麦姆斯咨询 | 2020-12-04至2020-12-06 | 中国物联网国际创新园(点此查看)

3D成像和传感结合人工智能(AI),正在改变着各行各业的运行模式和人类的生活方式。本课程教授ToF传感器技术及应用,对比iToF和dToF,剖析ToF传感器的光电探测器(APD、SPAD、SiPM)及模拟前端芯片。

主办单位:麦姆斯咨询

协办单位:上海传感信息科技有限公司、华强电子网


一、课程背景

3D成像和传感结合人工智能(AI),正在改变着各行各业的运行模式和人类的生活方式:从“智能手机人脸识别、零售行业刷脸支付”,到“交通工具自动驾驶、游戏领域体感操控”,再到“增强现实(AR)、虚拟现实(VR)”,这一切都真实地发生在我们身边。


3D成像和传感解决方案主要有三大类:立体视觉(SV)、结构光(SL)、飞行时间(ToF)。2017年,苹果(Apple)iPhone X前置结构光模组开启了3D成像和传感时代。随后,安卓(Android)智能手机推动第二波3D成像和传感应用,间接飞行时间(iToF)模组加快渗透。2020年3月和10月,苹果相继发布新款iPad Pro平板电脑和iPhone 12 Pro系列智能手机,促使直接飞行时间(dToF)模组——激光雷达扫描仪成为产业界的焦点。


3D成像和传感模组及元器件示例(来源:麦姆斯咨询)

3D成像和传感模组及元器件示例

(来源:《飞行时间(ToF)传感器技术及应用-2020版》


苹果iPhone 12 Pro中的激光雷达扫描仪

苹果iPhone 12 Pro中的激光雷达扫描仪

苹果iPhone 12 Pro中的激光雷达扫描仪


毫无疑问,智能手机是3D成像和传感产业最诱人的“蛋糕”。结构光的“舞台”是手机前置摄像头,而ToF则可以“前后通吃”,尤其是利用手机后置摄像头实现AR功能,都是ToF的天下。虽然iPhone X采用的结构光被认为是3D成像和传感时代的起点。但是越来越多的智能手机3D模组向ToF发展,从而提升屏占比(全面屏趋势)和抗阳光干扰性能,并降低计算量和成本。2020年是ToF产业界非常重要的一年,具有风向标意义的iPhone智能手机在众所期待中采用了dToF技术,苹果在官网上骄傲地写道:“iPhone 12 Pro采用了美国国家航空航天局(NASA)正为火星任务研发的激光雷达技术,可测量激光触及物体后反射回来所用的时间,能以纳秒级速度绘制出你所处空间的深度图。在AR领域,这项技术将彻底改变游戏规则。”


采用3D成像和传感技术的智能手机(来源:麦姆斯咨询)

采用3D成像和传感技术的智能手机(来源:麦姆斯咨询)


汽车激光雷达是ToF技术的代表应用,也是未来五年3D成像和传感市场增长的重要驱动力。在汽车激光雷达中,光电探测器结合飞行时间测量电路,将探测目标的距离信息由光信号转换为电信号,以便汽车ADAS或自动驾驶系统理解外界环境状况并及时操控驾驶行为。激光雷达可选择的光电探测器类型包括PIN PD、APD(雪崩光电二极管)、SPAD(单光子雪崩光电二极管)、SiPM(硅光电倍增管)、CMOS图像传感器、CCD图像传感器。如果从光电探测器的像元排列方式来看,可以分为单点式、线阵式和面阵式。机械旋转式激光雷达主要采用APD,随着激光雷达固态化的发展,逐渐过渡到线阵式和面阵式光电探测器,如SPAD阵列。但SPAD阵列制造难度高,供应商稀缺,产业链尚未成熟。SiPM也面临相似的问题,技术主要掌握在国际大厂手中(如滨松、安森美半导体)。近些年,以芯视界、灵明光子、芯辉科技、飞芯电子、宇称电子为代表的国内创业公司正在奋力追赶之中。


应用于激光雷达的光电探测器

应用于激光雷达的光电探测器

(来源:《激光雷达产业及核心元器件-2020版》


基于麦姆斯咨询多年对ToF技术的深入调研和分析,精心策划了《ToF传感器技术及应用》培训课程。通过本期课程学习,您将掌握ToF技术及应用,并对核心ToF传感器设计与制造,以及典型ToF模组的重/难点有全面且深刻的理解。课程内容包括:(1)ToF传感器技术综述;(2)激光雷达SPAD探测器及模拟前端芯片综述;(3)ToF传感器之光电探测器(APD、SPAD、SiPM)设计、制造、测试、评价参数和应用案例分析;(4)ToF传感器之模拟前端芯片工作原理、研究进展和商业化进展;(5)iToF模组(3D ToF相机和FMCW激光雷达)工作原理、设计、制造、测试、评价参数和应用案例分析;(6)dToF模组(MEMS激光雷达)工作原理、设计、制造、测试、评价参数和应用案例分析。


二、培训对象

本课程主要面向ToF传感器产业链上下游(设计、制造、封装、测试)厂商,以及ToF传感器模组(3D相机/摄像头、激光雷达)和终端应用(智能手机、自动驾驶、智能门锁、刷脸支付、智慧安防、AR/VR等)厂商的技术人员与管理人员、高校师生,同时也欢迎其他希望了解ToF传感器产业的非技术背景人员参加,如销售和市场人员、投融资机构人员、政府管理人员等。


三、培训时间

2020年12月4日~6日

授课结束后,为学员颁发麦姆斯咨询的结业证书。


四、培训地点

无锡市新吴区(具体地点以培训前一周的邮件通知为准)


五、课程内容

课程一:ToF传感器技术综述

讲师:宁波飞芯电子科技有限公司 首席执行官 雷述宇

3D成像和传感解决方案主要有三大类:立体视觉、结构光、飞行时间(ToF)。其中,ToF可分为iToF与dToF。虽然iPhone X采用的结构光被认为是3D成像和传感时代的起点。但是越来越多的智能手机3D模组向ToF发展,从而提升屏占比(全面屏趋势)和抗阳光干扰性能,并降低计算量和成本。另外,苹果今年发布的新款平板电脑iPad Pro和智能手机iPhone 12 Pro系列带火了dToF技术。那么iToF与dToF的工作原理、评价指标、应用场景存在哪些差异?未来哪种技术更有发展前景?本课程将从底层物理角度详细剖析,并结合最新应用案例为您释疑。

课程大纲:
(1)主要3D传感方案(双目立体视觉、结构光、ToF)工作原理及优缺点分析;
(2)iToF与dToF对比分析(原理、分辨率、测距能力、抗干扰性、多径干扰、功耗……);
(3)iToF传感器关键技术及评价指标;
(4)dToF传感器关键技术及评价指标;
(5)iToF与dToF应用场景及市场规模;
(6)ToF传感器主要供应商及典型产品;
(7)典型案例分析:苹果iPad Pro或iPhone 12 Pro中的激光雷达扫描仪。


课程二:激光雷达SPAD探测器及模拟前端芯片综述

讲师:宁波芯辉科技有限公司 联合创始人兼首席技术官 刘马良

激光雷达起源于20世纪60年代早期,首次应用是在气象学中,国家大气研究中心用它来测量云层。1971年阿波罗执行15号任务期间,宇航员采用一种激光雷达设备——激光高度计来绘制月球表面图,由此进入太空探测、气象监测、地形勘测等科学研究领域。但激光雷达真正进入“炙热期”,是从自动驾驶产业的兴起开始,并随着苹果发布集成激光雷达扫描仪的智能手机而变得广为人知。目前,激光雷达已成为自动驾驶、机器人、人脸识别、AR/VR等应用的核心技术。本课程将综述激光雷达发展历程和技术流派,讲解激光雷达SPAD探测器和模拟前端芯片设计及产业化进展情况。

课程大纲:
(1)激光雷达工作原理和发展历程;
(2)激光雷达抗干扰技术解析;
(3)SPAD探测器设计、评价参数、应用案例分析;
(4)TIA和ADC模拟前端芯片设计、评价参数、应用案例分析;
(5)SPAD探测器主要厂商及商业化进展;
(6)基于SPAD探测器的激光雷达系统设计。


课程三:ToF传感器之光电探测器:SPAD

讲师:深圳市灵明光子科技有限公司 联合创始人兼首席执行官 贾捷阳

SPAD是指工作在盖革模式下的APD,具有单光子探测能力。SPAD基于碰撞电离和雪崩倍增的物理机制对光电流进行放大,从而提高检测的灵敏度。SPAD的工作电压大于其雪崩击穿电压,这样能够保证即使单个光子入射激发出的载流子也能引起雪崩效应。由于苹果新款iPad Pro和iPhone 12 Pro系列中的激光雷达扫描仪采用了基于SPAD阵列的dToF传感器,因此将SPAD推上了风口浪尖。本课程邀请了SPAD产业界创新公司灵明光子来讲授SPAD基础知识及dToF图像传感器关键技术,最后分析以智能手机为代表的消费电子产品对SPAD的要求。

课程大纲:
(1)光电探测基础理论及主要高增益光电探测器(APD、SPADIS和SiPM)优缺点分析;
(2)SPAD工作原理及关键技术;
(3)基于单光子计数的dToF测距原理;
(4)基于SPAD阵列的dToF图像传感器关键技术(系统与工艺);
(5)基于SPAD阵列的dToF图像传感器发展趋势;
(6)消费类激光雷达为SPAD带来的机遇与挑战。


课程四:ToF传感器之光电探测器:SiPM

讲师:杭州宇称电子技术有限公司 创始人、德国海德堡大学 研究员 沈炜

SiPM由工作在盖革模式的雪崩二极管阵列组成,具有增益高、灵敏度高、偏置电压低、温度稳定性好、对磁场不敏感等特点,尤其适合弱光探测,广泛应用于高能物理、核医学(PET)、军工等领域。SiPM应用于汽车激光雷达,除了关键性能参数的大幅提升,也会带来成本、集成度、体积等方面的优势,因此,滨松、安森美、灵明光子等国内外领先的光电探测器厂商相继推出车规级SiPM产品。本课程从SiPM基础知识出发,全面分析SiPM产业链各环节的关键技术,最后介绍主要供应商及产品。

课程大纲:
(1)SiPM工作原理、主要性能参数及影响因素;
(2)SiPM探测器分类(单点、线阵、面阵)及应用;
(3)SiPM探测器关键技术(设计、制造、封装和测试);
(4)SiPM探测器发展趋势;
(5)激光雷达、医疗成像等为SiPM带来的机遇与挑战;
(6)SiPM探测器主要供应商及典型产品。


课程五:ToF传感器之光电探测器:APD

讲师:中国科学院上海技术物理研究所 副研究员 程正喜

APD是一种PN结型的光检测二极管,其中利用了载流子的雪崩倍增效应来放大光电信号以提高检测的灵敏度。APD的高动态范围使其可满足物体探测、距离测量、遥感、扫描等应用需求。APD支持的波长范围为300nm ~ 1700nm:其中,硅(Si)APD为300nm ~ 1100nm;锗(Ge)APD为800nm ~ 1600nm;以及铟镓砷(InGaAs)APD为900nm ~ 1700nm。目前,波长为905nm的APD是应用于自动驾驶的远距离激光雷达的主流光电探测器。本课程将介绍APD工作原理、关键技术、发展趋势,并剖析APD在汽车激光雷达产业中的机遇和挑战。

课程大纲:
(1)APD工作原理、主要性能参数及影响因素;
(2)APD探测器分类(单点、线阵、面阵)及应用;
(3)基于CMOS工艺的APD探测器关键技术(设计与制造);
(4)基于CMOS工艺的APD探测器发展趋势;
(5)汽车激光雷达为APD带来的机遇与挑战;
(6)APD探测器主要供应商及典型产品。


课程六:ToF传感器之模拟前端芯片

讲师:中山大学 副教授 郭建平

汽车激光雷达作为一种采用ToF原理的测距系统,其核心元器件包括光源、光束操纵元件和光电探测器。其中,光电探测器结合模拟前端芯片(包括TDC、ADC、TIA等)可以将探测目标的距离信息由光信号转换为电信号,以便汽车ADAS或自动驾驶系统理解外界环境状况并及时操控驾驶行为。模拟前端芯片是制约激光雷达智能化、紧凑化的核心器件,其性能决定了回波信号获取的质量、回波信号时刻鉴别的精度、对干扰信号抑制能力等。本课程将从学术界和产业界两个角度分别审视脉冲式激光雷达模拟前端芯片的研究进展和商业化进程。

课程大纲:
(1)应用于脉冲式激光雷达的探测器与模拟前端芯片;
(2)典型商用脉冲式激光雷达中的模拟前端芯片分析;
(3)模拟前端芯片主要类型及工作原理;
(4)模拟前端芯片研究情况及发展趋势;
(5)模拟前端芯片商业化进展、供应商和产品分析;
(6)模拟前端芯片优化及创新解决方案。


课程七:iToF模组(3D ToF相机)设计、量产问题及解决方案

讲师:上海炬佑智能科技有限公司 系统解决方案部总监 梅健

讲师:瑷镨瑞思(上海)光学有限公司 现场应用工程师 贺若愚

在3D ToF方面,人脸识别、手势识别、增强现实等应用成为增长驱动力。由于采用背照式(BSI)技术,iToF图像传感器现在有了很大的改进,分辨率可达VGA(640像素 x 480像素)甚至更高。在成熟的3D视觉生态系统中,iToF方案也拥有成本优势。这些是iToF赢得安卓智能手机厂商青睐的主要原因。但是,iToF方案在实际3D成像和传感应用中,面临着“多径干扰、飞行像素、精度随测量距离下降”等诸多技术挑战。本课程将以3D ToF相机为例来分析iToF模组从设计到量产过程中遇到的主要问题及解决方案。

课程大纲:
(1)iToF模组工作原理及架构(发射端、接收端和处理控制系统);
(2)iToF模组发射端的设计要点及难点分析;
(3)iToF传感器:CMOS图像传感器 vs. CCD图像传感器;
(4)iToF模组接收端的设计要点及难点分析;
(5)iToF模组处理控制芯片的设计要点及难点分析;
(6)iToF模组量产问题概述;
(7)iToF模组准确性和噪声的影响因素分析;
(8)iToF模组标定和补偿方式;
(9)iToF模组性能优化和成本降低方法。


课程八:iToF模组(FMCW激光雷达)设计及核心元器件

讲师:中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所 研究员、博士生导师 梁伟

基于频连续波(FMCW)技术的相干激光雷达利用多普勒效应实现单像素实时测速,提供4D信息,有助于目标分类,并且能够有效阻止太阳辐射或其它激光雷达的干扰。因此,近些年,各大整车厂商和自动驾驶公司通过投资或收购FMCW激光雷达创业公司的形式来布局该项技术。近期,Aeva与采埃孚(ZF)联合宣布将全球首款车规级FMCW激光雷达推向汽车市场,这将加速自动驾驶应用的可扩展4D激光雷达的大规模量产。本课程中,讲师将阐述FMCW激光雷达工作原理、系统架构及量产难点,并对其核心元器件进行详细剖析。

课程大纲:
(1)FMCW激光雷达工作原理;
(2)FMCW激光雷达架构设计;
(3)FMCW激光雷达量产难点;
(4)FMCW激光雷达对线性调频窄线宽激光器的要求;
(5)FMCW激光雷达对光电平衡探测器的要求;
(6)FMCW激光雷达主要供应商及典型产品。


课程九:dToF模组(MEMS激光雷达)设计及核心元器件

讲师:中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所 研究员 沈文江

随着自动驾驶产业的快速发展,被寄予厚望的MEMS激光雷达量产落地的脚步声越来越近了!Innoviz、Luminar、速腾聚创、禾赛科技、一径科技等国内外领先的激光雷达厂商都积极布局MEMS激光雷达产品。除了汽车领域,工业和消费领域也出现了MEMS激光雷达的身影,例如英特尔近期发布的RealSense激光雷达摄像头L515,其采用了MEMS微镜扫描技术,比其它ToF技术提供更高的能效,适用于无人机、机器人和消费类硬件(如AR和VR)。那么,在MEMS激光雷达的研发过程中有哪些关键问题,又有哪些方法可以解决?本课程中,讲师将系统地讲解MEMS激光雷达知识要点和核心元器件,帮助学员们答疑解惑。

课程大纲:
(1)MEMS激光雷达工作原理;
(2)MEMS激光雷达架构设计;
(3)MEMS微镜设计与制造;
(4)MEMS激光雷达对ToF传感器的要求;
(5)MEMS激光雷达主要供应商及典型产品。


六、师资介绍

雷述宇,博士,北京大学客座教授,原北方广微科技有限公司联合创始人,现任宁波飞芯电子科技有限公司首席执行官。本科毕业于北京大学,硕士和博士均毕业于美国凯斯西储大学。他拥有20余年研发和产品设计经验,50余项发明专利,10余项论著成果。2017年荣获陕西省“特支计划—科技创业领军人才”称号、西安市“5211人才”称号及杭州西湖区“325计划”人才称号。2018年7月认定为西安市高层次人才分类C类。2018年11月获得奉化区“凤麓英才”计划创业团队(领军型)A类。


刘马良,宁波芯辉科技有限公司联合创始人兼首席技术官,西安电子科技大学微电子学院教授、博士生导师,主要研究方向为高速数据转换器(ADC/DAC)及模拟前端集成电路、光电探测系统芯片(SPAD和SiPM探测器芯片),先后主持国家自然科学基金、国家重点研发课题、部委重点预研等项目,近5年在IEEE TCAS- I、TMTT、TCAS-II等期刊上发表论文30多篇,授权国家发明专利10多项,先后获得获陕西省科学技术一等奖、全国互联网+创新创业大赛金奖。


贾捷阳,本科、硕士与博士均毕业于美国斯坦福大学电子工程专业。他拥有10年以上高效率光电器件与半导体材料科研经验,在Nature Communication等顶级学术刊物上发表过多篇高影响力论文。曾以早期员工身份任职于Solar Junction、Mojo Vision两家硅谷创业公司并担任核心研发职务。2018年回国参与创办灵明光子,致力于用国际领先的单光子探测技术为激光雷达、消费电子3D传感应用开发dToF单光子探测器芯片。2018年获得深圳市海外高层次人才(C)称号,并入选2019福布斯30U30榜单。


沈炜,博士,杭州宇称电子技术有限公司创始人,德国海德堡大学研究员,基尔霍夫物理研究所探测传感器研发团队Deputy Group Leader,德国海德堡集成电路设计中心(ASIC Labor Heidelberg)探测传感器方向负责人。他获得海德堡大学终身教职。作为半导体探测器和微电子学专家,担任多项欧盟和国际合作项目微电子学首席设计,同时也是欧盟弱光传感器路线图(Sense Project)特聘顾问专家。


程正喜,副研究员,硕士生导师。2007年加入上海技术物理研究所硅器件研究室。本科毕业于复旦大学,2012年从上海技术物理研究所获得博士学位,2015年至2017年在东京大学进行博士后研究,2020年瑞士洛桑理工大学访问学者。他主要研究硅光电探测器(APD和SPAD)和光微机电系统器件(MEMS微镜)。先后完成包括总装备部预研项目、国家自然科学基金、重大技改项目和所“十三五”重点培育方向性项目等多个重要预先研究项目。


郭建平,博士,中山大学电子与信息工程学院(微电子学院)副教授、广东省集成电路工程技术研究中心副主任、IEEE高级会员暨固态电路学会广州分会副主席。研究领域为模拟与数模混合集成电路设计,主要研究方向为电源管理及激光雷达集成电路设计,在IEEE JSSC、TPEL、TCAS-I等国际知名期刊和学术会议发表论文70余篇,授权中国发明专利14项。他培养了20多名研究生毕业,就职于华为、德州仪器(TI)、Intersil、速腾聚创、紫光同创等企业。


梅健,本科毕业于华中科技大学电子系(现光电学院),硕士毕业于复旦大学微电子系。曾就职于亚德诺半导体技术(上海)有限公司(ADI),现任上海炬佑智能科技有限公司系统解决方案部总监。多年来,一直从事模拟芯片设计及系统应用分析设计,其研发经历主要包括光通信用超高速ADC芯片及系统设计、多线ToF激光雷达芯片及系统设计、心电(PPG、ECG等)芯片及系统设计以及3D ToF系统解决方案设计。在光电领域的信号链分析与仿真有较为宽广的视野和扎实的基础,并带领团队针对ToF收发芯片、镜头、激光器及相关算法进行系统级优化,根据客户需求开发定制化的解决方案。


贺若愚,光学博士,毕业于复旦大学物理学系。现就职于瑷镨瑞思(上海)光学有限公司(ESRPOS),担任现场应用工程师,主要负责该公司ToF传感器芯片及模组在大中华区的技术支持工作,包括ToF相机/摄像头光学系统仿真,故障排除与性能优化。加入ESPROS之前任职于理波(Newport)光电科技有限公司,担任技术支持工程师,负责亚太区的技术支持工作,负责产品包括各类光学仪器和元器件以及各种光电探测器。他谙熟各类光电探测和传感器的工作原理,对iToF相机/摄像头的开发有丰富的理论和实践经验。


梁伟,博士,中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所研究员、博士生导师。本科毕业于清华大学,博士毕业于加州理工应用物理专业,师从美国两院院士半导体激光器发明人Amnon Yariv。他毕业后在OEwaves从事前沿光电子器件研究和生产10年,离职前担任研发总监,在顶尖光电子期刊(《自然光子》、《自然通讯》等)和会议发表90多篇论文,申请10多项发明专利。他领衔和参与开发的两款产品分别获得全球光电子行业最高奖项Photonic West Prism Award。他的窄线宽激光器发明专利帮助激光雷达公司Strobe被通用自动驾驶Cruise高价收购。


沈文江,博士,中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所研究员、博士生导师。本科和硕士毕业于清华大学材料科学与工程系;2004年博士毕业于加州大学洛杉矶分校(UCLA)机械工程系。博士毕业后,在California NanoSystem Institute(CNSI)进行一年半的博士后研究工作。2005年底,作为研发工程师加入美国MEMS公司Innovative Micro Technology,2008年被提拔为项目经理。他有丰富的MEMS器件的研发和产业化经验,领导的团队成功地把多个MEMS产品从研发阶段做到量产阶段。他同时活跃在MEMS研究的前沿领域,曾与麻省理工学院(MIT)研究组合作,研发出世界上最灵敏的流体中的质量传感器,可以探测流体中单个细胞、病毒,成果发表在Nature杂志上。在此基础上,用2年时间成功把这个尖端科技商业化,研发出用于测量液体中微纳颗粒、单细胞、病毒的检测系统,该系统获得2010年R&D 100 Awards和2010年Pittcon Editors’ Gold Award。2011年11月加入中科院苏州纳米所。研究兴趣主要集中在微米和纳米尺度制造,应用微纳制造技术来设计和制造微纳器件,并且把这些器件应用在能源、光学显示、生物等领域。


七、优惠套餐

报名参加本次培训课程,可享受以下服务套餐:

(1)前30名缴费的学员将获赠一份《智能驾驶激光雷达行业蓝皮书(2020版)》!

(2)学员拥有以八折价格购买《飞行时间(ToF)传感器技术及应用-2020版》和《激光雷达产业及核心元器件-2020版》报告的权利。

(3)学员拥有以五折价格购买《3D机器视觉及其应用(玩转3D视界)》在线课程的权利。


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