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ams OSRAM은 새로운 고해상도 dToF 센서인 TMF8829를 출시한다고 밝혔다. TMF8829 센서는 해상도를 기존의 8×8개 존에서 48×32개 존으로 크게 향상시켰으며, 미세한 공간적 차이를 감지하고, 간격이 좁게 배치되었거나 약간 다른 객체를 구별할 수 있도록 설계됐다.

 

예를들어 새로운 센서는 커피 머신 아래에 놓인 것이 에스프레소잔인지 텀블러인지를 식별할 수 있어 항상 적정량의 커피가 추출되도록 보장한다. 이러한 정밀성은 거의 동일한 규격의 패키지를 구별하는 물류 로봇에서부터 역동적으로 움직이는 피사체에 초점을 맞추는 카메라 시스템에 이르기까지 광범위한 애플리케이션에서 매우 중요하게 요구되는 특성이다.

 

ams OSRAM의 데이비드 스미스(David Smith) 제품 마케팅 부문 매니저는 "새로운 dToF 센서는 카메라 없이도 다양한 대상, 거리 및 환경적 조건에서 안정적인 성능으로 다양한 애플리케이션에서 정밀한 3D 감지 성능과 차별화를 지원한다"고 밝혔다. 

 

dToF 기술의 새로운 기준 제시
dToF 기술을 이용해, 이 센서는 육안으로는 볼 수 없는 적외선 범위에서 광 펄스를 방출한다. 이러한 펄스는 센서의 시야각 내에 있는 객체에 반사되어 센서로 되돌아오며, 센서는 이 빛이 이동한 시간을 기준으로 거리를 계산한다. 

 

이는 메아리가 되돌아오는 시간으로 거리를 측정하는 방식과 비슷하다. 이 시간이 길수록 객체는 멀리 떨어져 있는 것으로 판단된다. 멀티존 센서는 에코 포인트 네트워크와 같은 다양한 시야각(존)에서 반사되는 빛을 포착하여 성능을 향상시킨다. 이를 통해 세부적인 3D 깊이 맵을 만들 수 있다.

TMF8829는 시야각을 최대 1,536개 존으로 나눈다. 이는 표준 8x8 센서의 64개 존에 비해 크게 향상된 성능이다. 해상도가 높아지면 공간적 디테일을 더욱 세밀하게 표현할 수 있다. 

 

이처럼 향상된 성능 덕분에 TMF8829는 스마트 조명 시스템에서 사람 수 카운팅 및 존재 감지, 로봇 애플리케이션에서 객체 감지 및 충돌 회피, 빌딩 자동화에서 지능형 점유 모니터링 등 다양한 애플리케이션을 구현할 수 있다. 또한, 상세한 깊이 데이터는 복잡한 환경을 파악하고 주변 환경과 지능적인 상호작용을 가능하게 하는 머신 러닝 모델의 기반을 제공한다.

TMF8829-42x26mm-cmyk-tif.jpg

TMF8829는 크기가 5.7 × 2.9 × 1.5 mm에 불과하고, 1센트 동전보다 얇으며, 낮은 해상도의 일반 센서보다 콤팩트한 크기로 제공되므로 공간 제약이 있는 장치에 이상적인 형태로 고해상도를 구현한다. 

 

이 센서는 카메라 없이 작동하기 때문에 프라이버시에 민감한 애플리케이션을 지원하며, 카메라를 결합하면 RGB Depth Fusion과 같은 하이브리드 비전 시스템을 구현해 가상 객체 배치와 같은 AR 애플리케이션을 위한 깊이 및 색상 데이터를 결합할 수 있다.

 

48x32(1,536개) 존으로 해상도 높이고 최대 11m 거리까지 0.25mm 정밀도로 측정

클래스1 눈 안전 장치로 분류된 TMF8829는 듀얼 VCSEL 광원을 사용하여 최대 11m 거리까지 0.25mm 정밀도로 측정하기 때문에 손가락으로 미는 동작과 같은 미묘한 움직임을 감지할 수 있을 정도로 감도가 높다. 

 

이 센서는 48 × 32개 존으로 80° 시야를 커버하여 광각 렌즈와 비슷하게 장면 전체에 대한 깊이 정보를 제공하며, 온칩 프로세싱은 지연 시간을 줄이고 통합을 간소화한다. TMF8829는 단일 신호에 의존하는 대신 반사되는 광 펄스의 프로파일을 구축해 가장 정확한 거리 지점을 식별하므로, 지저분한 커버 유리에서도 안정적인 성능을 보장한다. 또한, 완전한 히스토그램 출력은 AI 시스템이 원시 신호로부터 숨겨진 패턴 또는 추가 정보를 추출할 수 있도록 지원한다.

 

ams OSRAM은 혁신을 위한 지속적인 노력을 통해 기술 발전의 선두를 유지하고 있다. VCSEL 및 3D 센싱 기술 분야에서 1000개 이상의 특허권과 기타 지적재산권(IP)들로 구성된 회사의 강력한 IP 포트폴리오가 이를 입증한다.

 

#ams_OSRAM#TMF8829#dToF

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