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圖像傳感器市場分析以及原理和應用

發布時間:2023-05-15 來源:Arrow 責任編輯:wenwei

【導讀】隨著國家不斷推進新基建(5G基站、特高壓、工業互聯網、軌道交通、大數據中心、新能源汽車和充電樁、人工智能),為經濟發展注入新動力,其中圖像傳感器是新基建設備和工業環境的各種狀態信息獲取的重要載體,了解目前圖像傳感器的市場需求和應用場景至關重要。


市場分析


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圖1  CMOS傳感器市場規模預測和品牌占比

(來源于bilibili網站 作者Neon 致遠《智能駕駛系列二:CMOS圖像傳感器》)


從圖1可以看出,2021-2026的預測到年復合增長率CAGR在8-11.8%之間,屬于穩步增長趨勢,主要是消費電子、安防、電動汽車、醫療等行業帶來的需求增長,目前SONY占據近40%市場份額,三星是25%,豪威是13%,Onsemi是4.5%。


CMOS圖像傳感器(CIS)原理


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圖2 CMOS圖像傳感器內部信號框圖


參照圖2信號鏈路,光子透過濾色片,進入CMOS 光電二極管PD轉化成電子,并捕獲到勢阱里(potential well)完成積累。勢阱里的電子被浮動擴散節點FD轉移并儲存到CFD電容里,其中量子效率QE用來衡量光子變電子的轉換程度,在電容釋放電荷的過程中,這個CFD電容完成電荷到電壓的轉換,使用源極跟隨器對阻抗進行轉換,同時提高驅動能力,然后使用可編程增益放大器PGA(增益相當于相機拍照ISO參數設置)對輸入的電壓進行放大,然后使用ADC進行數模轉換,轉成成數字信號。在經過數字放大器進行放大,可對每個像素點間光強度差距進行區分,使得CMOS在光信號比較弱的時候也可以分辨出來,獲得清晰的圖像信號。        


圖像傳感器在汽車方面的應用


車載領域COMS圖像傳感器應用包括前視后視攝像,360環視系統,座艙監控系統,高級輔助駕駛系統ADAS。隨著汽車ADAS技術發展,智能等級從L2逐漸發展到L4/L5,需要更多的車載攝像頭。如下圖3和圖4列舉不同智能等級所需的攝像頭的數量和汽車上攝像頭位置分布情況。


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圖3 不同智能等級下攝像頭需求數量


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圖4 攝像頭在汽車位置分布


車載攝像頭采集到的圖像信息需要通過計算機進行處理再顯示出來。因此電路里暗噪聲、高動態范圍、HDR、LED閃爍抑制等參數為關注重點,其中CMOS傳感器響應動態范圍要求120-140db,部分高端車型要求攝像頭像素達500萬(5MP, 拍出畫面對應分辨率是2592×1944)。


ON AR0233AT 圖像傳感器為各種各樣的汽車應用提供出色的靈敏度,擁有2048x1280,1080p分辨率,60幀輸出,提供大于140分貝的動態范圍和優秀的弱光條件,確保保持高動態范圍輸出。另外,為限制 LED 照明和交流電源閃爍的出現,采用LED 閃爍緩解(LFM) 技術,有利于攝像頭的機器視覺識別準確度。


圖像傳感器在工業成像的應用


在工業自動化方面需要使用快速相機來判斷物品位置和外觀形狀,以便及時通知機械手臂在哪尋找抓取物品,或者用于做計件檢驗方面,能夠快速計算出物品數量。


相機系統做出快速精準決策需要高速清晰的圖像成形,不同的檢測應用對圖像的分辨率、清晰度、噪聲、幀率等都有不同的要求。


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圖5 工業相機應用示意圖


其中全局快門是實現高速視覺成像的關鍵,傳統的卷簾快門圖像傳感器使用逐行曝光方式,只是適用于靜態或慢速移動的物體成像。但在快速移動物體時會產生空間失真變形,無法正確還原運動物體形狀,無法對圖像進行有效AI識別。


全局快門圖像傳感器通過完全同時同步曝光捕獲所有像素,可以檢測快速移動物體,特別是高速裝配線上,有利于高速成像和AI識別物品外觀形狀,實現自動判斷次品等功能。


除以上提及的汽車和工業相機應用之外,圖像傳感器還可以應用于無人機攝像,AR/VR 3D縱深環境檢測,醫療上的胃鏡圖像成型等。


結語


可以預見,配合高性能邊緣運算,未來會涌現有更多不同的功能且高可靠性和高性能的應用方案。  



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