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3D成像行业深度分析报告
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2017年5月
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1.3D成像：
维度提升带来交互革命及应用创新
所谓3D成像：
普通摄像头只能获得平面图像，3D成像即通过3D摄像头在获取平面图像的同时获得拍摄对象的深度信息，也就是三维的位置和尺寸信息。
1.1.维度提升令成像进行下一世代
1.1.1.过去摄像头只在平面成像效果方面做提升
摄像头最早出现在手机上是在2000年，当年9月夏普发布了一款内置11万像素CCD摄像头的手机（J－SH04）。
作为世界上第一款照相手机的J－SH04，在当时却并没有引起多大轰动。
近15年来，手机摄像产业高速发展，2010年摄像头在智能手机中的渗透率达81%，目前几乎是100%。
图1：
第一台摄像手机夏普J-SH04（2000年）
图2：
最新iPhone双摄（2016）
摄像功能成为智能手机标配的原因在于近年来摄像头性能大幅提升，体积不断减小，不再是过去的鸡肋功能。
手机摄像头的像素已从最初的11万像素上升至目前主流的1200万像素，镜头分辨率不断提升，光学防抖（OIS）、自动对焦等功能不断加入提升成像品种。
然而比较遗憾的是，过去摄像头的升级只在平面成像效果方面，并没有跳出平面，进入更高的维度（三维）。
我们认为如果摄像头仅局限在平面成像阶段，不进入三维（获取深度信息），则无法实现突破性的变革。
表1：
iPhone摄像头成像能力不断上升，但仅限于平面
1.1.2.维度提升将使成像技术进入下一世代
其实厂商已经意识到二维成像的局限，对三维信息（深度，Z轴）的获取也一直在努力，例如背景虚化技术。
背景虚化是一种退而求其次的方案，其通过2D处理实现背景虚化，并非真正的3D。
当然，科学家也尝试利用分析算法对丢失了尺寸、距离等几何数据的2D图像进行分析，但能够实现的智能分析功能十分有限。
真正的3D成像：
能够测量视野内空间每个点位的三维坐标信息，可以实现更加正确的物体分割，合适精度的三维测量，三维数据的模型重建以及智能视觉识别和分析，令成像技术进入下一世代。
图3：
背景虚化只能模拟深度信息
图4：
3D成像能获取真实深度信息
1.2.3D成像带来设备外观、交互方式、行业应用大幅创新
1.2.1.3D成像技术带来设备外观创新
目前智能手机配备的主流生物识别技术为指纹识别，也有配备虹膜识别（如三星）、人脸识别（依靠算法，普通2D成像）等其他生物识别手段的设备。
相对指纹识别而言，目前的虹膜识别、人脸识别在使用体验上还存在差距。
图5：
3D成像人脸识别
图6：
虹膜识别
3D成像技术有望融合虹膜识别，同时因为具备深度信息，3D成像实现的人脸识别精准度将大大高于传统的2D成像设备，因此具备3D成像技术的设备可以取消前置指纹识别模组。
要知道只要正面指纹识别按键存在一天，对屏占比的提高始终是一个阻碍。
iPhone系列手机屏占比长久以来依然没有提升，最新的iPhone7只有65.71%。
屏占比对手机的颜值影响非常大，毕竟窄边框看起来更加惊艳，同时更大的屏占比还能带来更小的机身，握持更加舒适。
图7：
前置指纹识别阻碍屏占比的进一步提升
图8：
屏占比提升带来的惊艳效果
1.2.2.交互维度提升带来全新行业应用
3D成像除带来屏占比的提升外，更重要的是大幅度提升交互体验、拓展全新的行业应用。
3D成像助力体感交互，带来第三次人机交互革命
人机交互已经实现了二次革命：
1）鼠标、2）多点触控；随着3D成像技术的普及人机交互有望迎来第三次革命：
3）体感交互。
第一次人机交互革命：
早期的人机交互在一维层面上进行，如打字机和DOS系统的电脑。
随着鼠标的发明和可视化图形界面的普及，人机交互迎来了第一次革命。
第二次人机交互革命：
触摸屏的普及以及多点触控的出现，令人机交互进入了二维层面。
相比鼠标和键盘，多点触控能更方便、多样的实现输入。
第三次人机交互革命：
我们认为随着3D成像的普及，体感技术将快速成熟，带来第三次人机交互革命。
体感技术将带来不需要任何手持设备即可进行人机交互的全新体验，并于AR相结合实现3维的输入和输出。
图9：
目前主流交互方式为二维触控交互
图10：
3D成像助力下体感交互有望快速发展
3维的输入才能完美匹配3维的输出，真正进入AR时代：
AR（增强现实）技术通俗而言就是利用摄像头，传感器，实时计算和匹配技术，将真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到同一个画面或空间而同时存在。
相比传统成像方式，AR展现在我们眼前的是3维立体的图像，使用者在与AR进行交互时候如果仍以2维的形式进行，则会造成维度的不匹配。
通俗一点讲就是，AR技术必须能识别除屏幕、键盘、指令等传统输入形式另外的指令，例如手势等。
图11：
AR呈现3维的输出需匹配3维的输入
全新的行业应用将因3D成像技术成熟而出现
除了目前已经广为人知的游戏娱乐应用（如X-BOXKinect），未来随着3D成像技术的普及，在进行网购时拟购买商品可以与配套环境相融合，显著升级购物体验。
图12：
3D成像带来全新购物体验
在行业应用方面，3D成像技术应用广泛：
1）提升智能方案领域的分析能力；2）廉价的实现机器人、无人机等设备的视觉导航；3）应用于汽车ADAS，不依赖特征颜色，实现高精度、全天候、复杂场景。
图13：
3D成像应用于汽车ADAS
图14：
3D成像行业类应用
总结：
2D成像技术以臻成熟，唯有通过维度提升向3D发展才能继续突破成像技术的局限。
3D成像通过获取深度信息（Z轴），同时融合人脸识别、虹膜识别等功能将带来智能设备的外观创新和交互方式的变革，创造诸多行业新应用。
2.行业拐点来临，结构光技术将成主流
3D成技术并不是最近才研发完成的新技术，行业巨头微软、谷歌、苹果等已在该领域布局近10年，之前已有各类产品问世。
2.1.行业巨头布局多年，2017年苹果引领带来行业拐点
微软：
Kinect火爆一时，体感交互带来全新游戏体验
微软虽然不是最早研发3D成像技术的厂商，但绝对是最引人注目的厂商。
其在2009年东京电玩展上发布了针对XBOX360的体感周边外围设备Kinect-1。
Kinect-1通过捕捉玩家的肢体动作，使得玩家无须使用手柄等与主机相连接的设备就能直接进行游戏。
Kinect-1一经推出就引起了轰动，在Kinect开售的前60天中，即从2010年11月4日至2011年1月3日，微软平均每天售出13.3333万台Kinect，共售出800万台。
这一数据创造了吉尼斯世界纪录，Kinect成为了历史上销售速度最快的消费电子产品，打破了此前由iPhone和iPad所保持的记录。
图15：
玩家利用Kinect进行游戏
图16：
Kinect设备创下吉尼斯世界纪录
2015年1月微软发布了Hololens全息眼镜，目前该产品仅有开发者版本，消费者版本尚未推出。
就产品功能而言，Hololens是目前市面上最强大的AR产品，微软对3D成像的技术的探索从未止步。
苹果：
收购不断，2017年有望应用于iPhone
苹果涉足3D成像领域的时间较晚，但其近年来的布局确十分充分，通过收购多家3D成像技术公司快速切入这一领域。
2013年苹果公司以3.45亿美元的价格收购了以色列传感器公司PrimeSense。
该公司的3D扫描技术已经被应用在超过2000万台设备上并且可被植入于智能手机及平台电脑上，大名鼎鼎的微软Kinect-1就是采用PrimeSense的技术。
表2：
苹果收购多家3D成像相关标的
事实上，苹果目前已经将3D成像技术应用于手机中。
在iPhone7和Plus中，苹果利用意法半导体（STM）生产的基于TOF的3D光传感器替代了过去的光电二极管，用于距离感应。
iPhone7和Plus中TOF的3D光传感器仅用于距离感应，从目前苹果的动作来看，具备空间交互功能的3D成像技术很可能将应用于2017年新一代iPhone手机中。
2.2.前置3D成像将以结构光为主流，ToF有望后期用于后置
2.2.1.结构光、ToF、双目立体视觉为主要3D成像技术
目前3D成像技术主要有3种：
1）结构光；2）ToF-飞行时间法；3）双目立体视觉。
图17：
主流3D成像技术
结构光
“结构光”指一些具有特定模式的光，其模式图案可以是点、线、面等。
结构光3D成像的原理是首先将结构光投射至物体表面，再使用摄像机接收该物体表面反射的结构光图案，由于接收图案必会因物体的立体型状而发生变形，故可以试图通过该图案在摄像机上的位置和形变程度来计算物体表面的空间信息。
图18：
规则光栅的结构光
图19：
PrimeSense结构光
ToF（飞行时间法）
TOF技术是发射一束经过相位调制的红外激光到被测物体，当红外激光被反射回摄像头，会因为光飞行时间的延迟，导致相位跟发射时的相位有微小的变化，通过计算相位的变化，就可以计算出被测物体到摄像头之间的距离。
图20：
ToF成像原理
双目立体视觉
所谓双目立体成像就是利用两个摄像头捕捉的图像之前的视场角度差，来计算出被测物体到摄像头的距离，当视场角越大说明距离越近，反之则越远。
图21：
双目立体视觉技术
2.2.2.结构光适用于近距离场景，将成前置3D成像主流
双目立体视觉、结构光和ToF这三种3D成像技术各有优缺点。
从软件复杂度角度而言：
双目立体视觉主要依靠算法，软件复杂度高，计算量大。
从功耗角度而：
ToF方案功耗高、发热量大。
从测量准确性角度而言：
结构光在室内弱光环境准确性高，但在室外强光干扰下准确度差。
从结构紧凑型角度而言：
结构光方面紧凑型高。
综合比较3种方面优缺点，结构光方案适合于消费电子产品前置3D成像，用于近距离场景。
而ToF方案使用于消费电子产品的后置3D成像，用于远具体、室外强干扰环境。
表3：
双目立体视觉、结构光和ToF三种成像技术对比
从厂商的站队以及产品影响力来看，结构光方案也占据了主流。
采用结构光技术路线代表公司有PrimeSense（被苹果收购）、Microsoft、Intel、Google等，厂商影响力大，产品接受度高，是最主流的3D成像实现方法，当前创业公司几乎都沿用此技术路线。
飞行时间法（ToF）除在体感游戏外，并无太多应用。
双目立体视觉方案因检测范围太小（不足1米），远距离检测问题很多，导致应用场景太少。
表4：
厂商对3D成像方案的选择
3.四大部件组成结构光，难度各异
上一章我们通过对主流3D成像技术优缺点、适用环境的分析，同时综合目前各大厂商的路径选择与产品规划，认为结构光方案将率先应用于手机前置3D成像。
因此本章将对结构光技术详细展开，完整呈现及原理和构造，对产业链进行梳理。
结构光3D成像技术主要由4大部分组成
1）不可见光红外线（IR）发射模组：
用于发射经过特殊调制的不可
见红外光至拍摄物体。
2）不可见光红外线（IR）接收模组：
接收由被拍摄物体反射回来的不可见红外光，通过计算获取被拍摄物体的空间信息。
3）镜头模组：
采用普通镜头模组，用于2D彩色图片拍摄。
4）图像处理芯片：
将普通镜头模组拍摄的2D彩色图片和IR接收模组获取的3D信息集合，经算法处理得当具备3D信息的彩色图片。
图22：
结构光方案由4部分构成
图23：
PrimeSense结构光方案示意图
3.1.IR发射模组：
核心部件高壁垒，影响成像效果
IR发射模组的工作流程主要为：
1）不可见红外光发射源（激光器或者LED）发射出不可见红外光；2）不可见红外光通过准直镜头（WLO）进行校准；3）校准后的不可见红外光通过光学衍射元件（DOE）进行散射，进而得到所需的散斑图案。
因为散斑图案发射角度有限，所以需要光栅将散斑图案进行衍射“复制”后，扩大其投射角度。
因此IR发射模组主要部件包括：
不可见红外光发射源（激光器或者LED）、准直镜头（WLO）、光学衍射元件（DOE）
不可见红外光发射源：
将以VCSEL为主流
不可见红外光的发射源主要有VCSEL垂直腔面发射激光器）和红外LED两种，VCSEL是以砷化镓半导体材料为基础研制，主要包含激光工作物质、崩浦源和光学谐振腔3大部分。
图24：
VCSEL主要由激光工作物质、崩浦源和光学谐振腔3大部分构成
相比较而言VCSEL光谱准确性更高、响应速度更快、使用寿命更长、投射距离更长，因此比LED光源具有明显优势，我们判断在智能设备中，VCSEL将成为主流。
目前VCSEL主要供应商以光芯片厂商为主，包括Lumentum、II-VI和Finisar，其中Lumentum大概率为苹果2017款iPhone供应商。
表5：
VCSEL对比LED，性能领先
准直镜头：
预计将以WLO工艺为主
由VCSEL发出的红外光需要经过准直镜头的校准，准直镜头利用光的折射原理，将波瓣较宽的衍射图案校准汇聚为窄波瓣的近似平行光。
准直镜头可以采用传统的光学镜头制造方法，也可以采用WLO（晶圆级镜头）。
图25：
传统镜头VSWLO（晶圆级镜头）
根据传统光学镜头和WLO的性能对比，WLO成本更低、生产效率更高、镜头一致性更好，更适合用于制造准直镜头。
同时根据厂商信息，AMS旗下Heptagon是该市场领导者，公司表示将在2017年中看到明显的营收增长，我们相信这一预期主要来之苹果的订单。
表6：
WLCVS传统摄像头模组
光学衍射元件（DOE）
经过准直镜头校准后的激光束并没有特征信息，因此下一步需要对激光束进行调制，使其具备特征结构，光学衍射元件（DOE）就是用来完成这一任务的。
VCSEL射出的激光束经准直后，通过DOE进行散射，即可得到所需的散斑图案（Pattern）。
由于DOE对于光束进行散射的角度（FOV）有限，所以需要光栅将散斑图案进行衍射“复制”后，扩大其投射角度。
下图44为准直后的激光束，48为DOE，50为光栅。
图26：
PrimeSense光学衍射元示意图
图27：
PrimeSense激光散斑示意图
光学衍射元件DOE的制造门槛较高，预计将由台积电采购玻璃后进行pattern，精材科技将台积电pattern后的玻璃与VCSEL进行堆叠、封装和研磨，然后交采钰进行ITO工序，最后由精材科技进行切割。
3.2.IR接收模组：
窄带滤光片为国内厂商主要机会
IR接收模组用于对被拍摄物体反射的红外光进行接受和处理，获取被拍摄物体的空间信息。
IR接收模组主要由3部分组成：
1）特制红外CMOS；2）窄带滤光片；3）镜头Lens；
特制红外CMOS
接收端CMOS的要求是其能接受被拍摄物体发射回来的红外散斑图案，不需要对其他波长的光线进行成像。
相对普通RGBCMOS而言，红外CMOS是一个相对小众的市场，但是增速很快，目前主要厂商包括：
意法半导体、奇景光电、三星电子、富士通等。
窄带滤光片
在IR发送端，VCSEL发射的是940nm波长的红外光，因此在接受端需要将940nm以外的环境光剔除，让接受端的特制红外CMOS只接收到940nm的红外光。
为达到这一目的，需要用到窄带滤光片。
所谓窄带滤光片，就是在特定的波段允许光信号通过，而偏离这个波段以外的两侧光信号被阻止，窄带滤光片的通带相对来说比较窄，一般为中心波长值的5%以下。
窄带滤光片主要采用干涉原理，需要几十层光学镀膜构成，相比普通的RGB吸收型滤光片具有更高的技术难度和产品价格。
目前业内主要厂商为VIAVI（JDSU拆分而来）和国内的水晶光电。
图28：
窄带滤光片让特定波长的光线通过
接收端镜头（Lens）
接收端镜头为普通镜头，业内方案成熟，大立光、玉晶光、Kantatsu等
厂商都能提供。
总体而言，接收端除窄带滤波片较特殊，制造难度较高外，特征红外CMOS和镜头都是成熟产品，不存在制造难度。
3.3.镜头成像端：
产业链成熟，非增量业务
镜头成像端就是指目前智能手机的手机镜头模组，主要包含：
音圈马达（VoiceCoilMotor，VCM），镜头（Lens），红外截止滤光片（IR-CutFilter，IRCF），图像传感器（CMOSImageSensor）以及印刷线路板（PrintedCircuitBoard，PCB）。
产业链成熟，供应商众多，在此不再赘述，同时3D成像的兴起对镜头成像端而言并无变革。
图29：
常见手机摄像头
图30：
镜头成像端结构
3.4.3D图像处理芯片：
难度高，突破难
3D成像所需的图像处理芯片和一般的图像处理芯片有所区别，其通过复杂的算法将IR接收端采集的空间信息和镜头成像端采集的色彩信息相结合，生成具备空间信息的三维图像。
该芯片设计壁垒高，目前供应商仅为几个芯片巨头，包括STM（意法半导体）、TI（德州仪器）、NXP（恩智浦）。
图31：
图像处理芯片工作原理
4.未来3年CAGR173%，关注新增部件投资机会
4.1.产业链梳理：
外资为主，国内厂商有所卡位
目前结构光产业链一流供应商皆已被苹果锁定，包括整体方案商PrimeSense（2013年以3.45亿美元收购），核心部件VCSEL、DOE、WLO、Fliter中的一流供应商皆在与苹果做试样。
目前国内厂商在Fliter（水晶光电）、模组（欧菲光）方面具备较强实力，但在VCSEL、DOE、WLO、IRCIS、3D图像处理芯片方面能力欠缺，以下是我们对结构光产业链的完全梳理。
表7：
结构光产业链梳理：
外资为主，国内厂商有所卡位
4.2.2017年为3D成像元年，未来3年CAGR高达173%
在结构光中，镜头成像端就是原来的前置摄像头，因此采用结构光方案对前置摄像头模组无拉动效应，增量部分来自IR发射模组、IR接收模组、3D图像处理IC。
因此本章节对3D成像带来的新增市场空间测算中不包含原本就配备的前置摄像头的价值量。
根据我们的产业链调研，IR发射模组和IR接收模组中各部件的价值量如下表所示。
表8：
结构光各部件价格及A股受益标的
2017年3D成像市场主要由iPhone新款手机贡献，预计iPhone手机2017年3D成像渗透率为21.3%。
进入2018年我们预计iPhone手机将全面使用前置3D成像，后置3D成像开始逐步采用。
预计苹果带来的3D成像市场规模从2017-2020年分别为5、18.6、30.1、32.3亿美元。
非苹阵营3D成像的启动时间预计在2018年，虽起步晚，但出货量大，我们预计2018-2020年非苹阵营带来的3D成像市场需求分别为15.8、37.5、69.6亿美元。
总计2017-2020年智能手机3D成像市场规模为5、34.4、67.6、102.3亿美元，CAGR为173%。
表9：
手机3D成像市场规模测算
智能手机是3D成像技术的主要应用市场，但不是唯一市场，预计PAD和NB未来也将搭载3D成像技术。
如果考虑来自PAD和NB市场的3D成像需求，我们预测2017-2020年市场规模为5、34.6、68.5、107.2亿美元。
表10：
消费电子3D成像市场规模测算
5.相关建议
3D成像使得成像技术不再局限于平面，维度的提升带来了交互革命和全新的应用，我们认为其吸引力巨大。
2017年新一代iPhone手机导入3D成像功能将带来巨大的示范效应，且当前产业链也逐渐成熟，3D成像产业将迎来爆发。
通过上文对3D成像市场的空间测算可以看出，该市场为百亿级美元规模的大市场，光智能手机用3D成像元件未来3年CAGR高达173%。
我们看好3D成像行业的发展，给予行业“增持”评级。
目前国内厂商的机会主要在窄带滤光片（水晶光电）和3D成像模组（欧菲光），在VCSEL、DOE、WLO、IRCIS、3D图像处理芯片方面能力欠缺。
水晶光电是全球IRCF（红外截止滤光片）龙头，除VIAVI外唯一能量产窄带滤光片的企业。
我们判断公司有望切入苹果供应链，拿下部分新一代iPhone手机3D成像接受端所需的窄带滤光片订单。
作为IRCF龙头，公司具备出色的镀膜能力，有望切入准直镜头WLO玻璃晶圆镀膜。
图32：
水晶光电有望拿到窄带滤波片份额
图33：
水晶光电有望负责WLO玻璃晶圆镀膜
欧菲光是全球摄像头模组龙头，在出货量、生产规模、自动化程度等方面均为业务第一，具备极强的竞争实力。
3D成像模组不仅包含传统的成像模组，也包括IR发射模组和IR接受模组，这对模组厂商提出了更高的要求。
公司不仅具备出色的模组制造能力，而且在算法上也有布局。
欧菲光已与MantisVision达成战略合作伙伴关系，MantisVision是PrimeSense之外全球少数具备成熟结构光编码算法的厂商，有望成为安卓阵营3D算法主流供应商。
欧菲光负责硬件系统设计及量产，MV提供3D建模、算法及校对调试。
表11：
欧菲光逐步成为摄像头模组龙头，并切入3D成像模组市场
表12：
本报告覆盖公司估值表
6.风险提示
3D成像导入进度低于预期的风险
新一代苹果尚未发布，3D成像实际使用效果并未得到市场检验，存在一定的不确定性。
如果3D成像使用效果低于预期，渗透率提升速度将低于我们预期。
供应链成熟低于预期的风险
现阶段苹果绑定了3D成像主要供应商，非苹果阵营未来采用3D成像需寻找新的合作伙伴，存在供应链整体成熟度不及预期的风险。
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