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高清化、智能化产品的升级进一步拉动成像需求。 1873 年，科学家约瑟·美(Joseph May)及伟洛比·史密夫(Willoughby Smith)就发现了硒元素结晶体感光后能产生电流。由此，电子影像发展开始，而后随着技术演进，图像传感器性能逐步提升。 在先后经历了光学倍增管（PMT）、光电及双极二极管阵列、CCD图像传感器之后，CMOS图像传感器成为技术主流，并迎来了自己的时代。 CMOS图像传感器使得“芯片相机”成为可能，由此推动了相机小型化趋势，更为包括消费、汽车、医疗、安防、军工航天等多个领域的技术创新提供了关键支撑。 高清化、智能化产品的升级进一步拉动成像需求。 1、洞察：增长下的细分应用市场分析 近年来，全球 CMOS 图像传感器总体呈现稳定增长的态势。 根据中商产业研究院发布的《2024-2029全球及中国CMOS图像传感器行业研究及十四五规划分析报告》显示，2023年全球CMOS图像传感器市场规模253.13亿美元，据中商产业研究院分析师预测，2024年全球CMOS图像传感器市场规模将达273.27亿美元。 资料来源：中商产业研究院 同时，CMOS图像传感器在国内还处于高速发展的阶段，市场规模持续增长。中商产业研究院发布的《2024-2028年中国CMOS图像传感器产业调研及发展趋势预测报告》显示，2023年中国CMOS图像传感器市场规模435.6亿元，据预测，2024年中国CMOS图像传感器市场规模将达526.8亿元。 资料来源：中商产业研究院 剖析稳定增长离不开对垂直应用市场的分析，比如，智能手机、汽车、安防以及医疗类应用。 首先，智能手机一直是CMOS图像传感器的最大应用领域。 自智能手机市场进入存量时代，更多的产品迭代围绕“影像”展开。多摄像头及高画质需求也进一步拉动了智能手机端CMOS图像传感器的增长。就2021年的数据来看，CMOS图像传感器手机市场占比高达75.9%。 图：2021年CMOS图像传感器主要应用领域 资料来源：Yole Developpement，红塔证券 据悉，2021年全球平均每部手机摄像头的数量约为4.1个，是2017年的两倍。为提高智能手机的摄像能力，手机厂商不断增添不同功能的摄像头，以提升用户的拍摄体验，3-4个摄像头数量成为目前智能手机行业主流，对于CMOS图像传感器的需求较大。 其次，汽车应用已成行业主要增长市场。在车载领域，随着汽车电子化程度的提高，加上自动驾驶技术的发展，将加速单车平均摄像头用量增长。 目前，车载CMOS图像传感器用量增长的主要动力来自于自动驾驶辅助系统，汽车辅助驾驶功能的升级，车辆需要的位置定位精确度增加，单车平均搭载CMOS图像传感器数量增加明显。L1/L2级别自动驾驶的CMOS图像传感器数目为6个，而L3、L4、L5可分别达13/29/32个。众所周知，智驾是OEM的重要发力方向。 根据Yole Developpement数据，2020年单车平均搭载摄像头数量约为2.2颗，预计到2028年将达到7.0颗。此外，由于ADAS功能升级，对车载摄像头像素以及 HDR、LED 闪烁抑制等功能提出更高要求，技术要求的提高也进一步带动了车载CMOS图像传感器要求提升。 再次，5年来，安防视频监控在全球范围内的应用也逐步由发达国家向发展中国家延伸。由于安防监控离不开视觉信息的获取，对图像传感器依赖较深，从而也成为CMOS图像传感器市场增长较快的新兴领域之一，整体保持着稳定增长。 特别是从技术角度看，闭路电视监控系统过去经历了录像带录像机（VCR）和数字视频录像机（DVR）等时代，最终迈入到如今的网络视频录像机（NVR）阶段。在此过程中，视频监控系统的复杂度逐步提高，对CMOS图像传感器性能的要求也在不断升级，对于CMOS图像传感器在低照度光线环境成像、HDR、高清/超高清成像、智能识别等成像性能方面提出了更高的要求。 最后，CMOS传感器凭借其在通过更小的像素尺寸获得更高分辨率、降低噪声水平和暗电流以及低成本方面的优越性在医疗影像领域得到越来越广泛的应用，未来市场看涨。 当前，CMOS图像传感器主要应用于X-Ray以及内窥镜领域。CIS模块的小型化是其应用于医疗设备的关键，特别是对于较小的柔性视频内窥镜。据悉，CMOS电子内窥镜可得到高清晰度图像，无视野黑点弊端，易于获得病变观察区信息。 2、差异化应用需要差异化产品 不同终端应用对于产品端的需求也各有不同。 上图是目前艾迈斯欧司朗所有的CMOS图像传感器系列，其中，CMV系列、CSG系列以及Mira系列均为全局曝光型面阵图像传感器，其余Dragster和4LS为线阵图像传感器。 从上图可以看出，CMV系列的pixel pitches（像元尺寸）相比CSG和Mira系列更大。在谈及这个变化时，艾迈斯欧司朗资深现场支持工程师王明海表示，像5.5这样的大像元尺寸图像传感器在工业类机器视觉上应用仍非常广泛，大像元会将待测物体表面的信息更加细化，因而机器也更容易识别产品的优劣。 因此，CMV系列非常适用于基于工厂自动化的机器视觉类应用，在例如产线类的可控环境下结合好的辅助照明系统，达到最终的优质图像效果输出。 CSG系列将像元尺寸缩小到3.2，如此一来，在同样分辨率的情况下，整体的图像传感器尺寸也会缩小。“这样就会更适用于对相机本身尺寸有要求，但又并非精细化的流水线缺陷控制的场景。” 智能交通就是典型代表。“在抓取移动物体的特征，但这些特征点并不是特别细微的情况下，我们会把相机做得更小更隐蔽一些，同时要确保抓取的信息能够识别，CSG系列更偏向应用于这种场合。” 到第三代最新的Mira系列，像元尺寸缩小到了2.7，目的就是为了进一步缩小封装尺寸。“在很多便携式智能产品，比如可穿戴，AR/VR等，都要求相机模组的尺寸尽可能小巧，但终端产品的分辨率又要求有足够快速、足够充分的信息去做支撑，从而形成系列应用。” 因此，王明海坦言艾迈斯欧司朗在设计Mira系列图像传感器时的一个重要出发点就是将像元尺寸进一步压缩。据悉，在下一代Mira产品中，像元尺寸将进一步缩小。 上图即为艾迈斯欧司朗目前在国内已经推广或者应用的三个Mira产品，其中Mira016这颗产品将于明年上半年正式量产。 “如果大家对这颗料有兴趣，也可以联系我们去申请Mira016样片来测试。” 据悉，Mira016这颗产品，在暗噪声这块的性能表现相比其他2个产品做了更多优化，因此，它在暗光环境下，同样可以得到较好的图像质量。同时，满井电荷（FWC）的性能提升，也使得它可以在使用中获得更广的动态范围。 此外，还值得一提的一点是Mira050和Mira016上会有一个片内的电源管理单元，以此来契合某一些应用场景，将功耗进一步降低。 3、技术实力做支撑 在艾迈斯欧司朗的全系列产品布局中，1mm*1mm小尺寸的NanEye，就是“为内窥镜市场而生”的。 不同于其他产品都是单纯的图像传感器，NayEye系列在图像传感器上叠加了镜头，以相机模组的形态面市。 如果提到小直径视频内窥镜的发展历程，背照式（BSI）技术的应用是关键一环。据悉背照式技术成功地提高了CIS模块的灵敏度，使得更小像素成为可能。 背照式技术的优势不局限于内窥镜市场，Mira016也有受益。 在前照式（FSI）结构中，Bayer阵列滤镜（也就是CFA，彩色滤波阵列，用于让CIS能够感受色彩）与光电二极管（PD）之间存在大量金属连线，阻隔了大量光线进入感光层。同时，在感光区（即PD）这一层，还会有一些开关控制电路、采样电路、模数转化电路。因此，就单个像元而言，感光区其实只占其中一部分，这样的结构也一般称作2D结构。 而在背照式（BSI）结构中，金属连线被转移到感光区背面，光线不再被阻挡，即在彩色滤波阵列之后，整个就是一个感光区，这种设计被称为3D结构。可以看出，在同样的像元尺寸下，3D结构的感光面积会远远大于2D结构。 “这种结构带来的好处就是有效信号量高，信噪比大幅度提高，图像的质量和清晰度也就更有保障。同时，也允许系统在外界给予的有效信号量减少的情况下，还能保证跟原先的图像质量，比如在暗光条件下仍可维持一定的图像质量。” “熟悉Mira系列的朋友肯定知道它更适用于一些红外补光照明下的3D应用，比如AR/VR眼镜等。” 究其原因，还是在于Mira系列的 红外增强特性 。 从上图右侧可知，图中的3条曲线代表了艾迈斯欧司朗3代面阵产品的不同响应曲线，其中CMV和CSG系列在红外波段响应走低，特别是在850nm和940nm处，QE（量子效率）基本维持在12%~13%左右。 而Mira系列，在整个波段之间将QE效率提升，包括红外在内。从图中可以看出，在940nm处，Mira系列的QE可以达到35%左右。如果此时外部应用环境还叠加了红外补光，那么系统的信噪比更将提升，因此Mira系列非常适合去做红外方面的应用。 同时，在红外之外，可见光波段的QE同样提升较多，这时应用环境就不需要额外考虑补光条件，即使在暗光环境下同样可以满足应用需求。 4、Mira：智能创新之作 将Mira系列的优势进行总结，主要汇集为以下4点： 第一，全局曝光。作为艾迈斯欧司朗第三代的全局曝光产品系列，Mira保持了拍摄高速运动物体的优势，不会造成拖影现象； 第二，紧凑型设计。采用了3D结构，也相应增加了Mira系列感光面积占据整体package的比重； 再次，红外增强。提升红外响应，更适合于红外补光甚至是暗光条件下的3D应用场景； 最后，因为增益的提升，以及内部搭载电源控制单元，使得可以在芯片基础上做到更低的整体系统功耗。 Mira系列的各种优势集成在一起，也使得它相比CMV和CSG系列在应用上更为智能。 比如背景消除。 之前的相机做背景消除，流程一般是给背景拍一张图，带着目标物叠加背景拍一张图，然后再将两张图做一个减法。 这样的做法，会在流程上产生两次读出的过程，再于片外做减法，如上图下边所示。那么在Mira系列中，艾迈斯欧司朗将这个功能做在片内。打开该功能，只需要一次读出过程，相当于减法在传感器内部完成，如上图上半部分所示，因此就可以将传统的5步流程缩减到3步。 对于背景消除这样在很多场景下都需要用到的功能，通过在片内实现，能进一步优化整体的处理时间、系统功能。 再比如事件检测功能。 如上图左侧所示，事件检测功能主要是指观察2个具体图片中的变化，当它检测到有较大差异时，会将信息上报给系统。 那在Mira系列中，这部分工作都由传感器来做，不需要占据系统的额外资源，此时，系统就可以停留在相对稳定的待机状态，根据传感器的上报来决定具体的应对策略。 将事件检测功能落地到具体的应用场景，地下停车场的案例尤为合适。 地下停车场的外部环境比如环境光相对稳定，那么当其他变化产生时，都可以作为一个事件进行上报，比如车辆进来，传感器检测到后向系统上报，闸机随之打开。 同时，场景稳定代表变化发生得并不会那么快，因此在1fps，也就是一秒钟抓取一张图的条件下，系统功耗会保持在较低的3mW，低速抓取会大大降低整体的系统功耗，待上报事件后，再开启相应功能即可。 “相信玩过单反相机的朋友应该很熟悉右侧的这张图。” 这个直方图，可以告诉用户在整个取景框汇总，不同灰阶的像素的大致分布情况，比如如果过曝面积过大，那么这张图片肯定不能用了。 那么在Mira系列中，可以直接提供整个取景框的像素信息，传感器直接去读相应的寄存器即可。 比如在下方的2张实拍图中，第一张图中间白衣服的部分就过曝了。此时，系统可以轻松得到过曝像元的信息。那么为了得到实际可用的图，就可以相应调低光源，并将曝光时间缩短，而这些智能调节离不开直方图信息的及时抓取。 通过智能调节之后再去抓图，就可以相应拿到图片中的有效信息，而无需通过耗时更长同时更为耗电的图像处理的方式。 围绕视觉，艾迈斯欧司朗其实有不少产品可以配合，比如将其他光学器件，例如红外光源配合在一起，成为一套完整的系统。再比如3D应用，需要图像传感器再加上整个系统，结合算法，才能呈现一个完整功能。但无论怎样，在这些应用中，图像都是不可或缺的重要信息。

CMOS图像传感器（CIS）是一种高度集成的图像系统芯片，能够将外界光线转换为数字图像信号，被誉为智能设备的“视网膜”，是其感知外界环境的关键元件。随着智能手机、汽车、安防监控、机器视觉等领域科技的不断进步，CMOS图像传感器作为许多高科技产品的核心部件，其市场需求稳步增长。 对于CMOS图像传感器而言，其关键技术指标有3个，即 有效像素总数（分辨率/清晰度）、像素/像元尺寸（μm）、光学尺寸（英寸）。 高有效像素数量能够提供更精细的细节，但同时也增加了数据处理的复杂性；较大的像素尺寸能够捕获更多的光子，有助于在低光照条件下获得更好的图像质量；较大的光学尺寸能够捕获更多的光子，提高感光性能，特别是在低光环境下。 艾迈斯欧司朗 拥有众多CMOS图像传感器创新产品，包括大面阵扫描、近红外成像和线扫描等，具备不同的有效像素总数、像素尺寸、光学尺寸以及帧速率等，可适应不同应用场景下的最佳图像识别需求。 大面积CMOS图像传感器 大面积CMOS图像传感器在航空测绘、专业数字摄影、科学和空间研究、医疗设备和仪器等应用中非常重要。 若要制造尺寸大于IC制造中使用的光刻掩模的传感器，需要借助1D或2D拼接技术完成。借助拼接技术，艾迈斯欧司朗能够制作晶圆级的CMOS图像传感器。通过与硅晶圆代工厂合作，艾迈斯欧司朗能够对采用高级CMOS图像传感器过程技术制造的200mm和300mm晶圆进行1D和2D拼接。 面扫描CMOS图像传感器 艾迈斯欧司朗全局快门CMOS面扫描图像传感器，包括CMV和CSG系列，分辨率范围为200万像素到5000万像素，像素尺寸从6.1μm到3.2μm，光学尺寸覆盖2/3英寸到35毫米的不同大小，最高帧速可达 300fps，适用于众多要求严格的专业和工业应用。 近红外CMOS图像传感器 艾迈斯欧司朗Mira系列是这一类产品的代表，专为满足智能设备在图像识别和处理方面的高性能需求而设计，适用于从消费电子到工业应用的各种场景。 具体来说，Mira系列具有如下特性。 高灵敏度与量子效率： 采用先进的背照式（BSI）技术，具有非常高的灵敏度和量子效率。Mira220图像传感器在940nm波长下达到了40%的量子效率，这使得设备在低光照条件下也能保持良好的性能。 低功耗设计： Mira220在睡眠模式下的功耗仅为4mW，在全分辨率和85fps下为343mW。这一特性有利于延长电池续航时间，非常适合于空间受限的可穿戴设备等应用。 紧凑型设计： Mira系列传感器采用堆叠式芯片设计和背照式技术，能够实现高效的芯片级封装。Mira050的尺寸仅为2.25mm x 2.75mm，下一代产品Mira016甚至只有1.79mm x 1.79mm。这种小型化设计非常适合空间受限的产品，如智能眼镜、VR头盔等。 多样的功能集成： Mira系列传感器支持外部触发、加窗、水平或垂直镜像等片上操作，配备MIPI CSI-2接口便于与处理器或FPGA连接，并可通过I2C接口访问片上寄存器进行轻松配置。 高帧率： Mira系列传感器具有高帧率的优势，最高可达240fps，适用于快速提供高质量数据的应用场景。 NanEye系列摄像头模组 NanEye系列最初是艾迈斯欧司朗专为医疗应用推出的超微型数字摄像头模组，旨在为解决极小空间中实现可靠可视化的挑战而设计。通过将内窥镜摄像头送入体内，可以获取精确、可靠的影像，从而实现更好的临床决策。第二代NanEyeM相比第一代具有更高的分辨率和灵敏度，降低了对照明的要求，并采用了艾迈斯欧司朗的多元素镜头设计，以提高近距离的清晰度。 NanEye摄像头模组不仅支持各种视觉传感功能，还提供了两种不同的数字接口选项，以提高设计的灵活性。同时，NanEye系列模组的成本效益较高，适用于一次性医疗应用等场景。 为确保易于集成到最终应用中，艾迈斯欧司朗提供了专用的带电缆连接的交付形式，适用于医疗领域，同时也提供适用于消费者的裸模块，可直接安装在PCB上。仅1mm²的小巧封装，也使得其可以被轻松集成到极为紧凑的空间中，低Z高度的优势使得模组的高度不到2.3mm，为系统设计人员提供了出色的集成灵活性。 线扫描CMOS图像传感器 线扫描CMOS图像传感器一次只捕捉一条或几条线的图像，因此可对移动对象进行高速、高分辨率地扫描。线扫描CMOS图像传感器还必须以极短的积分时间“冻结”图像。艾迈斯欧司朗全局快门线扫描图像传感器包括Dragster和4LS系列，采用了经过优化的专用架构，能够以极高的速度和极低的噪声对数条线进行读取。Dragster系列的最大扫描速率为80k lines/s，4LS的更是高达120k lines/s。 在连续检测系统中使用线扫描传感器的一大优势是：可直接对数据进行逐行处理。换句话说，这可让摄像头以较小的内存容量处理大量数据。

各个领域向智能化的深入演进，加深了CMOS图像传感器和行业应用的创新耦合，这个赛道正发生很多新鲜事…… 1月19日开启预定，2月2日在美国上市，苹果正式官宣了Vision Pro的上市时间。 在空间计算时代开启之际，除了Vision Pro的售价之外，其上承载不同功能的图像传感器也成为光电产业界人士普遍关心的领域。“毕竟，一台Vision Pro上搭载了12颗图像传感器，用于眼球追踪，用于手势追踪，也用于EyeSight的透传……” 艾迈斯欧司朗资深现场支持工程师王明海介绍道。 在强调智能的当下，图像传感器的应用场景在不断扩增，市场对它的需求也正水涨船高。 1、4大时代考题 结合多年来跟客户的交流，以及业界权威人士的反馈， 艾迈斯欧司朗将目前市场上对CMOS图像传感器的需求汇总成4大类，一一明细。 如上图所示（其中深绿色代表当前业界致力发展的特性，浅绿色表示已在业界达成共识并提上日程的特征，白色代表重要但非当前紧迫的需求），其一便是 图像质量 。 在图像质量这一大分类下， 分辨率、信噪比、动态范围 三大指标首当其冲。 现在，各个应用都对图像传感器的分辨率提出更高要求，相比智能手机端动辄几千万的分辨率要求，在工业视觉端，一些厂商几年前就已推出3亿个像素的图像传感器。总之，提到分辨率，只有一个要求：更上一层楼！ 其次，不仅要求自身打铁硬，而且需要对各种环境的“普适性”，信噪比就很关键。特别是在部分场景中，为了节能，还会省掉辅助光源，这就要求图像传感器在低亮度的情况下，还能得到较为清晰的图像。此时，高信噪比就能凸显其优势了。 此外，即动态范围。举个例子，比如无人机，它既有可能在大太阳下飞行，也有可能在飞行中穿越山洞或者树荫，一亮一暗，环境光的变化非常大，但无人机仍需正常工作，它就需要很高的动态范围，而这也将对图像传感器提出同样的高要求。 在4大类之中，除了图像质量外， 光谱响应 也极为重要。特别是在之前提到的暗光环境或者晚上，如何来提高画面质量，就需要增加近红外波段的响应度并结合多光谱从而获得除了颜色外的更多信息，比如材质。 在其余2大类需求中，一方面是在 图像传感器集成设计 ，其中要考虑小尺寸、低功耗； 另一方面是 智能需求 ，图像传感器正变得越来越智能，在采集图像信息之后，不再需要发往后面平台去做软件处理的部分，而是集成在图像传感器内解决掉简单的处理需求。比如利用Photo-counting，无需通过模数转换即可知道信号强度；又或者基于3D功能，直接提供深度信息。 而就融合3D功能，我们已经看到此方面CMOS图像传感器在智能IoT领域中的落地。 2、走进IoT领域“编内” “在智能IoT领域，智能机器人、智能门锁以及无人机都是CMOS图像传感器的典型应用，市场的需求量也非常大。” 区别于机器视觉应用，其性能高低，通常直接取决于图像传感器本身的质量。而在智能IoT领域，图像传感器通常需要结合一些应用和算法最终集成在终端产品上，如下图中右上角所示，很多图像传感器都是结合了3D应用。 但其实起初，扫地机器人中并没有视觉系统，所以也可以此为例来看看视觉系统是如何一步步进入到终端产品中，并伴随其不断演进的。 据悉，最开始的时候，扫地机器人的工作模式主打一个随机，碰壁之后换个方向继续干，它既没有路线的规划，也没有视觉系统的加入，因此它也不知道自己走的路线有没有重复。 2014年的时候，戴森将视觉系统加入扫地机器人，通过视觉导航保证扫地机器人可以更有效且在不遗漏的情况下去清扫。 随后的2015年，iRobot引入了同步定位与建图的SLAM系统，通过视觉实时构建地图，在扫地机器人不知道房子结构的前提下，一样可以有效进行清扫。 自2020年之后，国内一众扫地机器人厂商推动了3D技术的引入。自此，也开启了将图像传感器结合3D传感器在一起，并引入扫地机器人的征程。 3、应用疆域，广！ 除了智能IoT领域，CMOS图像传感器已广泛深入诸多领域。 去年下旬，知名研究机构Yole Group旗下的Yole Intelligence发布了一份2023年CMOS图像传感器（CIS）行业现状报告。该报告指出，2022年全球CMOS图像传感器的前三大市场为移动领域（134.52亿美元）、汽车（21.86亿美元）和计算（19.68亿美元）。 *图源：Yole Intelligence 预计到2028年，CIS行业整体复合年增长率为5.1%，达到288亿美元。 其中，移动市场（167.20亿美元）、汽车（36.27亿美元）和安全（32.80亿美元）将成为前三大市场。此外，安全市场（17.6%的CAGR）和医疗市场（10.2%的CAGR）将成为增长最快的细分市场。 王明海也在介绍中将CMOS图像传感器的应用疆域大致作了如下图所示的明细。 据王明海介绍，从大的应用领域来看，工厂自动化在近几年得到了飞速的发展，其中的关键促进点就是电动汽车行业的大力发展。 “电动汽车的销量激增带动了对锂电池的需求，而每个锂电池包都需要有一个大面积的工业相机去检测它的缺陷，”王明海补充道。这也使得其成为机器视觉发展最为迅速的领域。 同样，在军事、科学行业，CMOS图像传感器同样也在贡献自己的力量，还记得登上火星的“毅力号”探测器吗？ 它上面搭载的23台相机中，有10台均采用了艾迈斯欧司朗的CMV系列CMOS图像传感器。 而在这些已量产的产品中，都叠加了艾迈斯欧司朗如下5项技术，以此进一步提升用户体验。 一、BSI。 如果要保证在暗光下依然能够拥有较强的感光能力，那背照式工艺（Back-Side Illumination）必不可少。 二、堆叠。 将PD和半导体晶圆层上下堆叠，而非平行铺开，从而带来能效提升。 三、全局曝光。 特别是在工业应用中，当拍摄移动物体时，必须要用到全局曝光，否则就会有拖影。 四、独家V-GS专利。 “针对全局曝光，我们还会有一个特有IP，也是我们的独家专利，就是电压域的全局曝光像素设计专利（V-GS），通过此专利，可以在设计中获得很高的开关效率，从而降低我们本身自己的传感器底噪。” 五、系统解决方案。 通常在设计摄像头时，需要在图像传感器前面加上镜头，艾迈斯欧司朗通过将镜头迭代在图像传感器上形成一个小的相机模组，如此一来用户使用将更加便捷。 这个工艺在Mira016或者NanEye产品上已经落地量产，将精细化的镜头，尺寸大约在1mm×1mm叠加在CMOS图像传感器上（如下图所示）。“因此，我们内部也把这个工艺叫做WLA，也就是Wafer Level Optical。” 4、第三代Mira系列：更智能，更强大 在全局曝光的面阵图像传感器中，Mira已经是艾迈斯欧司朗的第三代产品了（前2代分别是CMV系列和CSG系列）。 对于Mira系列而言，除了保持了全局曝光以及低功耗的特性外，还有2点值得强调： 其一，它用堆叠BSI的方式做到了大分辨率兼顾小尺寸。 在下图的左下角中即可看出 ，黑色器件是它整体的package，而灰色部分是它的感光区，面积基本上跟整体package接近了； 其二， 以上图中右上角的图示来看，蓝色线是第一代图像传感器CMV的量子效率，而橙色线是第三代Mira系列的量子效率，特别是在红外850nm~940nm的部分，以940nm为基准， Mira系列的量子效率提高了40%。 当然在Mira系列中，更值得一提的是它集成了很多智能的功能模块，这也让它在很多应用场景中带来意想不到的效果。 比如，在传统的Bayer阵列中增加近红外 （也就是下图中的黑色I） 。如果用Mira系列去设计公司大楼的门禁系统，那只用一个摄像头就可以同时提供2套数据：RGB和红外。 通常，RGB数据用于将人物对号，此时还需红外光来确认当前是照片还是真实的人。因为如果是照片的话，它返回的信息是均匀的，而真实的人脸则不是，这是一个很典型的应用。 而在传统的系统设计中，实现这个功能需要2个摄像头。 比如，像素级背景减除技术。 例如我们以灰色地毯为背景，当灯光照射下来时，灰色地摊上会有它的影子，那如果我只需要灯的影子怎么办？ 当开启像素级背景减除功能后，只需开灯拍一张照片，然后关灯拍一张照片，并在片内减去背景就好。 但其他通用做法是开灯曝光一次，读取数据一次，关灯曝光一次，读取数据一次，再利用外面的MCU去实现减去背景的操作，如此一来，将会大大增加处理时间，毕竟时间就是功耗。 此外，还有就是事件检测功能， 而且是聚焦于图像传感器的事件检测功能。 “用例子介绍会让人更易了解。” 假设在地下车库，正常情况下，不论白天黑夜，地下车库的环境光是一定的，它处于一个相对恒定的环境中。若有车驶入，摄像头捕捉到该区域的图像发生变化，即确定有车进入，执行相应操作。 同时，在事件检测的整个过程中，只需将事件检测的采样频率设置在1分钟左右，当检测到有车进入，需要去拍其车牌时，再将其自动调整为正常运行模式。如此一来，也将极大减低整个系统的平均功耗。 据悉，上述这些智能体验都仅集成在Mira系列CMOS图像传感器中。

第24届中国国际光电博览会(CIOE 2023)，艾迈斯欧司朗展台（H6 C068）上，追光er们热情汹涌、人头攒动Hot! 近30款创新DEMO的展示，资深工程师盛情讲解，一对一专属预约会谈，丰富定制创意好礼，多场线上线下大咖分享——ams OSRAM，让（云）探展成为一场科技力、舒适感max的“光+”体验之旅。 创新DEMO 现场展示@CIOE 2023 H6 C068 瞄准传感、光源与可视化的创新应用，ams OSRAM带来约30款革新DEMO，应用遍及消费电子、智能汽车、工业自动化和医疗健康。 从热门旗舰机型中占绝对市场优势的带频闪检测的环境光/颜色、接近传感的三合一传感器，到正处起量前夕的AR/VR近眼投影、眼动追踪，再到为未来驾驶提供个性化体验的动态氛围灯RGBi LED、含25,600个独立可控发光芯片的智能多像素LED等，以及出货量逐步攀升的抬头显示（及AR-HUD）。 当然，还有长期霸榜，屡屡收获市场认可的一众成熟产品，比如在内窥镜市场享有盛誉的超小型图像传感器NanEye系列，可集成于耳机中的超薄生命体征监测模块，在水、空气及表面洁净中广泛应用的UVC-LED及其配套辐射剂量监测传感器等…… 圆桌论坛 探索“光+”创新@CIOE 2023 H6 C068 9月8日上午10:00，3位深耕汽车、工业、消费领域一线的艾迈斯欧司朗专家，将和E维智库咨询师一起，就人机交互新案例、用户情绪价值、最具想象空间的落地场景等热门关切问题，畅聊创新光学传感技术怎样推动更智能、安全、高效的人机交互与协同新常态的养成。 赋智于光 再赢行业嘉许@CIOE 2023 H6 C068 2023年9月6日，旨在表彰2023年度在UV LED产业优秀的产品和企业的“UV LED行家极光奖”、以光电新产品和新技术为主题的产品技术成果奖“中国光电博览奖”重磅揭晓。 ams OSRAM再次荣获“2023 UV LED行家极光奖年度影响力企业”奖，颇受市场赞许的OSLON UV 3535 LED也获得“2023 UV LED行家极光奖年度影响力产品”奖。这款创新的LED产品不仅具备卓越的性能和可靠性，而且在紫外光应用领域展现出强大的影响力。“UV LED行家极光奖”进一步证明了ams OSRAM在光电行业的技术领先地位和创新能力。 同时，我们全新升级的Mira 220全局快门CMOS图像传感器也荣获“中国光电博览奖”系列奖项的嘉许。这一荣誉不仅是对mira 220的卓越性能和质量的认可，更是对ams OSRAM在图像传感技术领域的引领地位的肯定。 这些荣誉的背后，是ams OSRAM一直以来的不懈努力和持续创新。作为光学技术的领导者，ams OSRAM将继续以创新赋智于光，并不断探索光电技术的未来发展边界，引领行业发展浪潮。

关于图像传感器的像素误区 图像传感器的应用日益普及，特别是在安防、工业和汽车应用领域。很多汽车现在都配备了至少五个以上基于图像传感器的摄像头。但是，图像传感器技术不同于标准半导体技术，存在着一些错误认知。 摩尔定律和 图像传感器 有些人假设著名的“摩尔定律”也适用于图像 传感器 。戈登·摩尔（ Fairchild 半导体公司的创始人，Fairchild半导体现在是 安森美 的一部分）指出， 集成电路 (IC) 上的晶体管数量每两年增加一倍。为了将两倍数量的晶体管放置在单个器件上，缩小晶体管是主要实现方式。这种 趋势 已经持续了数十年，但近年晶体管数量增长速度有所减缓。晶体管密度增大还导致单位晶体管成本降低，因而很多电子系统的功能越来越丰富多样，但价格没有上涨。 但图像传感器却有所不同，因为它的一些重要部件不会随着晶体管变小而扩增。具体来说，图像传感器的光学元件比如 光电二极管 （将入射光转换为电信号）和一些模拟元件（将电信号转换为数字图像）不能像数字逻辑元件那样简单地扩增。在传感器中，图像捕获主要采用模拟技术，由数字电路将来自每个像素的数字数据转换为图像，这些图像可以被存储、显示或用于人工智能机器视觉。 如果像素数量每两年增长一倍，同时镜头尺寸保持不变，那么像素将会变小，导致接收的光子更少。（想一下雨天的水桶，更小的水桶收集的雨滴更少）。因此，传感器必须在单位面积灵敏度和降低噪声方面表现更加出色，才能在低光照条件下生成同样优质的图像。如果不是出于产品的应用场景需要，增加像素数量不仅没有任何意义，还会导致带宽和存储空间被迫增加，使得系统其他部件的成本上升。 像素大小 仅通过像素大小不足以确定像素性能。我们不能想当然地假定更大的像素必定带来更好的图像质量。尽管不同光照条件下的像素性能非常重要，而且像素越大，就有更大的面积来收集光，但这不一定能够提高图像质量。另外还有多个因素也同样重要，包括分辨率和像素噪声指标。 如果提高分辨率对应用的影响大于减少单个像素的影响，那么像素较小的传感器可能在性能上优于相同光学面积下像素较大的传感器。重要的是，要确保接收到光子的数量的能力足以形成高质量图像，因而像素灵敏度（光电转换效率）和应用环境非常重要。 在为应用选择传感器时，像素大小是个考虑因素。但是，人们可能过于夸大了它的重要性；它只是多个参数中的一个，对于其他几个参数，也应给予同样的认真考量。选择传感器时，设计人员必须考虑目标应用的所有要求，然后在速度、灵敏度、图像质量上找到理想平衡，以实现合适的设计解决方案。 大小像素设计 在很多应用中，尽可能地扩展动态范围具有重要价值，有助于在最终图像中正确渲染阴影和高光，但这对于图像传感器可能具有很大的挑战性。有些公司采用了一种名为“大小像素”的技术，目的是解决为光电二极管创造更多容量的难题，以便在二极管“饱和”之前收集电子。 在大小像素方法中，专用于单个像素的传感器区域被分为两个部分：较大的光电二极管覆盖大多数区域，较小的光电二极管使用剩余区域。较大的光电二极管收集更多光子，在明亮光照条件下很容易饱和。较小的光电二极管可以暴露更长时间而不会饱和，因为可用于收集光子的面积较小。可以形象地将它们类比为使用水桶和水瓶来收集雨滴。水桶通常是顶部比底部更宽，因而可以非常高效地收集雨滴，比水瓶更快地装满；而水瓶开口小，瓶身比较宽，收集起来比较慢。在低光照条件下使用更大的像素，在明亮光照条件下使用更小的像素，可以形成扩展的动态范围。 图 1：复杂的半导体，从光子到图像输出 安森美为单个像素增加了一个区域，让多出来的信号或电荷能够溢出到该区域，从而解决了上述问题。想象一下，我们使用水桶来接雨滴，然后有一个更大的盆来接住从水桶溢出的水。“水桶”信号易于读取，具有很高的精度，因而我们能够达到良好的低光照性能，更大的盆则容纳了溢出的所有信号，从而扩展了动态范围。买电子元器件现货上唯样商城。这样，整个像素区域用于低光照条件，而不会在明亮光照条件下出现饱和。饱和会降低图像质量，例如会使颜色失真，清晰度下降。安森美的超级曝光技术可在高动态范围场景中提供更好的图像质量，适用于人眼视觉和机器视觉应用。 图 2：XGS 16000 是一款 1600 万像素 CMOS 图像传感器 特瑞仕推出用于支持无线电力传输锂离子电池的多功能超小型充电IC 特瑞仕半导体株式会社（日本东京都中央区 董事总经理：芝宫　孝司　以下简称“特瑞仕”）开发了适用于支持无线电力传输锂离子电池的多功能超小型充电IC--XC6810系列。 图1. XC6810实装电路板 图1. 封装WLP-12-01 (1.57x1.17xh0.33mm) XC6810 系列是用于锂离子 电池 的超小型充电IC，适用于小型的可穿戴设备、可听设备和物联网设备。具有充放电控制、无线供电支持等多种功能。 充电电流为1mA~25mA，适用于小型锂离子电池，可提供3.8V~4.4V的大范围充电电压。该产品搭载了在存放或未使用时抑制电池放电的关机功能，和使用外部按钮的唤醒功能. 有效的延长了电池和电池设备的使用寿命。 显示充电状态的CSO端脚除了可使用传统的驱动LED进行充电状态显示之外，还具有使用频率显示充电水平的型号，配合使用微电脑进行充电监控。 此外, 产品还配备了电池电压监测功能和电池低电压通知功能, 可通过微电脑监测电池电压。 输入电压为3.5V~28V，支持无线充电或太阳能等能量收集式的充电方式。对于使用底座等的接触式充电方式，选择可使用CSO端脚调制输入电流的2线式通信方式来获知充电状态的型号，即可通过底座显示充电状态和控制充电。