperatura. Alcançar tal precisão requer alinhamento de temporização de 10 ps entre controle do laser e pixels do sensor — um erro de distância de 1,5 mm se desalinhado. Além disso, manter precisão em variações de temperatura exige algoritmos de calibração sofisticados desenvolvidos em conjunto.

Outro foco é a frequência de modulação. "Frequências de modulação mais baixas introduzem maior ruído de profundidade e amplificam artefatos de multipath ou luz ambiente", observou Calvo. "Aumentando a frequência média de modulação, reduzimos ruído de profundidade e mitigamos efeitos adversos."

A abordagem holística da ADI — cobrindo alinhamento mecânico, design óptico, calibração, arquitetura elétrica e software — aborda o longo ciclo de desenvolvimento que tipicamente dificulta a implantação de câmeras ToF.

Combinar a tecnologia ToF da Microsoft — usada em dispositivos de realidade mista HoloLens e no kit Azure Kinect — com as soluções customizadas da ADI permitirá uma nova geração de aplicações escaláveis de alto desempenho, reduzindo time-to-market.

>> Este artigo foi publicado originalmente em nosso site irmão, EE Times.