Инновационные технологии в области изображений:
Квантовая точка изображения
ДатчикТехнологии Квантовые точечные изображения сенсоров заменяют кремниевый фоточувствительный слой квантовой точечной прозрачной пленкой, предлагая уникальные фотоэлектрические характеристики. Эффект квантового ограничения улучшает поведение электронных дырок, обеспечивая настраиваемую запрещенную зону, которая облегчает эффективное преобразование световых сигналов в электрические сигналы. Эта технология обладает более широким спектральным откликом и отличным динамическим диапазоном, что демонстрирует перспективы в потребительской электронике и автомобильной промышленности.
Инновации в области КМОП-изображений
Улучшение пикселей и оптимизация размера: Поскольку потребители требуют более высокого качества изображения, изображения CMOS-датчиков стремятся к более высокому количеству пикселей и большим размерам датчика для захвата большего количества света, улучшения четкости изображения и увеличения динамического диапазона. Некоторые высококлассные смартфоны, например, используют датчики размером 1 дюйм или даже больше.
Обратная подсветка и сложные структуры: Обратная подсветка помещает фотодиод на верхний слой кремния, обеспечивая прямое освещение и улучшая эффективность использования света и чувствительность. Сложные структуры дополнительно перемещают схемотехнику на нижний слой фоточувствительных элементов, общая площадь микросхемы и оптимизируют подавление шума схемы, что приводит к более высокому качеству изображения и более быстрым скоростям обработки, часто встречающимся в смартфонах и других устройствах.
Динамический диапазон и улучшения низкой производительности: Производители разрабатывают новые технологии HDR, такие как многофреймовая композиция и цепи с высоким/низким коэффициентом усиления. Они также оптимизируют структуры пикселей, улучшая эффективность фотоэлектрического преобразования, и применяют передовые техники обработки сигналов для значительного улучшения производительности КМОП-матриц в условиях слабого освещения.
Высокоскоростное чтение и глобальная технология: Для удовлетворения требований видеозаписи и захвата высокоскоростного движения используются стековые структуры и технология глобального затвора. Технология глобального затвора позволяет одновременное экспонирование пикселей в матрице сенсора, предотвращая искажения и деформации, вызванные прокручивающимися затворами, и широко используется в высокоскоростной фотографии и промышленном контроле.
Интеллект и интеграция: Некоторые
КМОПИзображения датчики начинают интегрировать блоки обработки искусственного интеллекта, что позволяет проводить анализ содержимого изображения в реальном времени, оптимизировать параметры съемки и обеспечивать более умный опыт фотографирования. Это повышает эффективность и эффективность обработки изображений.
Биоинспирированная асинхронная временная технология CMOS визуальных сенсоров
Эта технология имитирует работу биологического зрения для преодоления ограничений традиционных режимов сканирования кадров. Путем исследования и создания комплексной системной модели, которая включает фотоэлектрическое преобразование, структуру пикселей и считывание сигнала, были разработаны и созданы пиксельные устройства и схемы. Эта технология обеспечивает отслеживание целей высокой скорости на основе временной визуальной информации и обладает отличной динамической диапазоном и производительностью по частоте событий, обеспечивая теоретическое руководство и технические источники для проектирования и применения визуальных датчиков следующего поколения.
Квантовая точка Нейроморфная искусственная визуальная фотонная сенсорная технология
Разработанное сотрудничество между несколькими подразделениями, эта технология использует квантовые точки перовскита цезия-свинца-бромида в качестве фоточувствительного и зарядоулавливающего слоя, а также пленки полупроводниковых углеродных нанотрубок в качестве слоя транспорта заряда. Полученный датчик интегрирует функции светочувствительности, хранения информации и предварительной обработки данных, позволяя реальном времени параллельную информацию. Это значительно для искусственных визуальных систем, имитирующих биологическую визуальную обработку, и было продемонстрировано, что оно реагирует и завершает нейроморфное обучение с подкреплением в крайне темных условиях.