电子发烧友网报道(文/周凯扬)如今的安防监控相机都选择了以AI驱动作为卖点,或是在机内进行AI处理或是上传至云端进行AI计算。但无论安防相机拥有多大的算力,如果图像传感器获得的信号质量差,依然达不到这类产品所谓的安全标准。所以在AI技术的飞速发展下,也并没有降低图像传感器的要求,反倒是进一步提高了传感器参数。
高感光度
对于任何用于监控和安防的相机传感器来说,最重要的一点就是做到高感光度,因为这类设备往往发挥作用的场景都处于极暗的条件下。所以哪怕是在弱光甚至漆黑的环境下,都需要呈现出低噪声高清晰度的图像。
而要想图像传感器实现高感光度,就必须要将光线高效地收集到负责信号转换的光电二极管上,这也是背照式结构在监控安防中更有优势的原因。前照式结构中,光线还未抵达光电二极管,就会被布线层反射或吸收,导致接收到的光线减少,从而减少感光度。而背照式由于光电二极管位于布线层上方,所以大大增加了可收到的光线。
同时实现更低的噪点也是图像传感器高感光度的象征之一,毕竟在暗光环境下捕捉到的图像依然是偏暗的,要想获得更明亮的图像,引入增益必然也会放大噪点。以索尼的STARVIS系列传感器为例,该系列产品用到了索尼自研的SuperHighConversionGain技术,先对光电转换后噪声较少的信号进行放大,从而抑制过增益后放大的噪点,所以即便在暗处也能获取低噪点的图像,有助于肉眼和AI识别。
除此之外,为了实现更高清的夜视成像,安防CIS厂商们也开始布局高近红外感度技术。在光线不足时,安防摄像机往往会用到近红外进行补光,这类不可见光并不会对工作光照环境产生干扰,但又能辅助低照度下的图像识别。
以思特威发布的大靶面图像传感器SC880SL为例,除了像同类传感器一样选择提高满井电子外,SC880SL也搭载了先进的近红外感度NIR+技术。SC880SL在850nm波段下的量子效率可达38%,在940nm波段下的量子效率可达24%。
高动态范围
在入口等明暗反差较大的环境中,人脸在逆光下会变得难以识别。此刻如果强行提亮的话,还是会产生大量的噪点。如果利用常见的高动态范围方法,比如短曝光加长曝光的多张合成,则会引入偏色,或是由于人物移动产生的面容模糊等问题。
而在最新的STARVIS 2技术中,索尼对光电二极管之间的隔断有了更多的改进,使其可以储存更多光子,进一步提高了其感光度和动态范围,后者也是特定场景下被提及最多的要求之一。
传统的光电二极管结构由于只能将电荷堆积在平面上,而STARVIS 2传感器中光电二极管被改为了纵向也能堆积电荷的结构,从而扩大了堆积范围,增加了总电荷量。至于上面提到的模糊和偏色的问题,STARVIS 2则利用增益差来进行同步拍摄,即在不同增益下同时捕捉照片来多张合成,从而解决时间差引入的问题。
小结
近年来随着AI技术在边缘端的持续落地,其实是推进了安防CIS往更高性能的方向去发展,比如更高的分辨率、感光度和动态范围等。尤其是城市与企业级安防等中高端安防应用中,更需要高性能的CIS产品。所以我们在追求智能的同时也需要牢记一点,那就是安防相机的灵魂依然是图像传感器。
高感光度
对于任何用于监控和安防的相机传感器来说,最重要的一点就是做到高感光度,因为这类设备往往发挥作用的场景都处于极暗的条件下。所以哪怕是在弱光甚至漆黑的环境下,都需要呈现出低噪声高清晰度的图像。
而要想图像传感器实现高感光度,就必须要将光线高效地收集到负责信号转换的光电二极管上,这也是背照式结构在监控安防中更有优势的原因。前照式结构中,光线还未抵达光电二极管,就会被布线层反射或吸收,导致接收到的光线减少,从而减少感光度。而背照式由于光电二极管位于布线层上方,所以大大增加了可收到的光线。
同时实现更低的噪点也是图像传感器高感光度的象征之一,毕竟在暗光环境下捕捉到的图像依然是偏暗的,要想获得更明亮的图像,引入增益必然也会放大噪点。以索尼的STARVIS系列传感器为例,该系列产品用到了索尼自研的SuperHighConversionGain技术,先对光电转换后噪声较少的信号进行放大,从而抑制过增益后放大的噪点,所以即便在暗处也能获取低噪点的图像,有助于肉眼和AI识别。
除此之外,为了实现更高清的夜视成像,安防CIS厂商们也开始布局高近红外感度技术。在光线不足时,安防摄像机往往会用到近红外进行补光,这类不可见光并不会对工作光照环境产生干扰,但又能辅助低照度下的图像识别。
以思特威发布的大靶面图像传感器SC880SL为例,除了像同类传感器一样选择提高满井电子外,SC880SL也搭载了先进的近红外感度NIR+技术。SC880SL在850nm波段下的量子效率可达38%,在940nm波段下的量子效率可达24%。
高动态范围
在入口等明暗反差较大的环境中,人脸在逆光下会变得难以识别。此刻如果强行提亮的话,还是会产生大量的噪点。如果利用常见的高动态范围方法,比如短曝光加长曝光的多张合成,则会引入偏色,或是由于人物移动产生的面容模糊等问题。
而在最新的STARVIS 2技术中,索尼对光电二极管之间的隔断有了更多的改进,使其可以储存更多光子,进一步提高了其感光度和动态范围,后者也是特定场景下被提及最多的要求之一。
传统的光电二极管结构由于只能将电荷堆积在平面上,而STARVIS 2传感器中光电二极管被改为了纵向也能堆积电荷的结构,从而扩大了堆积范围,增加了总电荷量。至于上面提到的模糊和偏色的问题,STARVIS 2则利用增益差来进行同步拍摄,即在不同增益下同时捕捉照片来多张合成,从而解决时间差引入的问题。
小结
近年来随着AI技术在边缘端的持续落地,其实是推进了安防CIS往更高性能的方向去发展,比如更高的分辨率、感光度和动态范围等。尤其是城市与企业级安防等中高端安防应用中,更需要高性能的CIS产品。所以我们在追求智能的同时也需要牢记一点,那就是安防相机的灵魂依然是图像传感器。
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