Analog Devices dan Microsoft Bekerjasama untuk Pengcitraan 3D Time-of-Flight yang Akurat Tinggi
Analog Devices (ADI) dan Microsoft telah membentuk aliansi strategis untuk mendorong batas pengcitraan 3D time‑of‑flight (ToF). Memanfaatkan platform ToF Azure Kinect milik Microsoft dan keahlian integrasi IC dan sistem kelas dunia milik ADI, kemitraan ini bertujuan untuk menghadirkan solusi yang tidak hanya sangat akurat tetapi juga lebih mudah diintegrasikan di seluruh spektrum industri—termasuk Industri 4.0, otomotif, gaming, realitas augmentasi, dan fotografi komputasional.
Analis pasar meramalkan pertumbuhan yang kuat untuk sistem pengcitraan 3D yang dapat beroperasi dengan andal di lingkungan yang menuntut. Aplikasi seperti robot kolaboratif manusia, pemetaan skala ruangan, dan pelacakan inventaris real-time menjadi penggerak utama untuk Industri 4.0, sementara deteksi occupansi canggih dan pemantau pengemudi sangat penting untuk keamanan otomotif generasi mendatang.
Dalam wawancara terbaru dengan EE Times, Tony Zarola, Senior Director Enhanced Imaging ADI, dan Carlos Calvo, Strategic Marketing Manager, menjelaskan landasan kolaborasi ini. Zarola menyatakan, "Microsoft telah menetapkan standar untuk performa 3D ToF di kalangan produsen image sensor, memberikan ADI teknologi piksel inti yang mendasari sensor dan solusi yang kita bangun. Dekade keahlian dalam capture data dan algoritma revolusioner—baik di Intelligent Edge maupun di Intelligent Cloud—telah memosisikan kami untuk menggabungkan yang terbaik dari silikon, sistem, perangkat lunak, dan optik Microsoft dan ADI."
Penjelasan Desain 3D ToF
Pengakuan gerakan bergantung pada menangkap serangkaian gerakan manusia menggunakan kamera dan IC yang memindai adegan dalam 2D atau 3D. Teknologi ToF mengirimkan pulsa laser ke target dan menganalisis sinyal yang terpantul, menciptakan peta kedalaman secara real-time. Tidak seperti LIDAR tradisional, 3D ToF menggunakan pulsa optik berdaya tinggi pada skala nanodetik dan tidak memerlukan pemindai berputar, membuatnya ideal untuk capture kedalaman pendek-jangkauan dan resolusi tinggi.
Kamera ToF menerangi objek dengan cahaya laser yang dimodulasi dan menggunakan sensor sensitif panjang gelombang untuk merekam beam yang dipantulkan. Sensor mengukur keterlambatan waktu antara emisi dan penerimaan, menerjemahkannya menjadi jarak. Terdapat dua metode pengukuran umum: gelombang berkelanjutan (CW) dan pulsa. Sebagian besar sensor ToF komersial menggunakan CW dengan teknologi CMOS.
Pengukuran ToF yang akurat dihadapkan pada tantangan cahaya lingkungan, refleksi multipath, drift temperatur, dan ambigu jarak. "Setiap komponen—sensor, lensa, firmware—harus dioptimalkan sebagai sistem yang kohesif," tegas Calvo. "Kamera dengan sensor terbaik tetapi lensa yang tidak diatur dengan baik akan berperforma buruk secara keseluruhan."
Sementara kamera RAM dinilai berdasarkan kualitas citra subjektif, kamera ToF mengukur besaran fisik objektif—jarak. Ketidaksempurnaan optik seperti flare lensa dapat netral dalam RAM tetapi menjadi kritis untuk performa dalam ToF, terutama di lingkungan yang reflektif.
Sensor ToF CMOS mengintegrasikan pemancar dan penerima dalam satu piksel, memungkinkan perhitungan jarak per piksel hingga 160 fps. Elemen sinyal-chain kunci termasuk driver laser, sensor readout terintegrasi, dan engine compute kedalaman. Tantangan desain meliputi responsivitas piksel dan kontras modulasi hingga interpretasi 3D point-cloud akhir yang diperlukan oleh aplikasi downstream.
Di luar silikon, ADI menangani seluruh siklus desain—tata letak opto-mekanikal, kalibrasi, desain listrik, dan integrasi perangkat lunak—untuk menyederhanakan pengalaman pelanggan.
Gambar 1. Diagram blok ToF. (sumber: ADI)
Piksel sensor menangkap cahaya dari area adegan yang berbeda; sinyal mereka digabungkan untuk merekonstruksi citra kedalaman. Operasi setiap piksel dikendalikan oleh korelasi antara blok demodulasi dan modulasi, seperti yang diilustrasikan pada Gambar 2.
Arus mengalir ke Node-A (Da) atau Node-B (Db) selama integrasi, dikendalikan oleh sinyal kontrol. ClkA dan ClkB berjalan 180° fuori fase selama periode integrasi, dan hubungan fase menentukan output DA dan DB. Setelah integrasi, sistem mensampling sinyal terakumulasi (BitlineAInt1–BitlineBInt1).
Konversi foton-ke-elektron mengikuti distribusi Poisson, dan efisiensi kuantum—rasio elektron yang dihasilkan terhadap foton yang terjadi—menentukan performa sistem. Cahaya lingkungan menambah noise, sedangkan bidang pandangan (FoV) harus dipilih untuk mencakup cakupan adegan.
Gambar 2. Rangkaian listrik dan timing untuk piksel. (Sumber: https://ieeexplore.ieee.org/document/6964815)
Operasi frekuensi tinggi dicapai dengan memproduksi chip pada proses CMOS low-power mixed-signal 0,13 µm, dengan modifikasi kecil untuk mendukung fungsionalitas ToF yang efisien.
Implikasi untuk Industri
Kemitraan ini akan melihat ADI mengembangkan garis baru sensor citra 3D ToF yang memberikan akurasi kedalaman sub-milimeter sambil terintegrasi secara mulus ke ekosistem Microsoft—memanfaatkan kemampuan cloud Azure dan komputasi edge.
Zarola mengekspresikan kepercayaan bahwa kolaborasi ini akan mengubah banyak sektor: "Sampai sekarang, teknologi ToF Microsoft tidak tersedia secara luas untuk skalasi komersial. Dengan keahlian silikon dan sistem ADI, kami berharap dapat menghadirkan solusi yang mengubah permainan di pasar konsumen, industri, kesehatan, dan otomotif."
Aplikasi potensi termasuk keamanan pengenalan wajah yang ditingkatkan, otomatisasi pabrik yang lebih aman, dan alur kerja Industri 4.0 di mana robot kolaboratif dapat beroperasi tanpa kandang keselamatan. Dalam logistika, ToF yang presisi dapat mengotomatisasi pengukuran dimensi kotak dan palet, meningkatkan efisiensi.
Zarola menambahkan, "Deteksi occupansi canggih akan meningkatkan penggunaan energi, sistem keselamatan, dan interaksi manusia-mesin. Dari hiburan rumah hingga keamanan otomotif, platform ToF bersama kami akan memungkinkan pengalaman gaming yang imersif dan pemantau penumpang/pengemudi, membentuk panggung untuk inovasi besok."
Kedua pemimpin menyoroti kebutuhan akan resolusi kedalaman tingkat milimeter di seluruh rentang suhu yang luas. Mencapai presisi seperti ini memerlukan peredaman timing 10 ps antara kontrol laser dan piksel sensor—kesalahan jarak 1,5 mm jika tidak selaras. Selain itu, mempertahankan akurasi di seluruh variasi suhu memerlukan algoritma kalibrasi yang canggih yang dikembangkan secara bersama.
Fokus lain adalah frekuensi modulasi. "Frekuensi modulasi yang lebih rendah memperkenalkan noise kedalaman yang lebih tinggi dan memperkuat artefak multipath atau cahaya lingkungan," katanya Calvo. "Dengan meningkatkan frekuensi modulasi rata-rata, kami mengurangi noise kedalaman dan mengurangi efek berdampak buruk."
Pendekatan holistik ADI—meliputi peredaman mekanis, desain optik, kalibrasi, arsitektur listrik, dan perangkat lunak—mengatasi siklus pengembangan panjang yang biasanya menghambat penerapan kamera ToF.
Menggabungkan teknologi ToF Microsoft—yang digunakan di perangkat mixed-reality HoloLens dan kit Azure Kinect—dengan solusi kustom ADI akan memungkinkan generasi baru aplikasi yang scalable dan berperforma tinggi, mengurangi waktu ke pasar.
>> Artikel ini awalnya diterbitkan di situs saudara kami, EE Times.
