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浅析图像传感器技术未来发展的六个方向

我快闭嘴 来源:大话成像 作者:maver jiang 2020-11-02 16:58 次阅读

从1975年柯达发明了第一颗实用CCD图像传感器以来,图像传感器经过了几十年的发展,形成了一个非常大的产业,参与这一领域的国家和公司越来越多。

从地理分布上看,北美(美国加拿大)约有40家图像传感器公司,欧洲(包含以色列)约有54家公司,日韩台湾新加坡约有43家公司,中国大陆约有17家公司。CIS Foundry(代工厂)有19家公司。

科技公司竞争的背后也是各个国家科研机构的竞争,北美(美国加拿大)约有35个主要图像传感器相关研究组织,欧洲(包含以色列)约有39个,日韩台湾新加坡约有31个,中国大陆约有10个。其他国家有6个。

众多公司与科研机构在图像传感器领域展开激烈的竞争,技术的创新也越来越快。在伦敦图像传感器峰会上,著名网站《图像传感器世界》的站主Vladimir Koifman,同时也是Analog Value这家公司的CTO发表了一篇演讲,指出了6个图像传感器热点技术方向。

1.近红外响应增强

主要的目的是增加sensor的QE,以应对越来越多的sensing应用,比如结构光3D sensor(faceID,AR/VR

CIS 市场的主要厂家( Sony OV,Smartsens,TSMC) 近红外增强主要采用金字塔 +DTI 技术。 还有的厂家采用 Ge-on-Si IR sensor(Artilux/TSMC) 。 SOI( silicon on insulator)sensor(Shizuoka Uni,ST)。

由于硅材料对近红外光的吸收系数很低,所以需要更长的光程才能在硅半导体内形成吸收产生电子。Sony在2017年的Nature上第一次发表了其IPA(Inverted Pyramid Array)结构,普通sensor的表面是平的,这种sensor的表面呈倒金字塔形状。

从SONY IMX332公开的数据可以看到,采用IPA与DTI技术后,sensor在850nm的感度提到了43%,从700-1200nm的感度提到了70%。后来Smartsense 和OmniVision 也采用了这一技术。

Shizuoka University 采用SOI deep depletion技术来提高红外光的感度。这一技术用在iTOF上效果很好。iPhone X上ST的IR image sensor使用了 SOI+ DTI技术。

2.stacked sensor 的像素级互连技术

与传统stack sensor上列共用ADC不同,像素级互连技术可以增加上千倍的ADC,使得每个像素都有单独的ADC,这样可以大大提高Global Shutter的readout速度。

Olympus在2013年第一次发布这一技术。

Sony和OV都在2018年发布了这一技术。不同的是Sony用这一技术改善Global Shutter的readout速度,OV用这一技术增加sensor的HDR性能。

3.Global Shutter像素的缩小

历史上,Global Shutter Pixel尺寸不容易做小,这一直是其使用的一个局限。 不过近些年Global Shutter Pixel 尺寸缩小有增速的趋势。 Rolling Shutter Pixel 的尺寸缩小停顿了7-8 年,现在又开始加速缩小。

工业领域sensor的工艺主要是65/55nm工艺,不过TSMC和三星开始向28nm发展。

4.sensor功能开始走向融合

从应用角度来看,相机已经成了beyond Camera,现在的相机是多传感器集群应用。

如iphone x的传感器刘海。

如果一颗sensor可以集成多种功能,那就可以更加节省成本与空间。 比如 RGB-IR sensor。

还有融合Lidar 与Camera功能的sensor。

5.Polarization Sensor

极化传感器,公众号之前介绍过Sony的极化传感器。这种sensor在工业,机器视觉,军事,车载上都有非常有趣的应用。

6.高速图像传感器

比如用来拍体育运动的高速8K图像传感器,可以还原体育运动的慢动作。

1.readout速度达到3.5um per row。

2.以往的sensor readout是一行行readout,这种sensor可以多行一起readout。

以上6点image sensor创新主要是集中在sensor pixel本身的设计,工艺的创新,在stack sensor逻辑层集成功能的创新也在飞速发展中。2020年5月Sony 发布imx500,这是世界上第一款集成了AI功能的图像传感器,Sony与微软合作利用这种智能sensor与云端应用技术进行融合,比如实现人脸与物体识别,只传输人脸与关注区域的图像到云端应用,这样可以大大减小传输带宽与数据量。

其他sensor 厂家也不甘落后,有新闻报导SK Hynix正在sensor上集成AI engine,开发超分辨率,色彩还原,面部识别和物体识别等应用。未来几年,图像传感器上集成的图像处理与AI功能会有更多的技术创新,让我们拭目以待。
责任编辑:tzh

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