回顧歷史,地球上最古老的生物出現(xiàn)于34億年前。在此之后,生命的進化過程一直很緩慢。大約5.4億年前,由于物種變得多樣化,生命的進化速度突然加快。這個時期就是所謂的寒武紀生命大爆發(fā)。
導(dǎo)致物種突然呈現(xiàn)多樣化發(fā)展趨勢的眾多原因之一是生物感官的進化。在此過程中,眼睛的出現(xiàn)是最重要的一部分。學者們解釋說,物種變得多樣化并且進化迅速是因為混沌黑暗世界中新信息的出現(xiàn)。大腦的一部分凸出成為眼睛,開始觀察這個世界。這致使生物體增加了對能量的需求,并且因為各種新信息擴大了適應(yīng)和運動的范圍。
我們使用的電子設(shè)備上也出現(xiàn)了類似的現(xiàn)象。隨著數(shù)字化進程的不斷深入,移動設(shè)備上的攝像頭與人眼扮演著相同的角色。攝像頭上的CMOS圖像傳感器(以下簡稱為CIS)則具有像人眼視網(wǎng)膜一樣捕捉圖像的功能。
借助CIS技術(shù),我們可以輕松地處理、復(fù)制和儲存海量圖像信息。因此,移動設(shè)備必須具備處理大量數(shù)據(jù)的能力,這再次強烈推動了擔當大腦角色的應(yīng)用處理器(AP)的性能或內(nèi)存容量的發(fā)展。此外,從用戶的觀點來看,攝像頭的功能顯得尤為重要,這進而促使了移動設(shè)備的多樣化發(fā)展。
與寒武紀發(fā)生的變化一樣,電子設(shè)備的日新月異體現(xiàn)在我們的日常生活中。新冠疫情的爆發(fā)開啟了“無接觸”的時代,在加速電子設(shè)備多樣化的同時,也推動了用戶需求的迅猛增長。疫情雖將在不久后結(jié)束,但這種趨勢將會延續(xù)下去。
模擬人眼
CIS最大的作用是準確地再現(xiàn)我們眼中的世界。我們希望它具有和人眼相似的分辨率,必須清楚分辨各種明暗環(huán)境,同時還能識別高速移動的物體。
下圖展示了CIS的基本像素(pixel)結(jié)構(gòu)和成像操作特性。物體反射的光線通過光學系統(tǒng)進入光電二極管,當光線中的光子能量超過半導(dǎo)體帶隙的能量時,就會產(chǎn)生電子-空穴對(e-/h+)。根據(jù)光的強度,累積和讀取該信號可以形成2D圖像。硅元素的帶隙能量為1.1eV(電子伏特),可以覆蓋整個人眼可見的光譜范圍。眾所周知,硅是常見的半導(dǎo)體材料。這可謂是無巧不成書。
圖1 人眼與CIS響應(yīng)系統(tǒng)對比
要想使圖像在黑暗情況下清晰可見,需要放大來自微弱光線的信號,同時盡可能抑制非光信號(噪點)。此外,要想在明亮的環(huán)境下看清,需要接收大量的強光并加以區(qū)分。這些特征可以使用所謂的SNR(信噪比)通過光強和DR(動態(tài)范圍:滿阱容量噪聲比)來量化。
在暗光信噪比控制方面,人們?yōu)榱嗽诜糯笮盘柕耐瑫r降低不需要的噪點做了很多努力。如今,我們正逐漸將這些特性提高到5勒克斯(lux)的水平,這是一個相當黑暗的環(huán)境。在動態(tài)范圍方面,人眼的場景內(nèi)和場景間動態(tài)范圍通常分別為120 dB和180 dB,在不斷發(fā)展的狀態(tài)下,當前智能手機的場景內(nèi)和場景間動態(tài)范圍分別為70 dB和120 dB。
影響上述特性的最重要因素是像素的尺寸和分辨率。為使CIS獲得更高的分辨率,必需縮小像素尺寸(像元大?。?。如果要在同樣分辨率下將CIS放在更小的芯片區(qū)域上,像素尺寸也必須更小。在縮小像素尺寸的情況下保持上述特性不變是最關(guān)鍵的因素。
圖2 光響應(yīng)特征與動態(tài)范圍擴展
像素尺寸和分辨率之爭還將持續(xù)多久?
人眼對靜止圖像中心部分的分辨率約為5.76億像素,對移動圖像的分辨率約為800萬像素。CIS技術(shù)一直在不斷進步以趕上人眼的一水平。在將像素尺寸降至大約1.12μm并將分辨率提升至1300萬像素后,CIS技術(shù)的研發(fā)速度開始變得緩慢,但是,Quad技術(shù)(使用相同的濾色器合并2×2像素)的引入再一次加快了像素尺寸縮小的發(fā)展速度。最近,這一水平已達到了0.7μm范圍,分辨率也升至6400萬像素。
如今,隨著NONA(3×3)和QxQ(4×4)技術(shù)的發(fā)展,像素尺寸已經(jīng)達到至0.6Xμm范圍的水平。反過來,像素尺寸縮小技術(shù)催生出了近期推出的1.08億像素分辨率圖像傳感器。隨著這一發(fā)展,人們越來越期待不久后將推出的2億像素分辨率相機。
如今我們迎頭趕上了很多新的發(fā)展。上述像素綁定技術(shù)得到積極采用的原因是拍攝視頻時我們對分辨率要求不高。但是在這一新技術(shù)(像素綁定技術(shù))的加持下,攝像機現(xiàn)在可以支持以每秒60幀的速度不間斷錄制4K(4000 x 2000:800萬像素)視頻。像素綁定技術(shù)使攝像機能夠保持視頻中大像素的特性并提供出色的低光靈敏度和動態(tài)范圍。為了為客戶提供增值服務(wù),未來,超低光、動態(tài)范圍擴展技術(shù)、快速自動對焦等功能有望加入到視頻拍攝中。
圖3 低光信噪比和動態(tài)范圍擴展技術(shù)
縮小圖像傳感器體積(包括縮小像素尺寸)是所有半導(dǎo)體公司共同面對的挑戰(zhàn)。為了在更小的尺寸上保持相同的功能特性,這些公司在設(shè)備和制造工藝上進行了大量的技術(shù)開發(fā)工作。此類技術(shù)包括:摻雜優(yōu)化(doping optimization)和垂直轉(zhuǎn)移柵(vertical transfer gate)——以提高全阱容量(FWC),同時保持電荷轉(zhuǎn)移效率;源跟蹤工程(source follower engineering )和各種降噪技術(shù);濾色器隔離(color filter isolation)和深溝槽隔離(deep trench isolation)技術(shù)——將相鄰像素之間的干擾降至最低;使用較厚的外延層(epi layer)來提高像素感光度或應(yīng)用各種濾色器相關(guān)技術(shù)等。
在觀看圖像這一方面,如今的半導(dǎo)體通過上述的技術(shù)實現(xiàn)了在性能上與經(jīng)過數(shù)百萬年進化而來的生物的眼睛幾乎相同。然而,在功效方面仍有改進的可能。我們現(xiàn)今正在見證低功耗技術(shù)的發(fā)展:在待機模式下,以最低功耗運行(所謂的常開模式)或通過壓縮傳感方法來優(yōu)化功耗。
圖4 像素縮放技術(shù)
超越人眼
在CIS的應(yīng)用領(lǐng)域擴大過程中,最具代表性的就是深度傳感技術(shù)。早期CIS利用兩臺攝像機模仿人眼的雙眼視差來感知距離。然而,人們還需要努力突破精確度、距離可擴展性及兩臺攝像機之間最小距離等方面的限制。
根據(jù)光線從物體反射后返回的時間差來測量距離的方法被稱為“飛行時間”(ToF)。ToF分為兩種類型,即直接飛行時間(dToF)和間接飛行時間(iToF)。
從操作原理上看,這兩種方法各有利弊。間接飛行時間的傳感基于模擬電荷累積的工作原理,由于信號在遠距離衰減,其可測量距離范圍受到局限。而直接飛行時間在分辨率上有局限性,由于檢測每一個單光子(SPAD:單光子雪崩二極管)單元大小非常棘手,再加上還需要在每個單元中堆疊以讀出電路。綜上所述,這兩種方法可以在各自的應(yīng)用程序中實現(xiàn)和利用自身優(yōu)點,或努力改進以克服其缺點。
圖5 ToF(飛行時間)傳感器工作原理和應(yīng)用領(lǐng)域
圖6 SK海力士的首款ToF傳感器(紅外圖像和深度圖像)
圖7 iToF和dToF的進化發(fā)展
CIS以廣譜光為基礎(chǔ),利用可見光、紫外光、近紅外光、短波紅外光等,擴大應(yīng)用領(lǐng)域,為豐富人類生活做出貢獻。紫外和紅外波長為采用替代材料(如Ge(鍺)、InGaAs(銦鎵砷)和InP(銦磷))解決硅的缺點提供了機會。此外,多光譜和高光譜成像,或偏振傳感器也開始發(fā)揮助力作用。
圖8 圖像傳感器應(yīng)用領(lǐng)域的擴展
人工智能(AI)被各行各業(yè)廣泛的采用也給CIS行業(yè)帶來了好處。該技術(shù)在早期階段主要集中在降噪或增強分辨率來改善圖像本身,而目前正朝著物體識別和安全領(lǐng)域擴展。攝像頭的普遍安裝引起了人們對隱私問題的擔憂。在確保安全所需的數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器的同時,也要防止其他數(shù)據(jù)被泄露。因此,AI功能將遷移到邊緣設(shè)備上,使我們能夠減少物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間的數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐瑫r實現(xiàn)節(jié)能的功效。紅外數(shù)據(jù)的使用和基于事件驅(qū)動的傳感器的出現(xiàn)也與這一方向相契合。
隨著這些傳感器的出現(xiàn),相關(guān)一系列的技術(shù)也得到進一步的發(fā)展——頭戴式顯示器(HMD)、AR/VR眼鏡等新型可穿戴設(shè)備、自動駕駛汽車、機器人和無人機等自動化應(yīng)用,以及不同設(shè)備的融合和集成等。
通過提供圖像的技術(shù)和感測各種光的信息,CIS將繼續(xù)使我們的生活變得更方便和安全。SK海力士致力于不斷開發(fā)并順應(yīng)這一趨勢,研發(fā)各種產(chǎn)品,創(chuàng)造更多機會來增加社會價值。
審核編輯 :李倩
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原文標題:CMOS圖像傳感器的元視覺:超越人眼
文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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