Analisi delle tecnologie innovative nei sensori d'immagine

Tecnologie innovative nei sensori d'immagine:

I sensori d'immagine a punti quantici sostituiscono lo strato fotosensibile al silicio con un film trasparente a punti quantici, offrendo caratteristiche fotoelettriche uniche. L'effetto di confinamento quantico potenzia il comportamento degli elettroni fori, fornendo un bandgap regolabile che facilita la conversione efficiente dei segnali luminosi in segnali elettrici. Questa tecnologia vanta una risposta spettrale più ampia e un'eccellente gamma dinamica, mostrando promesse nei settori dell'elettronica di consumo e dell'automotive.

Potenziamento dei pixel e ottimizzazione delle dimensioni: Poiché i consumatori richiedono una qualità dell'immagine più elevata, i sensori di immagine CMOS stanno cercando di ottenere conteggi di pixel più elevati e dimensioni del sensore più grandi per catturare più luce, migliorare la chiarezza dell'immagine e aumentare la gamma dinamica. Alcuni smartphone di fascia alta, ad esempio, utilizzano sensori che sono di 1 pollice o addirittura più grandi.

Illuminazione posteriore e strutture impilate: L'illuminazione posteriore posiziona il fotodiodo sullo strato superiore del silicioferro, consentendo l'esposizione diretta alla luce e migliorando l'efficienza di utilizzo della luce e la sensibilità. Le strutture impilate spostano ulteriormente i circuiti sullo strato inferiore degli elementi fotosensibili, riducendo l'area complessiva del chip e ottimizzando la soppressione del rumore del circuito, con conseguente miglioramento della qualità dell'immagine e velocità di elaborazione più elevate, comunemente presenti negli smartphone e in altri dispositivi.

Ampiamento dinamico e miglioramenti delle prestazioni basse: I produttori stanno sviluppando nuove tecnologie HDR, come il compositing multi-frame e i circuiti di guadagno di conversione alto/basso. Stanno inoltre ottimizzando le strutture dei pixel per migliorare l'efficienza di conversione fotoelettrica e adottando tecniche avanzate di elaborazione del segnale per migliorare significativamente le prestazioni dei sensori di immagine CMOS in condizioni di scarsa illuminazione.

Lettura ad alta velocità e tecnologia globale: Per soddisfare le esigenze della registrazione video e della cattura del movimento ad alta velocità, vengono utilizzate strutture impilate e tecnologia di global shutter. La tecnologia di global shutter consente l'esposizione simultanea dei pixel nell'array del sensore, prevenendo distorsioni e deformazioni causate dai rolling shutters, ed è ampiamente utilizzata nella fotografia ad alta velocità e nell'ispezione industriale.

Intelligenza e integrazione: Alcuni Complementary Metal-Oxide-SemiconductorI sensori di immagine stanno iniziando ad integrare unità di elaborazione AI, consentendo l'analisi in tempo reale dei contenuti delle immagini, parametri di scatto ottimizzati e un'esperienza fotografica più intelligente. Ciò migliora l'efficienza e l'efficacia dell'elaborazione delle immagini.

Questa tecnologia imita il funzionamento della visione biologica per superare i limiti delle tradizionali modalità di campionamento a scansione di frame. Attraverso la ricerca e l'istituzione di un modello di sistema completo che include la conversione fotoelettrica, la struttura dei pixel e la lettura del segnale, i dispositivi e i circuiti dei pixel sono stati progettati e sviluppati. Questa tecnologia consente il tracciamento ad alta velocità dei bersagli basato sull'informazione visiva temporale e ha un'eccellente gamma dinamica e prestazioni di frequenza degli eventi, fornendo orientamenti teorici e fonti tecniche per la progettazione e l'applicazione dei sensori visivi di prossima generazione.

Sviluppata la collaborazione tra più unità, questa tecnologia utilizza punti quantici di perovskite di bromuro di piombo di cesio come strato fotosensibile e strato di intrappolamento delle cariche, e film di nanotubi di carbonio semiconduttore come strato di trasporto delle cariche. Il sensore risultante integra funzioni di rilevamento della luce, memorizzazione delle informazioni e preelaborazione dei dati, consentendo informazioni in parallelo in tempo reale. È significativo per i sistemi visivi artificiali che imitano l'elaborazione visiva biologica ed è stato dimostrato di rispondere e completare l'apprendimento di rinforzo neuromorfico in condizioni estremamente buie.