CMOS图像传感器技术发展趋势

传统的CCD(电荷耦合器件)图像传感器技术已不再能够满足当前的工业和专业图像捕获的需要。基于标准CMOS技术的创新面型传感器是一种可行的替代方案,因为它们具有惊人的灵活性、卓越的静态和动态特性并可容易地集成到各类系统环境中(医疗电子产品领域中的新颖应用便是其中的典型)。

CMOS图像传感器技术发展趋势

    传统的CCD(电荷耦合器件)图像传感器技术已不再能够满足当前的工业和专业图像捕获的需要。基于标准CMOS技术的创新面型传感器是一种可行的替代方案,因为它们具有惊人的灵活性、卓越的静态和动态特性并可容易地集成到各类系统环境中(医疗电子产品领域中的新颖应用便是其中的典型)。 

    从CCD向CMOS的过渡趋势 

    在过去的大约30年时间里,CCD一直被用于图像转换。作为一种成熟的技术,它们提供了上佳的图像质量和低噪声。由于是电荷耦合器件,因而它们在像素之间顺次传递其图像数据。为此,它们需要多种工作电压、外部时钟发生器和精细复杂的驱动及评估电子电路,从而产生了相当大的空间需求和功耗。于是,这些图像传感器的性能特征和使用灵活性不再能够完全满足现今的系统要求。因而导致了目前的技术世代更替,就是从CCD图像传感器过渡到CMOS面型传感器,因为人们最向往的特性是:更加优良的系统集成、较低的功率要求、更加灵活的图像捕获、智能化程度更高的接口、更大的动态范围以及更高的感光度。 

    更加优越的系统集成 
    
    随着数字融合技术(即:把诸如图像捕获、图像处理和无线通信等过去分离的功能整合到一个紧凑型设备之中)的发展,人们对于至少具有部分自主性的子系统(它们在一个标准部件中提供了尽可能多的功能单元)的需求呈上升势头。例如:在专业测量技术中,具有灵活数字摄像机、PDA用户接口和WLAN(无线局域网)连接的便携式检查设备非常有效地扩展了光学测试和监视任务的范围。医学图像处理是图像传感器的另一个传统应用领域,从大型X光片到所有的内窥镜检查法、再到作为一种易于处理的清洁产品的可吞咽型“药丸式摄像机”等不一而足。这里,CMOS技术提供了一种能力极强的实现平台:虽然CCD图像传感器仍然需要采用另一种技术的外部逻辑电路(用于控制和模拟/数字转换),但CMOS摄像芯片则允许采用相同的技术来实现图像传感器、控制器、转换器和评估逻辑电路以及HF发送器,因而可将它们置于同一块芯片之上。将更多的系统功能集成到一个自主型光电传感器系统中是可能的,并且基本上取决于指定的使用范围以及基本的经济性条件(比如:开发成本和单位数量)。 

    低功率要求 

    与电源网络无关的便携式设备的经济型操作只有在元件和子系统具有低功率要求时才会奏效。显然,CMOS技术在这方面是具有优势的,因为CMOS图像传感器指定用于单独的低电源电压(约3.3V或2.5V),而大多数CCD芯片则需要采用多个且数值较高的电源电压(例如:12V)。这些电压必须采用耗能而且占用宝贵电路板空间的变压器来生成。如果控制和系统功能被集成于CMOS传感器中,则整体性能甚至将更加优越,这是因为在省却了至其他半导体元件的外部互连电缆的同时,其功耗极高的驱动器也被免除:与通过电路板或衬底所进行的外部通信相比,芯片内部通信所需的功率要低得多。一个令人欣喜的附带效果是CMOS图像传感器的低噪声辐射。另一方面,由于把模拟/数字转换器集成在图像传感器内部意味着容易遭受干扰的模拟信号线无须引出,因此它们的抗噪声性能相当高。取而代之的是,数字图像输出信号使得系统集成人员能够更加容易地在不产生重大开销的情况下组装一个坚固的CMOS摄像机,令其亦可在严酷恶劣的工作环境中使用。诸如药丸式摄像机和内诊镜等人体内部的医疗应用由于冷却可能性有限、功率受限(对于药丸式摄像机)以及温度需与人体相符等缘故,因而要求低功耗。 

    更加灵活的图像捕获 

    在医疗和工业应用中,被捕获图像常常只有一个特定的细节是相关的,但是,由于CCD图像传感器的顺序电荷转移,因此只能读出其完整的图像内容(即:全帧)。然后,必须采用一个单独的评估电路从中提取所需的部分。 

    而CMOS图像传感器的结构则与存储器阵列相似,因此可通过二次采样或选择图像区域的一部分(即:开窗口)来对单独的像素或像素组进行寻址和读出操作。 

    尽管二次采样提供了一个分辨率较低(但帧速率提高了许多倍)的规则采样模式,但开窗口功能却允许选择一个有用的部分。窗口四角的坐标通过一个串行或并行接口传输至CMOS传感器,传感器将自动对其加以处理,以控制读出操作。这也是把附加逻辑电路集成到CMOS传感器之中的一个典型的例子,而这在CCD中是无法实现的,因为它们所采用的技术并非特别适合于逻辑电路。 

    更高的动态范围 

    在逆光条件下(此时要求图像传感器具有高动态范围),工业和医学领域中会出现许多有趣的场景。在采用线性传感器时,动态范围与信噪比(SNR)精确对应,而CMOS图像传感器的多斜率操作则使得动态范围能够在SNR保持不变的情况下大幅度增加。这一点从光强和输出电压之间的分段线性关系当中即可看出,它在整个转换范围内产生了一种非线性特性。 

    因此,模拟/数字转换器的转换范围将充斥着一幅场景的黑暗部分:这里,转换特性曲线最陡峭,并确保了高感光度和对比度。通过使特性曲线的上部变得水平,还能够适当地捕获明亮区域中的小面积过度曝光。这样,就可以把一个高达100dB的场景动态范围映射到一个10位的A/D转换范围。 

    更高的感光度 

    图像传感器的发展趋势是更高的感光度、更短的曝光时间和越来越小的像素尺寸。因此,图像传感器必须充分利用其接收到的为数不多的光子。填充因数与量子效率的乘积是判断像素感光度的关键标准,量子效率表示在光子的作用之下所生成的电子数量。几何填充因数是感光像素面积所占的百分比,这是因为一个CMOS像素只有一部分能够“看见东西”,这与CCD传感器是不同的。因此,实现高填充因数是主要的目标之一。 

    利用一项专利技术,赛普拉斯公司使其CMOS工艺有源像素传感器(APS)拥有了高填充因数。它把采用标准CMOS工艺时硅芯片表面大多数惰性/非光敏部分变换成感光区域。小型像素对呈任何入射角度的光线进行处理,并表现出低电平暗电流的特征。这是可能的,因为光敏二极管也检测在位于整个像素表面之下的外延层中产生的光电子。 

    当前的发展趋势 

    以赛普拉斯所属的FillFactory公司(一家在有源像素CMOS图像传感器技术领域居领先地位的企业)推出的创新产品为例,我们将其目前的一些发展趋势重点阐述如下。FillFactory公司于1999年从IMEC(欧洲领先的纳米技术和纳米电子研究中心,地处比利时Leuven)独立出来,并且从该中心接收了许多有经验的员工和专利。去年,赛普拉斯出于完善其产品门类的考虑而收购了FillFactory公司。 

    在与FillFactory公司CMOS图像传感器的制造商和最终用户保持沟通的支持之下,赛普拉斯正通过旨在实现最佳品质和成品率的CMOS图像传感器设计、现行CMOS生产工艺的最佳使用、封装中的优化安装以及静态和动态性能特征与功能的改善、并按照经济性和技术性的原则始终如一地开发、拓宽自己的产品门类。 

    发展趋势之一是减小传感器面积:一个典型的例子就是安装于STM Medizintechnik公司推出的新颖的一次性结肠镜(用于检测发病率居第二位的癌症)上的用户定制设计彩色图像传感器BOCA(512×512像素,每个像素的尺寸为6μm×6μm)。集成时钟发生和FPN校正实现了一种非常紧凑的结构,从而推动了这种高度清洁的患者友好型内窥镜检查法的诞生。 

    另一个趋势是采用具有极大面积的传感器,将其作为传统、复杂的X光片程序的替代方案。利用这种所谓“滚压”技术,即可在8英寸晶圆(今后还可在12英寸晶圆)上实现CMOS图像传感器的经济型生产。这正在加快现代医学图像处理方法(迄今为止一直采用的是由非晶硅制成的光电二极管阵列)的进步。 

    同样,分辨率也始终在提高。例如:6.6M像素传感器IBIS4-6600凭借一个DIN A4页面的上佳分辨率而在面向视觉受损者的自动阅读装置中证明了自己。该传感器是一个完整的子系统,由片内模拟图像捕获、数字化和信号预处理电路组成,工作电源电压为2.5V。其2210×3002像素的传感器阵列基于把已获专利的三晶体管单元作为一个具有高填充因数的N阱像素(尺寸为3.5×3.5μm)。凭借40Msps的采样速率,该10位分辨率的并行输出转换器每秒可提供5幅完整的图像。为了与标准视频编码器相连,除了10位宽度的图像数据之外,该图像传感器还提供了用于图像、线路和像素的同步信号。 

    分辨率为3048×4560像素的该新型IBIS4-14000-M图像传感器是与地处Erfurt的X-Fab公司共同开发的,并提供了13.85M像素的分辨率。像素尺寸为8μm×8μm,从而总共形成了一个与完整的35mm格式相等的传感器面积。帧重复频率高于三帧/秒(通过四个模拟输出)。它支持任何可编程开窗口和二次采样操作模式,而且,其光学动态范围被规定为65dB。不少公司目前都在采用该传感器来开发各种生物特征识别应用。 

    CMOS图像传感器所适用的频谱范围正在变得越来越宽。利用进一步改良的CMOS工艺,其感光性可扩展至近红外(NIR)区域。这是通过(多个)EPI层来实现的,而且对多晶硅的依赖程度正日益降低。 

    前景展望 

    CMOS图像传感器市场的发展态势十分迅猛,正逐步成为一个大众化市场。这一部分是借助通用的标准解决方案来实现的,这些解决方案凭借较高的分辨率和帧速率以及更

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