头衔:你们了解多少,对于图像传感器

大家好，小科来为大家解答以上问题。对于图像传感器，你们了解多少这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

1、从CCD到CMOS

2、根据顾问的预测，全球CMOS图像传感器的出货量将继续保持8的复合年增长率。5%，预计将达到11。2025年640亿。

3、不久前，索尼宣布成功开发出全球首个双层晶体管像素堆叠CMOS图像传感技术，并表示新架构将饱和信号水平提高了约一倍，拓宽了动态范围，降低了噪声，从而显著提升了成像性能。

4、还有对于图像传感器，你们了解多少？

5、图像传感器或光敏元件是一种将光学图像转换成电子信号的设备。它广泛应用于数码相机和其他电子光学设备。

6、早期的图像传感器使用模拟信号，如摄像管。

7、随着数字技术、半导体制造技术和网络的快速发展，市场和行业面临着视频、音视频、通信跨平台融合时代的到来，图像传感技术也得到了极大的发展。

8、近年来，随着人工智能的兴起，图像传感器作为输入信号之一，支持人脸检测、工业异常检测、手势识别等许多重要应用。

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10、传感器的分类

11、图像传感器产品主要分为CCD、CMOS和CIS传感器。

12、CCD是摄影中使用的高端技术元件，而CMOS用于低画质的产品。它的优点是比CCD制造成本更低，功耗更低，这也是市面上很多带USB接口的产品不需要外接电源，价格便宜的原因。

13、CIS是一种接触式图像传感设备。

14、它使用接触式光敏元件进行光传感。采用CIS技术制作的扫描仪具有体积小、重量轻、生产成本低等优点，广泛应用于传真机、扫描仪、钞票清分归零等领域。

15、然而，CIS技术也有缺点，如无法制作高分辨率扫描仪，扫描速度慢。因此，目前市场上广泛使用CCD和CMOS图像传感器器件。

16、虽然技术上差异很大，但是CCD和CMOS的性能差距并不大。

17、CCD分为线状和面状两种。线型用于图像扫描仪和传真机，而区域型主要用于数码相机、录像机、监控摄像机和其他图像输入产品。

18、一般来说，CCD传感器具有分辨率高、噪声低、动态范围宽、线性特性曲线好、光子转换效率高、面积灵敏度大、光谱响应宽、图像失真小、体积小、重量轻、功耗低、电荷传输效率好、不受强电磁场影响、可批量生产等优点。

19、与CCD相比，CMOS传感器采用了一般半导体电路中最常用的CMOS工艺，具有高集成度、低功耗、高速、低成本的特点。近年来在宽动态、低照度方面发展迅速。

20、CMOS主要是由硅和锗制成的半导体，其基本功能是由CMOS上的正负晶体管实现的。

21、由这两种互补效应产生的电流可以被处理芯片记录并解释成图像。

22、在模拟摄像机和标清网络摄像机中，CCD应用广泛，长期占据市场主导地位。

23、CCD的特点是灵敏度高，但响应速度慢，不适合高清监控摄像机采用的高分辨率逐行扫描。因此，进入高清监控时代后，CMOS逐渐被人们认可，高清监控摄像机一般采用CMOS感光器件。

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25、争夺应用市场

26、自20世纪90年代初以来，CMOS图像传感技术就受到了业界的关注，并获得了大量的研究成果。这不断挤压了CCD图像传感器在应用中的市场空间。

27、CMOS图像传感器芯片已经成为全球集成电路的重要组成部分之一，其主要优势可以归纳为以下三个方面：

28、成本：CMOS图像传感器芯片一般采用适合量产的标准工艺，量产时单位成本远低于CCD；

29、尺寸：CMOS传感器可以将图像采集单元和信号处理单元集成在同一块基板上，体积大大减小，非常适用于移动设备和各种小型化设备；

30、功耗：CMOS传感器与CCD相比具有低功耗、低发热的优点。

31、自2016年至2020年，全球图像传感器出货量从2016年的46. 9亿颗快速增长至2020年的82. 6亿颗，期间年复合增长率达到15. 2%.据Frost&Sullivan推测，各应用领域对于图像传感器更广更深的需求预计仍会助其维持一定的增长速度。

32、全球图像传感器出货量有望在2025年达到120. 8亿颗，2021年至2025年期间年复合增长率预计将达到7. 9%。

33、 近年来，各头部CMOS图像传感器设计厂商不断推进背照式和堆栈式技术，让CMOS图像传感器从过去主导的智能手机市场逐渐朝汽车、安防监控、医疗、VR以及工业等诸多细分市场渗透覆盖。

34、 而得益于安防监控、汽车电子和其他新兴领域的快速发展及多摄手机的广泛普及，CMOS图像传感器的整体出货量及销售额不断扩大。

35、自2016年至2020年，全球CMOS图像传感器出货量从41. 4亿颗快速增长至77. 2亿颗，期间年复合增长率达到16. 9%。

36、预计2021年至2025年，全球CMOS图像传感器的出货量将继续保持8. 5%的年复合增长率，2025年预计可达116. 4亿颗。

全球CMOS图像传感器市场规模（出货量口径） （数据来源：Frost&Sullivan)

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人工智能与图像传感器

随着人工智能时代的来临，相应的芯片产品和行业也出现了对应的新方向。

42、在人工智能的各个分支中，机器视觉无疑是应用最广泛的方向。

43、机器视觉是使用机器学习／人工智能的方法来分析视觉信号，并且通过人工智能直接产生分析结果。

44、因此，机器视觉自然就需要一个图像传感器来作为输入信号，而随着机器视觉和人工智能的逐渐发展，机器视觉与图像传感器芯片的结合成为“智能图像传感器”，顺应了技术发展的脉络。

45、 图像传感器为机器视觉这一最重要的应用提供输入信号。

46、在传统的机器视觉芯片解决方案中，图像传感和人工智能算法的运行在不同的硬件上完成，图像传感器提供图像信号，而处理器或者AI加速芯片执行人工智能算法。

47、然而，这样的做法在强调低功耗和能效比的移动端或IoT智能设备中，将会造成能量的浪费，并且难以处理一些需要常开（always-on)的应用场景。

48、通过人工智能赋能的图像传感器就可以解决这个问题。

49、 具体来说，这样的智能图像传感器在图像传感器模组中集成了人工智能算法的运行模块，因此可以直接输出机器视觉算法的结果，而这样运行机器视觉的方法也常被称为“传感器内运算（in-sensor computing)”。

50、通过传感器内计算，机器视觉算法的运行单位从SoC换到了图像传感器，因此在运行机器视觉算法时，SoC无需处于唤醒状态，也无需运行操作系统，而是可以处于低功耗的待机状态。

51、另一方面，传感器内运算由于整个系统比较简单，并没有运行操作系统等额外开销，并且有为机器视觉算法量身定做的加速器芯片模组，因此效比可以做到很高。

52、最后，在接口方面，通常可以实现由智能图像传感器在检测到重要输出时才去以中断的方式去唤醒SoC,并且只需要传递机器视觉算法运行的结果，因此数据传输的开销也大大降低了。

结 语

我们可以看到，随着大环境的变化，不同阶段，不同技术的融合也给图像传感器带来新的发展，从CCD的半壁江山，到CMOS的后来者居上，以及“智能图像传感器”的诞生，图像传感器技术在不断为行业赋能的同时，亦在持续丰富和拓展自身的内涵，实现越来越广阔的场景应用。

审核编辑 ：李倩

本文到此结束，希望对大家有所帮助。