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OmniVision首席技术官谈CMOS近红外光图像传感器
wangying | 2017-10-30 09:47:24    阅读:12080   发布文章

    “近红外光”(简称NIR)是介于可见光和中红外光之间的电磁波。因此人眼无法察觉它。近红外优化工业相机广泛适用于光照条件较差的应用,例如交通监控等。

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      一直以来,以上应用都依赖价格昂贵的CCD芯片才能实现。如今,近红外光也被应用在CMOS上,使得该类产品变得物美价廉,也同时增加了这类工业相机在机器视觉市场中的份额。例如OmniVision Technologies(OVT)公司的基于CMOS图像传感器的技术——Nyxel,适用于低光、夜视等领域,可应用于安防监控、机器视觉、无人机、AR/VR、汽车和医疗等领域。

        Omnivision很少接受采访,这次电子产品世界(EEPW)有幸邀请到了公司CTO(首席技术官)Boyd Fowler先生。 

EEPW:目前CMOS传感器面临哪些挑战?

Boyd Fowler:由于客户对于CMOS图像传感器的性能要求不断提高以支持最新的成像应用,因此CMOS图像传感器正面临着多项挑战。简而言之,我将着重介绍我们不断致力解决的三大挑战。首先,一个重大的挑战是从1.0μm到0.9μm及以下的像素缩放以增加空间分辨率,因为信噪比(SNR)的提高会对低光性能和色彩保真度产生不利的影响。其次在数字成像技术发展中,一个长久以来的挑战是如何在不降低图像质量或分辨率的情况下,可以在许多不同的应用中(特别是夜视和低光摄影)改善低光性能。最后,以电池供电的物联网(IoT)设备的增长衍生出了一项特别的挑战,因为这些设备需要看似相互矛盾的两项功能:超低功耗和卓越的成像性能。这其中任何一项挑战都需要创新的图像传感器技术,并且能够以最高的效率捕获并产生最佳的图像数据。在OmniVision,我们与业界的合作伙伴密切合作开发最先进的CMOS图像传感器及其配套芯片,在安防监控、机器视觉、汽车和医疗市场等多个领域内得到广泛的应用。

EEPW:近红外(NIR)技术应用于CMOS传感器有哪些优点?

Boyd Fowler:采用近红外(NIR)技术可以实现CMOS图像传感器在两个重要领域的应用。 第一个领域是机器视觉,近红外(NIR)是人肉眼看不见的光线,但可以用于照亮物体。 由于NIR位于人眼可见的光谱之外,因此可以避免造成对周围环境的干扰。机器视觉应用 - 如先进驾驶辅助系统(ADAS)、增强和虚拟现实(AR/VR)、以及面部识别认证 – 都要求高效节能的先进数字成像能力,可以在低光(或者无光)条件下提供更好和更远距离的成像。尽管在某些应用中仍然需要低级别的LED来增加NIR,但是与高功耗的LED相比,它们功耗更小并且不太可能对用户产生干扰。

        此外,近红外(NIR)是低光和夜视应用的理想选择,例如智能家居安防监控系统或环视汽车成像系统。夜空中的NIR光子比可见光子更多,因此NIR技术在这些情况下捕获的图像有更高的分辨率。例如,以NIR技术为基础的成像系统可以捕获更清晰的家庭入侵者的图像,或者可以在ADAS系统中呈现更清晰的大面积场景。

EEPW:在CMOS传感器中采用近红外(NIR)技术的技术挑战是什么?

Boyd Fowler:近红外(NIR)成像系统的有效范围与其灵敏度直接相关,并由两个关键性的测量参数所确定:量子效率(QE)和调制传递函数(MTF)。 图像传感器的QE代表其捕获光子与其中转换为电子的比率。QE越高,NIR照明所能达到的距离越远,并且图像亮度越高。MTF所测量的是在特定的分辨率下图像传感器将成像物的对比度传送到图像中的能力。 MTF越高,图像越清晰。

        100%的QE代表所捕获的所有光子都转换为电子,实现了最佳图像亮度。目前,最好的NIR传感器技术仅可以实现58%的QE,并且由于它们仅依靠厚硅技术提高QE所以只能达到≤800nm的灵敏度。但该技术会造成串扰并降低MTF。采用深槽像素隔离(DTI)技术来尝试解决这个问题的时候通常会造成破坏图像暗区的缺陷。因此,成功实施近红外(NIR)技术的挑战是需要找到一种方法:在改善QE的同时尽量不降低MTF,并且尽量不增加暗电流,从而将灵敏度提高到≥850nm。

EEPW:近红外(NIR)技术通常可以增强摄像头的“夜视”能力。 那么近红外(NIR)技术会降低图像分辨率和质量吗?

Boyd Fowler:OmniVision的Nyxel™近红外技术是为了保持夜视图像的空间分辨率而特别设计的,可以在低光条件下拍摄十分清晰的图像。首先,使用先进的300mm代工工艺实现扩展的深槽像素隔离(extended DTI)技术,以在相邻像素之间建立氧化硅屏障,这会改变氧化物和硅之间的折射率,从而在同一像素内产生光学约束。采用常规DTI时,深槽的宽度会随着槽深而变宽,相反,采用扩展DTI技术时可以保持深槽的宽度不变,可以协助约束光子。

         其次,在芯片表面建立一个吸收结构— 类似于太阳能电池生产工艺中采用的金字塔结构—用以形成一个散射光学层。该散射层的精密生产可以防止图像暗区出现缺陷,并进一步增加光子在硅晶中的路径长度。 因为结构的形状使得光线不能直上直下,所以光线在硅晶中的路径变得更长。这是通过分流光波路线并形成散射来影响光子的路径长度。最终的结果是光线像乒乓球一样在结构周围反弹,从而提高了吸收的可能性。

        确保结构拥有精确的角度对于散射光学层的有效性至关重要。 如果角度有误,则会导致光子反射到相邻像素中,而非按要求反射到同一像素中。

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EEPW:随着物联网、无人机和VR等新应用的开发,CMOS传感器市场也在不断扩大。近红外(NIR)技术是否也适合于这些新兴的应用?

Boyd Fowler:近红外(NIR)技术对于机器视觉应用(如IoT和AR / VR)至关重要。在这些应用中,近红外(NIR)能够主动照亮场景而不对用户产生干扰。因此,结构光、有源立体声和低光照相系统都需要对NIR敏感的传感器。然而,嵌入机器视觉应用的AR/VR和IoT产品对于近红外(NIR)的应用技术性能提出了很高的要求,目前的NIR技术还不能满足这些需求。这就是为什么OmniVision与其代工合作伙伴合作开发其专有的Nyxel技术。

与上一代具有近红外(NIR)功能的OmniVision传感器相比, Nyxel结合了厚硅与扩展DTI技术,并采用光散射层处理表面纹理,从而让采用了该技术的CMOS图像传感器可以实现高达3倍的QE提升,达到850nm的NIR灵敏度,同时也不影响其他图像质量指标。采用该技术的传感器可提供更好的图像质量,并需要更少的光和电源输入,从而满足AR/VR和IoT应用中先进机器视觉的新要求。

EEPW:OVT是否在其CMOS传感器中采用了NIR技术?可以分享贵公司的新产品和新技术吗?

Boyd Fowler:OmniVision目前有几个正在致力于开发Nyxel技术产品的项目。这些产品在初期将针对安防监控和机器视觉市场,因为它们可以高度地发挥Nyxel的技术优势。

    对于安防监控,OmniVision计划以Nyxel技术为平台推出一个全新的传感器系列。最终在未来几代的监控产品中,OmniVision将会采用不同的解决方案和形式来整合这项技术。公司正与业界一流的监控摄像机制造商密切合作开发这些采用Nyxel技术的图像传感器,它们将为客户提供卓越的低光性能和清晰的图像,同时降低整体系统成本。

    此外,OmniVision计划在机器视觉全局快门传感器中采用Nyxel平台。第一个产品将面向消费类电子市场。消费者对于低功耗、小尺寸以及系统成本低的设备有很多需求,相信采用Nyxel技术的新型机器视觉传感器系列将满足所有的要求,因为该技术可以提高QE性能但不会降低MTF。OmniVision正在与主要客户合作,因此第一代机器视觉传感器将为不同的消费市场推出。

    展望未来,随着CMOS生产工艺持续快速地发展以及对先进技术的需求,预期Nyxel技术将会被用于其他应用领域,如汽车和医疗市场。预期在众多的市场中,Nyxel都会在OmniVision未来数代产品的规划中担任主导角色。

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图:结合PureCel和Nyxel技术,OS05A20白天和晚上都能实现高清图像


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