Analog Devices y Microsoft se alían para ofrecer imagen 3D ToF ultraprecisa

Alianza estratégica

Analog Devices (ADI) y Microsoft han forjado una alianza estratégica para llevar los límites de la imagen 3D por tiempo de vuelo (ToF). Aprovechando la plataforma Azure Kinect ToF de Microsoft y la experiencia de ADI en ICs y integración de sistemas de clase mundial, la colaboración busca ofrecer soluciones no solo altamente precisas sino también más fáciles de integrar en un espectro de industrias: Industria 4.0, automoción, gaming, realidad aumentada y fotografía computacional.

Analistas de mercado proyectan un crecimiento robusto para sistemas de imagen 3D que operen fiablemente en entornos exigentes. Aplicaciones como robots colaborativos con humanos, mapeo a escala de habitación y seguimiento de inventario en tiempo real son impulsores clave para Industria 4.0, mientras que la detección avanzada de ocupación y monitorización del conductor son esenciales para la seguridad automotriz de próxima generación.

En una reciente entrevista con EE Times, el Director Senior de Imagen Mejorada de ADI, Tony Zarola, y el Gerente de Marketing Estratégico, Carlos Calvo, expusieron los fundamentos de esta colaboración. Zarola señaló: "Microsoft ha establecido el referente de rendimiento 3D ToF entre fabricantes de sensores de imagen, proveyendo a ADI la tecnología de píxel central que sustenta los sensores y soluciones que construimos. Décadas de experiencia en captura de datos y algoritmos revolucionarios —tanto en el Edge Inteligente como en la Nube Inteligente— nos posicionan para combinar lo mejor del silicio, sistemas, software y óptica de Microsoft y ADI".

Diseño 3D ToF explicado

El reconocimiento de gestos se basa en capturar una serie de movimientos humanos usando una cámara e IC que escanea la escena en 2D o 3D. La tecnología ToF envía un pulso láser a un objetivo y analiza la señal reflejada, creando un mapa de profundidad en tiempo real. A diferencia del LIDAR tradicional, el 3D ToF usa pulsos ópticos de alta potencia en escala de nanosegundos y no requiere escáner rotativo, lo que lo hace ideal para captura de profundidad de corto alcance y alta resolución.

Una cámara ToF ilumina un objeto con luz láser modulada y emplea un sensor sensible a la longitud de onda para registrar el haz reflejado. El sensor mide el retardo temporal entre emisión y recepción, traduciéndolo en distancia. Existen dos métodos de medición comunes: onda continua (CW) y pulso. La mayoría de sensores ToF comerciales usan CW con tecnología CMOS.

La medición ToF precisa se ve desafiada por luz ambiente, reflexiones multipath, deriva térmica y ambigüedad de rango. "Cada componente —sensor, lente, firmware— debe optimizarse como un sistema cohesivo", enfatizó Calvo. "Una cámara con el mejor sensor pero una lente mal ajustada rendirá mal en conjunto".

Mientras las cámaras RGB se juzgan por calidad de imagen subjetiva, las cámaras ToF miden una magnitud física objetiva: la distancia. Imperfecciones ópticas como destellos de lente pueden ser benignas en RGB pero críticas en ToF, especialmente en entornos reflectantes.

El sensor CMOS ToF integra emisor y receptor en un solo píxel, permitiendo cálculo de distancia por píxel a hasta 160 fps. Elementos clave de la cadena de señal incluyen el driver láser, el sensor de lectura integrado y el motor de cómputo de profundidad. El reto de diseño abarca desde la responsividad del píxel y contraste de modulación hasta la interpretación final de nube de puntos 3D requerida por aplicaciones posteriores.

Más allá del silicio, ADI aborda el ciclo completo de diseño: disposición optomecánica, calibración, diseño eléctrico e integración de software, para agilizar la experiencia del cliente.

Los píxeles del sensor capturan luz de áreas distintas de la escena; sus señales se combinan para reconstruir la imagen de profundidad. La operación de cada píxel se rige por una correlación entre bloques de demodulación y modulación, como ilustra la Figura 2.

La corriente fluye al Nodo‑A (Da) o Nodo‑B (Db) durante la integración, gobernada por señales de control. ClkA y ClkB operan 180° fuera de fase durante el período de integración, y la relación de fase determina las salidas DA y DB. Tras la integración, el sistema muestrea la señal acumulada (BitlineAInt1–BitlineBInt1).

La conversión fotón‑a‑electrón sigue una distribución de Poisson, y la eficiencia cuántica —ratio de electrones generados a fotones incidentes— define el rendimiento del sistema. La luz ambiente añade ruido, mientras que el campo de visión (FoV) debe elegirse para cubrir la escena.

La operación de alta frecuencia se logra fabricando el chip en un proceso CMOS mixto de bajo consumo de 0.13 µm, con modificaciones menores para soportar funcionalidad ToF eficiente.

Implicaciones para la industria

La colaboración verá a ADI desarrollar una nueva línea de sensores de imagen 3D ToF que ofrezcan precisión de profundidad sub‑milimétrica mientras se integran perfectamente en el ecosistema de Microsoft, aprovechando las capacidades cloud de Azure y edge computing.

Zarola expresó confianza en que la colaboración transformará múltiples sectores: "Hasta ahora, la tecnología ToF de Microsoft no estaba ampliamente disponible para escalado comercial. Con la experiencia en silicio y sistemas de ADI, esperamos ofrecer una solución revolucionaria en mercados de consumo, industrial, salud y automotriz".

Aplicaciones potenciales incluyen seguridad de reconocimiento facial mejorada, automatización de fábrica más segura y flujos de trabajo Industria 4.0 donde robots colaborativos operen sin jaulas de seguridad. En logística, ToF preciso puede automatizar dimensionado de cajas y palets, aumentando eficiencia.

Zarola añadió: "La detección avanzada de ocupación mejorará uso energético, sistemas de seguridad e interacción hombre‑máquina. Desde entretenimiento doméstico a seguridad automotriz, nuestra plataforma ToF conjunta permitirá experiencias gaming inmersivas y monitorización de conductor/pasajero, sentando bases para innovaciones futuras".

Ambos líderes destacaron la necesidad de resolución de profundidad a nivel milimétrico en amplios rangos de temperatura. Lograr tal precisión requiere alineación temporal de 10 ps entre control láser y píxeles del sensor —un error de 1.5 mm en distancia si está desalineado. Además, mantener precisión en variaciones de temperatura exige algoritmos de calibración sofisticados desarrollados en tándem.

Otro foco es la frecuencia de modulación. "Frecuencias de modulación más bajas introducen mayor ruido de profundidad y amplifican artefactos de multipath o luz ambiente", señaló Calvo. "Al aumentar la frecuencia de modulación promedio, reducimos ruido de profundidad y mitigamos efectos adversos".

El enfoque holístico de ADI —cubriendo alineación mecánica, diseño óptico, calibración, arquitectura eléctrica y software— aborda el largo ciclo de desarrollo que típicamente dificulta el despliegue de cámaras ToF.

Combinar la tecnología ToF de Microsoft —usada en dispositivos HoloLens de realidad mixta y el kit Azure Kinect— con soluciones personalizadas de ADI permitirá una nueva generación de aplicaciones escalables de alto rendimiento, reduciendo time‑to‑market.

>> Este artículo se publicó originalmente en nuestro sitio hermano, EE Times.