图片传感器:CMOS图像传感器

2021/11/09 15:55 · 传感器知识资讯 ·  · 图片传感器:CMOS图像传感器已关闭评论
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CMOS图像传感器
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CMOS图像传感器是一种典型的固体成像传感器,与CCD有着共同的历史渊源。CMOS图像传感器通常由像敏单元阵列、行驱动器、列驱动器、时序控制逻辑、AD转换器、数据总线输出接口、控制接口等几部分组成,这几部分通常都被集成在同一块硅片上。其工作过程一般可分为复位、光电转换、积分、读出几部分。
中文名
CMOS图像传感器
外文名
CMOS image sensor
对 象
电路
学 科
电路
工 具
转换器
目录
1
基本介绍
2
基本原理
3
影响性能因素
4
市场状况
5
应用
CMOS图像传感器基本介绍
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语音
在CMOS图像传感器芯片上还可以集成其他数字信号处理电路,如AD转换器、自动曝光量控制、非均匀补偿、白平衡处理、黑电平控制、伽玛校正等,为了进行快速计算甚至可以将具有可编程功能的DSP器件与CMOS器件集成在一起,从而组成单片数字相机及图像处理系统。1963年Morrison发表了可计算传感器,这是一种可以利用光导效应测定光斑位置的结构,成为CMOS图像传感器发展的开端。1995年低噪声的CMOS有源像素传感器单片数字相机获得成功。CMOS图像传感器具有以下几个优点:1)、随机窗口读取能力。随机窗口读取操作是CMOS图像传感器在功能上优于CCD的一个方面,也称之为感兴趣区域选取。此外,CMOS图像传感器的高集成特性使其很容易实现同时开多个跟踪窗口的功能。2)、抗辐射能力。总的来说,CMOS图像传感器潜在的抗辐射性能相对于CCD性能有重要增强。3)、系统复杂程度和可靠性。采用CMOS图像传感器可以大大地简化系统硬件结构。4)、非破坏性数据读出方式。5)、优化的曝光控制。值得注意的是,由于在像元结构中集成了多个功能晶体管的原因,CMOS图像传感器也存在着若干缺点,主要是噪声和填充率两个指标。鉴于CMOS图像传感器相对优越的性能,使得CMOS图像传感器在各个领域得到了广泛的应用。美国高清高速CMOS图像传感器DYNAMAX-11:潘纳维申影像这颗新的传感器含有的全局电子曝光快门技术,极大地改善了工业成像在室内和室外的应用。这颗新发布的DYNAMAX-11图像传感器适合用于机器视觉、安防监控、智能交通、生命科学、生物医疗、科学影像、高清录像、电视广播等工业成像领域。这颗新发布的DYNAMAX-11图像传感器含有320万像素,像素大小为5.0?m × 5.0?m。DYNAMAX-11具有以下一些特点:1:高灵敏度,低噪声。DYNAMAX-11在卷帘曝光的模式下,可以实现小于4 electrons rms噪声,在全局曝光的模式下,可以实现小于8 electrons rms噪声。2:宽的光谱响应范围,覆盖从可见光到红外。3: DYNAMAX-11具有快速的输出能力,可以达到全尺寸3.2M输出时,60帧/秒,和HDTV1920*1080输出时,72帧/秒的输出速度。4:高动态模式下的动态范围可达120分贝.DYNAMAX-11采用了CLCC封装,非常便于客户的安装焊接和结构设计。DYNAMAX-11 适合3/4英寸的光学尺寸。同时,DYNAMAX-11对应高清电视格式要求(HDTV,1080i,16:9),也设计了感兴趣区域的2/3英寸的200万像素光学格式(对角线11毫米)。DYNAMAX-11彩色和黑白两种芯片的样片正提供给PVI的客户.
[1]
CMOS图像传感器基本原理
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CMOS图像传感器基本工作原理首先,外界光照射像素阵列,发生光电效应,在像素单元内产生相应的电荷。行选择逻辑单元根据需要,选通相应的行像素单元。行像素单元内的图像信号通过各自所在列的信号总线传输到对应的模拟信号处理单元以及A/D转换器,转换成数字图像信号输出。其中的行选择逻辑单元可以对像素阵列逐行扫描也可隔行扫描。行选择逻辑单元与列选择逻辑单元配合使用可以实现图像的窗口提取功能。模拟信号处理单元的主要功能是对信号进行放大处理,并且提高信噪比。另外,为了获得质量合格的实用摄像头,芯片中必须包含各种控制电路,如曝光时间控制、自动增益控制等。为了使芯片中各部分电路按规定的节拍动作,必须使用多个时序控制信号。为了便于摄像头的应用,还要求该芯片能输出一些时序信号,如同步信号、行起始信号、场起始信号等。
[2]
像素阵列工作原理图像传感器一个直观的性能指标就是对图像的复现的能力。而象素阵列就是直接关系到这一指标的关键的功能模块。按照像素阵列单元结构的不同,可以将像素单元分为无源像素单元PPS(passive pixel schematic),有源像素单元APS(activepixel schematic)和对数式像素单元,有源像素单元APS又可分为光敏二极管型APS、光栅型APS.以上各种象素阵列单元各有特点,但是他们有着基本相同的工作原理。以下先介绍它们基本的工作原理,再介绍各种象素单元的特点。下图是单个象素的示意图。(1)首先进入“复位状态”,此时打开门管M.电容被充电至V,二极管处于反向状态;(2)然后进入“取样状态”.这时关闭门管M,在光照下二极管产生光电流,使电容上存贮的电荷放电,经过一个固定时间间隔后,电容C上存留的电荷量就与光照成正比例,这时就将一幅图像摄入到了敏感元件阵列之中了;(3)最后进入“读出状态”.这时再打开门管M,逐个读取各像素中电容C上存贮的电荷电压。无源像素单元PPS出现得最早,自出现以来结构没有多大变化。无源像素单元PPS结构简单,像素填充率高,量子效率比较高,但它有两个显着的缺点。一是,它的读出噪声比较大,其典型值为20个电子,而商业用的CCD级技术芯片其读出噪声典型值为20个电子。二,随着像素个数的增加,读出速率加快,于是读出噪声变大。光敏二极管型APS量子效率比较高,由于采用了新的消噪技术,输出图形信号质量比以前有许多提高,读出噪声一般为75~100个电子,此种结构的C3&适合于中低档的应用场合。在光栅型APS结构中,固定图形噪声得到了抑制。其读出噪声为10~20个电子。但它的工艺比较复杂,严格说并不能算完全的CMOS工艺。由于多晶硅覆盖层的引入,使其量子效率比较低,尤其对蓝光更是如此。就目前看来,其整体性能优势并不十分突出。
CMOS图像传感器影响性能因素
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3.1噪声这是影响CMOS传感器性能的首要问题。这种噪声包括固定图形噪声FPN(Fixed pattern noise)、暗电流噪声、热噪声等。固定图形噪声产生的原因是一束同样的光照射到两个不同的象素上产生的输出信号不完全相同。噪声正是这样被引入的。对付固定图形噪声可以应用双采样或相关双采样技术。具体地说来有点像在设计模拟放大器时引入差分对来抑制共模噪声。双采样是先读出光照产生的电荷积分信号,暂存然后对象素单元进行复位,再读取此象素单元地输出信号。两者相减得出图像信号。两种采样均能有效抑制固定图形噪声。另外,相关双采样需要临时存储单元,随着象素地增加,存储单元也要增加。3.2暗电流物理器件不可能是理想的,如同亚阈值效应一样,由于杂质、受热等其他原因的影响,即使没有光照射到象素,象素单元也会产生电荷,这些电荷产生了暗电流。暗电流与光照产生的电荷很难进行区分。暗电流在像素阵列各处也不完全相同,它会导致固定图形噪声。对于含有积分功能的像素单元来说,暗电流所造成的固定图形噪声与积分时间成正比。暗电流的产生也是一个随机过程,它是散弹噪声的一个来源。因此,热噪声元件所产生的暗电流大小等于像素单元中的暗电流电子数的平方根。当长时间的积分单元被采用时,这种类型的噪声就变成了影响图像信号质量的主要因素,对于昏暗物体,长时间的积分是必要的,并且像素单元电容容量是有限的,于是暗电流电子的积累限制了积分的最长时间。为减少暗电流对图像信号的影响,首先可以采取降温手段。但是,仅对芯片降温是远远不够的,由暗电流产生的固定图形噪声不能完全通过双采样克服。采用的有效的方法是从已获得的图像信号中减去参考暗电流信号。3.3象素的饱和与溢出模糊类似于放大器由于线性区的范围有限而存在一个输入上限,对于CMOS图像传感芯片来说,它也有一个输入的上限。输入光信号若超过此上限,像素单元将饱和而不能进行光电转换。对于含有积分功能的像素单元来说,此上限由光电子积分单元的容量大小决定:对于不含积分功能的像素单元,该上限由流过光电二极管或三极管的最大电流决定。在输入光信号饱和时,溢出模糊就发生了。溢出模糊是由于像素单元的光电子饱和进而流出到邻近的像素单元上。溢出模糊反映到图像上就是一片特别亮的区域。这有些类似于照片上的曝光过度。溢出模糊可通过在像素单元内加入自动泄放管来克服,泄放管可以有效地将过剩电荷排出。但是,这只是限制了溢出,却不能使象素能真实还原出图像了。
CMOS图像传感器市场状况
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据市场调研公司Cahners In-stat Group预测,未来几年内,基于CMOS图像传感器的影像产品将达到50%以上,也就是说,到时CMOS图像传感器将取代CCD而成为市场的主流。可见,CMOS摄像机的市场前景非常广阔.今后几年,全球CMOS图像传感器销售量将迅速增加,并将在许多数字图像应用领域向传统的CCD发起冲击。这是因为CMOS图像传感器件具有两大优点:一是价格比CCD器件低15%~25%;二是其芯片的结构可方便地与其它硅基元器件集成,从而可有效地降低整个系统的成本。尽管过去CMOS图像传感器的图像质量比CCD差且分辨率低,然而经过迅速改进,已不断逼近CCD的技术水平,这种传感器件已广泛应用于对分辨率要求较低的数字相机、电子玩具、电视会议和保安系统的摄像结构中。日本Nintendo有限公司推出的采用CMOS图像传感器的低分辨率数字相机,上市头两个月,销售量就达100万台。三菱公司、摩托罗拉、惠普、东芝和Intel公司也紧接着上市该类产品。
CMOS图像传感器应用
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CMOS图像传感器件的应用1.数码相机人们使用胶卷照相机已经上百年了,20世纪80年代以来,人们利用高新技术,发展了不用胶卷的CCD数码相机。使传统的胶卷照相机产生了根本的变化。电可写可控的廉价FLASH ROM的出现,以及低功耗、低价位的CMOS摄像头的问世。为数码相机打开了新的局面,数码相机功能框图如右下图所示。从图中可以看出,数码相机的内部装置已经和传统照相机完全不同了,彩色CMOS摄像头在电子快门的控制下,摄取一幅照片存于DRAM中,然后再转至FLASH ROM中存放起来。根据FLASH ROM的容量和图像数据的压缩水平,可以决定能存照片的张数。如果将ROM换成PCMCIA卡,就可以通过换卡,扩大数码相机的容量,这就像更换胶卷一样,将数码相机的数字图像信息转存至PC机的硬盘中存贮,这就大大方便了照片的存贮、检索、处理、编辑和传送。2.CMOS数字摄像机美国Omni Vison公司推出的由OV7610型CMOS彩色数字图像芯片和OV511型高级摄像机以及USB接口芯片所组成的USB摄像机,其分辨率高达640 x 480,适用于通过通用串行总线传输的视频系统。OV511型高级摄像机的推出,可使得PC机能以更加实时的方法获取大量视频信息,其压缩芯片的压缩比可以达到7:1,从而保证了图像传感器到PC机的快速图像传输。对于CIF图像格式,OV511型可支持高达30帧/秒的传输速率、减少了低带宽应用中通常会出现的图像跳动现象。OV511型作为高性能的USB接口的控制器,它具有足够的灵活性,适合包括视频会议、视频电子邮件、计算机多媒体和保安监控等场合应用。3.其他领域应用CMOS图像传感器是一种多功能传感器,由于它兼具CCD图像传感器的性能,因此可进入CCD的应用领域,但它又有自己独特的优点,所以开拓了许多新的应用领域。除了上述介绍的主要应用之外,CMOS图像传感器还可应用于数字静态摄像机和医用小型摄像机等。例如,心脏外科医生可以在患者胸部安装一个小“硅眼”,以便在手术后监视手术效果,CCD就很难实现这种应用。4.应用于X光机市场在牙科用X光机市场上,用于从口腔内侧给1~2颗牙拍摄X光片的小型CMOS传感器在欧洲已达到实用水平,在美国也在推广。而在从口腔外侧拍摄全景X光片的X光机领域,今后仍将以CCD传感器为主。
[3]
总结以上从与CCD的对比开始,介绍CMOS图像传感器器件物理层次的原理、性能、优点、不足及应对措施;之后谈及了CMOS图像传感器的市场状况以及一些应用领域。从中可以看出,作为一种新生的半导体器件,CMOS以其自身的特点表现出了极大的优势和潜力,这种潜力将在不久的未来进一步得到发挥。
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参考资料
1.

CMOS图像传感器
.电子产品世界[引用日期2013-03-12]
2.

CMOS图像传感器基本原理与应用简介
.大比特半导体器件网[引用日期2013-04-10]
3.

CMOS图像传感器将应用于X光机市场
.中国移动物联网[引用日期2013-05-08]
图片传感器:CMOS图像传感器  第2张

图片传感器:什么是图像传感器?

图像传感器
本文引用地址:什么是图像传感器?
图像传感器是利用光电设备的光电转换功能,将光表面上的光像转换成与光像成对应比例关系的电信号。与光敏二极管、光敏三极管等点光源的光敏元件相比,图像传感器是将光表面上的光像分为许多小单元,并将其转换成可用的电信号的功能元件。图像传感器分为光导相机管和固体图像传感器。与光导相机管相比,固体图像传感器具有体积小、重量轻、集成度高、分辨率高、功耗低、使用寿命长、价格低的特点。因此,它被广泛应用于各个行业。
图像传感器的视频比是给定的。采用高清(HD)分辨率1080p,相机设计正朝着采用较小的光学格式发展,导致需要较小的像素结构来降低整个系统的成本,而不影响图像性能或光敏度。
CCD图像传感器因其高灵敏度和低噪音而逐渐成为图像传感器的主流。但由于工艺原因,敏感元件和信号处理电路不能集成在同一芯片上,导致CCD图像传感器组装的摄像头体积大,功耗大。CMOS图像传感器体积小,功耗低,在图像传感器市场上独树一帜。然而,最初市场上的CMOS图像传感器并没有摆脱光敏度低、图像分辨率低的缺点,图像质量也无法与CCD图像传感器相比。
若将CMOS图像传感器的光照灵敏度提高5~10倍,进一步降低噪音,则CMOS图像传感器的图像质量可达到或略高于CCD图像传感器的水平,同时可保持其体积小、重量轻、功耗低、集成度高、价格低等优点,从而取代CCD图像传感器,发展出更好的效果。

图片传感器:图像传感器

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图像传感器
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图像传感器是利用光电器件的光电转换功能将感光面上的光像转换为与光像成相应比例关系的电信号。与光敏二极管,光敏三极管等“点”光源的光敏元件相比,图像传感器是将其受光面上的光像,分成许多小单元,将其转换成可用的电信号的一种功能器件。图像传感器分为光导摄像管和固态图像传感器。与光导摄像管相比,固态图像传感器具有体积小、重量轻、集成度高、分辨率高、功耗低、寿命长、价格低等特点。因此在各个行业得到了广泛应用。
[1]
中文名
图像传感器
外文名
image sensor
别 名
感光元件
分 类
CCD,CMOS
定 义
组成数字摄像头的重要组成部分
目录
1
CCD
?
应用
?
历史
?
特点
2
CMOS
?
特点
?
历史
?
市场
?
发展
3
技术参数
4
发展现状
图像传感器CCD
编辑
语音
CCD是应用在摄影摄像方面的高端技术元件,CMOS则应用于较低影像品质的产品中,它的优点是制造成本较CCD更低,功耗也低得多,这也是市场很多采用USB接口的产品无须外接电源且价格便宜的原因。尽管在技术上有较大的不同,但CCD和CMOS两者性能差距不是很大,只是CMOS摄像头对光源的要求要高一些,但该问题已经基本得到解决。CCD元件的尺寸多为1/3英寸或者1/4英寸,在相同的分辨率下,宜选择元件尺寸较大的为好。图像传感器又叫感光元件。
图像传感器应用
CMOS图像传感器
图像传感器
[2]
,或称感光元件,是一种将光学图像转换成电子信号的设备,它被广泛地应用在数码相机和其他电子光学设备中。早期的图像传感器采用模拟信号,如摄像管(video camera tube)。随着数码技术、半导体制造技术以及网络的迅速发展,市场和业界都面临着跨越各平台的视讯、影音、通讯大整合时代的到来,勾划着未来人类的日常生活的美景。以其在日常生活中的应用,无疑要属数码相机产品,其发展速度可以用日新月异来形容。短短的几年,数码相机就由几十万像素,发展到400、500万像素甚至更高。不仅在发达的欧美国家,数码相机已经占有很大的市场,就是在发展中的中国,数码相机的市场也在以惊人的速度在增长,因此,其关键零部件——图像传感器产品就成为当前以及未来业界关注的对象,吸引着众多厂商投入。以产品类别区分,图像传感器产品主要分为CCD、CMOS以及CIS传感器三种。本文将主要简介CCD以及CMOS传感器的技术和产业发展现状。
图像传感器历史
感光器件是工业摄像机最为核心的部件,图像传感器有CMOS和CCD两种。CCD特有的工艺,具有低照度效果好、信噪比高、通透感强、色彩还原能力佳等优点,在交通、医疗等高端领域中广泛应用。由于其成像方面的优势,在很长时间内还会延续采用,但同时由于其成本高、功耗大也制约了其市场发展的空间。CCD与CMOS在不同的应用场景下各有优势,但随着CMOS工艺和技术的不断提升,以及高端CMOS价格的不断下降,相信在安防行业高清摄像机未来的发展中,CMOS将占据越来越重要的地位。
CCD(Charged Coupled Device)于1969年在贝尔试验室研制成功,之后由日商等公司开始量产,其发展历程已经将近30多。CCD又可分为线型(Linear)与面型(Area)两种,其中线型应用于影像扫瞄器及传真机上,而面型主要应用于数码相机(DSC)、摄录影机、监视摄影机等多项影像输入产品上。
图像传感器特点
一般认为,CCD传感器有以下优点:高解析度(High Resolution):像点的大小为μm级,可感测及识别精细物体,提高影像品质。从1寸、1/2寸、2/3寸、1/4寸到推出的1/9寸,像素数目从10多万增加到400~500万像素;低杂讯(Low Noise)高敏感度:CCD具有很低的读出杂讯和暗电流杂讯,因此提高了信噪比(SNR),同时又具高敏感度,很低光度的入射光也能侦测到,其讯号不会被掩盖,使CCD的应用较不受天候拘束;动态范围广(High Dynamic Range):同时侦测及分辨强光和弱光,提高系统环境的使用范围,不因亮度差异大而造成信号反差现象。良好的线性特性曲线(Linearity):入射光源强度和输出讯号大小成良好的正比关系,物体资讯不致损失,降低信号补偿处理成本;高光子转换效率(High Quantum Efficiency ):很微弱的入射光照射都能被记录下来,若配合影像增强管及投光器,即使在暗夜远处的景物仍然还可以侦测得到;大面积感光(Large Field of View):利用半导体技术已可制造大面积的CCD晶片,与传统底片尺寸相当的35mm的CCD已经开始应用在数码相机中,成为取代专业有利光学相机的关键元件;光谱响应广(Broad Spectral Response):能检测很宽波长范围的光,增加系统使用弹性,扩大系统应用领域;低影像失真(Low Image Distortion):使用CCD感测器,其影像处理不会有失真的情形,使原物体资讯忠实地反应出来;体积小、重量轻CCD具备体积小且重量轻的特性,因此,可容易地装置在人造卫星及各式导航系统上;低秏电力不受强电磁场影响;9. 电荷传输效率佳:该效率系数影响信噪比、解像率,若电荷传输效率不佳,影像将变较模糊;10. 可大批量生产,品质稳定,坚固,不易老化,使用方便及保养容易。根据In-Stat在2001时对全球图像传感器的研究报告中指出,CCD产业前七大厂商皆为日系厂商,占了全球98.5%的市场份额,在技术发展方面,较有特色的主要厂商应为索尼、飞利普和柯达公司。
图像传感器CMOS
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图像传感器特点
CMOS传感器采用一般半导体电路最常用的CMOS工艺,具有集成度高、功耗小、速度快、成本低等特点,最近几年在宽动态、低照度方面发展迅速。CMOS即互补性金属氧化物半导体,主要是利用硅和锗两种元素所做成的半导体,通过CMOS上带负电和带正电的晶体管来实现基本的功能。这两个互补效应所产生的电流即可被处理芯片记录和解读成影像。在模拟摄像机以及标清网络摄像机中,CCD的使用最为广泛,长期以来都在市场上占有主导地位。CCD的特点是灵敏度高,但响应速度较低,不适用于高清监控摄像机采用的高分辨率逐行扫描方式,因此进入高清监控时代以后,CMOS逐渐被人们所认识,高清监控摄像机普遍采用CMOS感光器件。CMOS针对CCD最主要的优势就是非常省电。不像由二级管组成的CCD,CMOS电路几乎没有静态电量消耗。这就使得CMOS的耗电量只有普通CCD的1/3左右,CMOS重要问题是在处理快速变换的影像时,由于电流变换过于频繁而过热,暗电流抑制的好就问题不大,如果抑制的不好就十分容易出现噪点。已经研发出720P与1080P专用的背照式CMOS器件,其灵敏度性能已经与CCD接近。与表面照射型CMOS传感器相比,背照式CMOS在灵敏度(S/N)上具有很大优势,显著提高低光照条件下的拍摄效果,因此在低照度环境下拍摄,能够大幅降低噪点。虽然以CMOS技术为基础的百万像素摄像机产品在低照度环境和信噪处理方面存在不足,但这并不会根本上影响它的应用前景。而且相关国际大企业正在加大力度解决这两个问题,相信在不久的将来,CMOS的效果会越来越接近CCD的效果,并且CMOS设备的价格会低于CCD设备。安防行业使用CMOS多于CCD已经成为不争的事实,尽管相同尺寸的CCD传感器分辨率优于CMOS传感器,但如果不考虑尺寸限制,CMOS在量率上的优势可以有效克服大尺寸感光原件制造的困难,这样CMOS在更高分辨率下将更有优势。另外,CMOS响应速度比CCD快,因此更适合高清监控的大数据量特点。
图像传感器历史
与CCD相比,CMOS具有体积小,耗电量不到CCD的1/10,售价也比CCD便宜1/3的优点。与CCD产品相比,CMOS是标准工艺制程,可利用现有的半导体设备,不需额外的投资设备,且品质可随著半导体技术的提升而进步。同时,全球晶圆厂的CMOS生产线较多,日后量产时也有利于成本的降低。另外,CMOS传感器的最大优势,是它具有高度系统整合的条件。理论上,所有图像传感器所需的功能,例如垂直位移、水平位移暂存器、时序控制、CDS、ADC…等,都可放在集成在一颗晶片上,甚至于所有的晶片包括后端晶片(Back-end Chip)、快闪记忆体(Flash RAM)等也可整合成单晶片(SYSTEM-ON-CHIP),以达到降低整机生产成本的目的。正因为此,投入研发、生产的厂商较多,美国有30多家,欧洲7家,日本约8家,韩国1家,台湾有8家。而居全球翘楚地位的厂商是Agilent(HP),其市场占有率51%、ST(VLSI Vision)占16%、Omni Vision占13%、现代占8%、Photobit约占5%,这五家合计市占率达93%。根据In-Stat统计资料显示,CMOS传感器的全球销售额到2004年可望突破18亿美元,CMOS将以62%的年复合成长率快速成长,逐步侵占CCD器件的应用领域。特别是在2013年快速发展的手机应用领域中,以CMOS图像传感器为主的摄相模块将占领其80%以上的应用市场。
图像传感器市场
CMOS图像传感器属于新兴产品市场,其市场占有率变化不如成熟产业那般恒常不变,例如在1999年时,CMOS市场中,按照出货比例排名依序为Agilent、OmniVision、STM和Hyundai,其市场占有率分别为24%、22%、14%和14%,其中STM是欧洲厂商,Hyundai是韩国厂商;但只经过一年后的市场竞争,Agilent和OmniVision出货排名顺序仍然分居一、二,且市场占有率分别提升到37.7%和30.8%,而STM落居第四,市场占有率大幅滑落至4.8%,至于Hyundai更是大幅衰退只剩2.1%的市场占有率,值得一提的是Photobi在2000年度的大幅成长,全球市场占有率快速成长至13.7%,排名全球第三。这三家厂商出货量就占全球出货量的82.2%。从中可以分析,这个产业的厂商集中度相当密集,所以观察上述三家厂商的动态和发展,可看出许产业和技术未来发展方向。Agilent主要的产品为第二代的CIF(352*288)HDCS-1020和第二代的VGA(640*480)HDCS-2020,主要应用在数码相机 、行动电话、PDA、PC Camera等新兴的资讯家电产品之中,此外Agilent在2000年另一成功策略是和Logitech与Microsoft这两家公司策略联盟,打入了光学鼠标产品领域,但是这是非常低阶的CMOS产品,而且不是为了捕捉影像 ,所以在做影像感测器的全球统计时并未将此数量一并加入,但是此举可看出Agilent以CMOS技术为基础进军光学元件的规划意图。OmniVision它主要的产品包括︰CIF(352 x 288)、VGA(640 x 480)、SVGA(800 x 600)和SXGA(1280 x 1024)。Omnivision开发的130万像素等级的CMOS图像传感器正在被业界大量应用在数码相机中。业界一般认为,百万像素为使用CMOS和CCD的分水岭,CMOS成功跨进这一市场,足以说明CMOS技术发展对市场的渗透度,未来可能将取代CCD成为中低档影像产品的不留应用。Omnivision在2001年5月开发的CIF(352 x 288)等级的CMOS传感器,其特色为低秏电,目标市场定位在移动电话上,其产品发展策略和各大研究调查机构不谋而合,在移动电话市场上,CMOS模组的摄相模块已经成为移动通讯应用的最大量产品。Photobit在2000年获得较大成功。2001年Photobit率先研发出PB-0330产品型号的CMOS图像传感器,此产品特色具备单一晶片逻辑转数位的变频器,它是第二代1/4寸的VGA(640 x 480),同时也推出PB-0111产品型号的CMOS影像感测器,是第二代1/5寸的CIF(352 x 288)。Photobit推出这两种产品主要针对数码相机和PC Camera的数位化产品,和OmniVision CIF(352 x 288)定位在行动电话市场上有所区隔,其推出CIF(352 x 288)和VGA(640 x 480)这两种不同解析程度的影像感测器,行销范围意图含盖低阶和中高阶市场。
图像传感器发展
2013年业界发展了CMOS图像传感器新技术--C3D。C3D技术的最大特点就是像素反应的均一性。C3D技术重新定义了成像器的性能(即把系统的整体性能包括在内)并提高了CMOS图像传感器在均一性和暗电流方面的标准性能。2014年初,美国Foveon公司公开展示了其最新发展的Foveon X3技术,立即引起业界的高度关注。Foveon X3是全球第一款可以在一个像素上捕捉全部色彩的图像传感器阵列。传统的光电耦合器件只能感应光线强度,不能感应色彩信息,需要通过滤色镜来感应色彩信息,我们称之为Bayer滤镜。而Foveon X3在一个像素上通过不同的深度来感应色彩,最表面一层感应蓝色、第二层可以感应绿色,第三层感应红色。它是根据硅对不同波长光线的吸收效应来达到一个像素感应全部色彩信息,已经有了使用这种技术的CMOS图像传感器,其应用产品是“Sigma SD9”数码相机。这项革新技术可以提供更加锐利的图像,更好的色彩,比起以前的图像传感器,X3是第一款通过内置硅光电传感器来检测色彩的。Foveon X3的技术对于传统半导体感光技术来说有很大的突破,也有颠覆传统技术的效果,相信Foveon X3会有很好的前景。在高分辨率像素产品方面,日前台湾锐视科技已领先业界批量推出了210万像素的CMOS图像传感器,而且已有美商与台湾的光学镜头厂合作,将在第三季推出此款CMOS传感器结合镜头的模组,CMOS应用已经开始在200万像素数码相机产品中应用。对比CCD提供很好的图像质量、抗噪能力和相机设计时的灵活性。尽管由于增加了外部电路使得系统的尺寸变大,复杂性提高,但在电路设计时可更加灵活,可以尽可能的提升CCD相机的某些特别关注的性能。CCD更适合于对相机性能要求非常高而对成本控制不太严格的应用领域,如天文,高清晰度的医疗X光影像、和其他需要长时间曝光,对图像噪声要求严格的科学应用。CMOS是能应用当代大规模半导体集成电路生产工艺来生产的图像传感器,具有成品率高、集成度高、功耗小、价格低等特点。CMOS技术是世界上许多图像传感器半导体研发企业试图用来替代CCD的技术。经过多年的努力,作为图像传感器,CMOS已经克服早期的许多缺点,发展到了在图像品质方面可以与CCD技术较量的水平。CMOS的水平使它们更适合应用于要求空间小、体积小、功耗低而对图像噪声和质量要求不是特别高的场合。如大部分有辅助光照明的工业检测应用、安防保安应用、和大多数消费型商业数码相机应用。
图像传感器技术参数
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语音
了解CCD和CMOS芯片的成像原理和主要参数对于产品的选型时非常重要的。同样,相同的芯片经过不同的设计制造出的相机性能也可能有所差别。CCD和CMOS的主要参数有以下几个:1. 像元尺寸像元尺寸指芯片像元阵列上每个像元的实际物理尺寸,通常的尺寸包括14um,10um, 9um , 7um , 6.45um ,3.75um 等。像元尺寸从某种程度上反映了芯片的对光的响应能力,像元尺寸越小,能够接收到的光子数量越多,在同样的光照条件和曝光时间内产生的电荷数量越多。对于弱光成像而言,像元尺寸是芯片灵敏度的一种表征。2. 灵敏度灵敏度是芯片的重要参数之一,它具有两种物理意义。一种指光器件的光电转换能力,与响应率的意义相同。即芯片的灵敏度指在一定光谱范围内,单位曝光量的输出信号电压(电流),单位可以为纳安/勒克斯nA/Lux、伏/瓦(V/W)、伏/勒克斯(V/Lux)、伏/流明(V/lm)。另一种是指器件所能传感的对地辐射功率(或照度),与探测率的意义相同,。单位可用瓦(W)或勒克斯(Lux)表示。3. 坏点数由于受到制造工艺的限制,对于有几百万像素点的传感器而言,所有的像元都是好的情况几乎不太可能,坏点数是指芯片中坏点(不能有效成像的像元或相应不一致性大于参数允许范围的像元)的数量,坏点数是衡量芯片质量的重要参数。4. 光谱响应光谱响应是指芯片对于不同光波长光线的响应能力,通常用光谱响应曲线给出。从产品的技术发展趋势看,无论是CCD还是CMOS,其体积小型化及高像素化仍是业界积极研发的目标。因为像素尺寸小则图像产品的分辨率越高、清晰度越好、体积越小,其应用面更广泛。从上述二种图像传感器解析度来看,未来将有几年时间,以130万像素至200万像素为界,之上的应用领域中,将仍以CCD主流,之下的产品中,将开始以CMOS传感器为主流。业界分析2014年底至2015初,将有300万像素的CMOS上市,预测CMOS市场应用超越CCD的时机一般在2004年-2005年。
图像传感器发展现状
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语音
图像传感器的视讯比是给定的,使用高清(HD)分辨率1080p,摄像机设计正朝使用更小的光学格式发展,导致需要更小的像素结构,以降低整体系统成本,同时不影响图像性能或光灵敏度。CCD图像传感器由于灵敏度高、噪声低,逐步成为图像传感器的主流。但由于工艺上的原因,敏感元件和信号处理电路不能集成在同一芯片上,造成由CCD图像 传感器组装的摄像机体积大、功耗大。CMOS图像传感器以其体积小、功耗低在图像传感器市场上独树一帜。但最初市场上的CMOS图像传感器,一直没有摆脱 光照灵敏度低和图像分辨率低的缺点,图像质量还无法与CCD图像传感器相比。如果把CMOS图像传感器的光照灵敏度再提高5倍~10 倍,把噪声进一步降低,CMOS图像传感器的图像质量就可以达到或略微超过CCD图像传感器的水平,同时能保持体积小、重量轻、功耗低、集成度高、价位低 等优点,如此,CMOS图像传感器就会取代CCD图像传感器,并且发展出更好的功效。由于CMOS图像传感器的应用,新一代图像系统的开发研制得到了 极大的发展,并且随着经济规模的形成,其生产成本也得到降低。CMOS图像传感器的画面质量也能与CCD图像传感器相媲美,这主要归功于图像传感器 芯片设计的改进,以及亚微米和深亚微米级设计增加了像素内部的新功能。实际上,更确切地说,CMOS图像传感器应当是一个图像系统。一 个典型的CMOS图像传感器通常包含:一个图像传感器核心(是将离散信号电平多路传输到一个单一的输出,这与CCD图像传感器很相似),所有的时序逻辑、 单一时钟及芯片内的可编程功能,比如增益调节、积分时间、窗口和模数转换器。事实上,当一位设计者购买了CMOS图像传感器后,他得到的是一个包括图像阵 列逻辑寄存器、存储器、定时脉冲发生器和转换器在内的全部系统。与传统的CCD 图像系统相比,把整个图像系统集成在一块芯片上不仅降低了功耗,而且具有重量较轻,占用空间减少以及总体价格更低的优点。
[3]
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参考资料
1.

祝诗平.传感器与检测技术:北京大学出版社,中国林业出版社,2006年:209
2.

图像传感器最新新闻资讯
.OFweek传感器网[引用日期2016-07-21]
3.

图像传感器的发展及应用现状
.传感器应用网[引用日期2016-05-24]
图片传感器:CMOS图像传感器  第3张

图片传感器:图像传感器与信号处理——详解图像传感器噪声

图像传感器与信号处理——详解图像传感器噪声
图像传感器与信号处理——详解图像传感器噪声1 图像传感器噪声分类2 图像传感器噪声描述3 图像传感器噪声原理3.1 热噪声(Thermal Noise)3.2 散粒噪声(Shot Noise)3.3 1/f噪声(Flicker Noise)3.4 重置噪声(Reset Noise)3.5 本底噪声(Noise Floor)3.6 固定模式噪声(Fixed Pattern Noise)3.7 光照响应非均匀性
4. 图像传感器降噪方法4.1 热噪声降噪4.2 散粒噪声降噪4.3 1/f噪声降噪4.4 CDS和DDS噪声抑制电路

图像传感器与信号处理——详解图像传感器噪声
本文主要是结合《Noise in Image Sensors》和《Image Sensors And Signal Processing for Digital Still Cameras》两本参考文献对图像传感器噪声进行总结,值得注意的是,本文介绍的图像传感器噪声,并不是图像噪声。图像传感器噪声的讨论中涉及到更多硬件等基础知识,而图像噪声产生的一个很重要的源头正是图像传感器噪声,只有彻底了解噪声的来源后才能更好地考虑如何去消除噪声。此外,信号电荷数量随光照强度的响应如下图所示:

其中横坐标是光照强度,纵坐标是信号电荷数量,由图可知,信号电荷数量随光照强度的增强而增加,直到信号电荷数量饱和。但是信号电荷中一直包含由噪声引起的部分。我们定义动态范围为信号电荷饱和数量与噪声之比,响应强度为信号电荷数量与光照强度之比。那么,想要一个高的动态范围和一个好的响应强度,降低噪声水平就是一个很重要的部分。

1 图像传感器噪声分类
按照图像传感器噪声的类型进行分类,可以分为模式噪声和随机噪声。

(1)模式噪声
模式噪声,在帧与帧之间不发生明显变换,无法通过帧间平均进行抑制。

模式噪声又可以分为固定模式噪声(fixed pattern noise,FPN)和光照响应非均匀性(photo-response non-uniform,PRNU)

固定模式噪声是在没有光照条件下测量的,固定模式噪声和传感器尺寸,掺杂浓度,制造过程中的污染,晶体管的性质等有关。历史上,固定模式噪声的存在限制了CMOS图像传感器的发展。

光照响应非均匀性和光照有关,随机噪声和传感器尺寸,掺杂浓度,覆盖层厚度,光照波长等有关。对其讨论相对较少。

(2)随机噪声
随机噪声,顾名思义是随机的,在帧与帧之间不同,可以通过统计分布进行描述并可以通过帧间平均的方式进行抑制。

随机噪声又可以分为热噪声(thermal noise),散粒噪声(shot noise),1/f噪声(flicker noise)等,下文将对这些噪声进行详细介绍。

2 图像传感器噪声描述
根据图像传感器的噪声分类进行描述:

对于模式噪声,通常根据均匀照明下各个像素的信号变化来定义模式噪声,具体地可以用各个像素的满载输出的百分比进行描述。

对于随机噪声,通常根据电压或电流的统计学分布来进行描述,例如我们获得信号的

n

{\mathbf{n}}

n个采样

x

1

,

x

2

,

x

3

,

x

n

{\mathbf{x}}_{\mathbf{1}}, {\mathbf{x}}_{\mathbf{2}}, {\mathbf{x}}_{\mathbf{3}}, \ldots {\mathbf{x}}_{{\mathbf{n}}}

x1?,x2?,x3?,…xn?,其平均值为

x

=

(

x

1

+

x

2

+

x

3

+

x

n

)

/

n

\mathbf{x}=\left(\mathbf{x}_{\mathbf{1}}+\mathbf{x}_{\mathbf{2}}+\mathbf{x}_{\mathbf{3}}+\ldots \mathbf{x}_{\mathbf{n}}\right) / \mathbf{n}

x=(x1?+x2?+x3?+…xn?)/n很多噪声的平均值为零,因此描述噪声更好地方式是方差

?

x

2

?

\left\langle{\mathbf{x}}^{\mathbf{2}}\right\rangle

?x2?或标准差

?

x

2

?

\sqrt{\left\langle{\mathbf{x}}^{\mathbf{2}}\right\rangle}

?x2?

?:

?

x

2

?

=

1

n

j

=

1

n

(

x

j

?

x

)

2

\left\langle\mathbf{x}^\mathbf{2}\right\rangle=\frac{\mathbf{1}}{\mathbf{n}} \sum_{\mathbf{j}=\mathbf{1}}^{\mathbf{n}}\left(\mathbf{x}_{\mathbf{j}}-\mathbf{x}\right)^{\mathbf{2}}

?x2?=n1?j=1∑n?(xjx)2

3 图像传感器噪声原理
根据第一部分中图像传感器噪声分类,那么3.1-3.5为随机噪声,3.6-3.7为模式噪声。随机噪声部分中热噪声、散粒噪声、1/f噪声为光学和电学系统中最基本的的三种随机噪声,而重置噪声和本底噪声更加倾向于是三种基本噪声的具体应用或者组合情况。

3.1 热噪声(Thermal Noise)
热噪声属于白噪声,是随机噪声的一种。对于一个电阻,其平方根电压计算公式如下:

?

v

t

h

?

=

4

k

T

B

R

\left\langle{\mathbf{v}}_{\mathbf{th}}\right\rangle=\sqrt{\mathbf{4}\mathbf{k}\mathbf{T}\mathbf{B}\mathbf{R}}

?vth=4kTBR

?其中,

R

\mathbf{R}

R是电阻值,

B

\mathbf{B}

B是噪声等效带宽,虽然热噪声涵盖整个频率范围,但是噪声等效带宽

B

\mathbf{B}

B决定了实际测量的频率范围,实际操作时将其定义为电路的电压增益平方等效带宽(这里可能有点绕,看完下面的例子就明白了),其计算方式如下:

如上图是CMOS图像传感器中重置光电二极管以及CCD图像传感器中输出节点的等效电路,电压增益的定义是输出电压与输入电压之比,其理想的电压增益随频率变化的示意图为:

但实际的电压增益随频率变化的示意图为:

很容易地,电路的电压增益平方等效带宽计算为:

B

=

1

A

0

2

0

A

(

f

)

2

d

f

\mathbf{B}=\frac{\mathbf{1}}{\left|\mathbf{A}_{\mathbf{0}}\right|^{\mathbf{2}}} \int_{\mathbf{0}}^{\infty}\left|\mathbf{A}(\mathbf{f})^{\mathbf{2}}\right| \mathbf{d} \mathbf{f}

B=∣A0?∣21?∫0∞?∣∣?A(f)2∣∣?df代入实际的参数得:

A

(

ω

)

=

v

o

u

t

v

i

n

=

1

j

ω

C

1

1

j

ω

C

+

R

=

1

1

+

2

π

f

R

C

?since?

ω

=

2

π

f

=

f

0

j

f

+

f

0

?where?

f

0

=

1

2

π

R

C

\begin{aligned} \mathbf{A}(\omega) &=\frac{\mathbf{v}_{\mathbf{out }}}{\mathbf{v}_{\mathbf{in }}}=\frac{\frac{\mathbf{1}}{\mathbf{j} \omega \mathbf{C}}}{\frac{\mathbf{1}}{\frac{\mathbf{1}}{\mathbf{j} \omega \mathbf{C}}+\mathbf{R}}} \\ &=\frac{\mathbf{1}}{\mathbf{1}+\mathbf{2} \pi \mathbf{f} \mathbf{R} \mathbf{C}} ext { since } \omega=\mathbf{2} \pi \mathbf{f} \\ &=\frac{\mathbf{f}_{\mathbf{0}}}{\mathbf{j} \mathbf{f}+\mathbf{f}_{\mathbf{0}}} ext { where } \mathbf{f}_{\mathbf{0}}=\frac{1}{\mathbf{2} \pi \mathbf{R} \mathbf{C}} \end{aligned}

A(ω)?=vin?vout=jωC1?+R1?jωC1=1+2πfRC1since?ω=2πf=jf+f0?f0?where?f0?=2πRC1令

f

=

0

,

A

(

f

)

=

A

0

=

1

\mathbf{f}=\mathbf{0}, \mathbf{A}(\mathbf{f})=\mathbf{A}_{\mathbf{0}}=\mathbf{1}

f=0,A(f)=A0?=1,那么

B

=

0

(

f

0

f

2

+

f

0

2

)

2

d

f

=

f

0

2

0

(

f

0

2

+

f

2

)

?

1

d

f

=

π

2

f

0

\begin{aligned} \mathbf{B} &=\int_{\mathbf{0}}^{\infty}\left(\frac{\mathbf{f}_{\mathbf{0}}}{\sqrt{\mathbf{f}^{\mathbf{2}}+\mathbf{f}_{\mathbf{0}}^{\mathbf{2}}}}\right)^{\mathbf{2}} \mathrm{d} \mathbf{f} \\ &=\mathbf{f}_{\mathbf{0}}^{\mathbf{2}} \int_{\mathbf{0}}^{\infty}\left(\mathbf{f}_{\mathbf{0}}^{\mathbf{2}}+\mathbf{f}^{\mathbf{2}}\right)^{-\mathbf{1}} \mathrm{d} \mathbf{f} \\ &=\frac{\pi}{\mathbf{2}} \mathbf{f}_{\mathbf{0}} \end{aligned}

B?=∫0∞?(f2+f02?

?f0)2df=f02?∫0∞?(f02?+f2)?1df=2π?f0因此

π

2

f

0

\frac{\pi}{2} {f}_{{0}}

2π?f0?就是该电路的电压增益平方等效带宽,也就是噪声等效带宽。

3.2 散粒噪声(Shot Noise)
散粒噪声是另一种白噪声,由电子本身的离散特性引起。散粒噪声可以由暗电流和随机光生电子两部分产生,且粒子(例如光子和电子)在一定的时间间隔内发射的概率服从泊松分布,泊松分布有一个有趣的性质,它的方差等于平均值。由暗电流产生的部分的方差可以通过下式计算:

?

n

d

a

r

k

2

?

=

n

d

a

r

k

=

J

d

a

r

k

A

t

i

n

t

q

\left\langle\mathbf{n}_{\mathbf{dark}}^{\mathbf{2}}\right\rangle=\mathbf{n}_{\mathbf{dark}}=\frac{\mathbf{J}_{\mathbf{dark}} \mathbf{A} \mathbf{t}_{\mathbf{int}}}{\mathbf{q}}

?ndark2=ndark?=qJdark?Atint其中,

J

d

a

r

k

\mathbf{J}_{\mathrm{dark}}

Jdark?为暗电流密度,

A

\mathbf{A}

A为传感器面积,

t

i

n

t

\mathbf{t}_{\mathrm{int}}

tint?为积分时间。由随机光生电子产生的部分的方差可以通过下式计算:

?

n

p

e

2

?

=

n

p

e

=

η

I

0

A

t

i

n

t

\left\langle\mathbf{n}_{\mathbf{pe}}^{2}\right\rangle=\mathbf{n}_{\mathbf{pe}}=\eta \mathbf{I}_{\mathbf{0}} \mathbf{A t}_{\mathbf{int}}

?npe2=npe?=ηI0?Atint?其中

I

0

\mathbf{I}_{\mathbf{0}}

I0?为光子通量,

η

\eta

η为量子效率。那么整个散粒噪声的描电量为:

?

n

s

h

o

t

?

=

?

n

d

a

r

k

2

?

+

?

n

p

e

2

?

=

n

d

a

r

k

+

n

p

e

=

J

d

a

r

k

A

t

q

+

η

I

0

A

t

i

n

t

\begin{aligned} \left\langle\mathbf{n}_{\mathbf{shot }}\right\rangle &=\sqrt{\left\langle\mathbf{n}_{\mathbf {dark }}^{\mathbf{2}}\right\rangle+\left\langle\mathbf{n}_{\mathbf {pe }}^{\mathbf{2}}\right\rangle}=\sqrt{\mathbf{n}_{\mathbf {dark }}+\mathbf{n}_{\mathbf{pe }}} \\ &=\sqrt{\frac{\mathbf{J}_{\mathbf{dark } \mathbf{A} \mathbf{t}}}{\mathbf{q}}+\eta \mathbf{I}_{\mathbf{0}} \mathbf{A} \mathbf{t}_{\mathbf{int }}} \end{aligned}

?nshot?=?ndark2+?npe2

?=ndark?+npe?

?=qJdarkAt+ηI0?Atint?

3.3 1/f噪声(Flicker Noise)
任何接触面(包括导体-导体、导体-半导体、半导体-半导体等)都会出现电导率波动,放大电路中的接触面电导率波动就导致了1/f噪声,1/f噪声电流由下式给出:

?

i

1

/

f

?

I

d

c

B

f

\left\langle\mathbf{i}_{\mathbf{1} / \mathbf{f}}\right\rangle \propto \mathbf{I}_{\mathrm{dc}} \sqrt{\frac{\mathbf{B}}{\mathbf{f}}}

?i1/f∝Idc?fB?

?如下图所示:

低频时1/f噪声为系统噪声主要成分,而高频时1/f噪声会降低到比热噪声小,从而热噪声成为系统噪声主要成分。

3.4 重置噪声(Reset Noise)
以上三种随机噪声在CCD图像传感器和CMOS图像传感器中都有,而重置噪声通常指CMOS图像传感器中,如下图为经典的CMOS图像传感器像素的重置电路:
在导通状态下,复位晶体管可以等效为一个电阻,因此整个光电二极管复位电路构成了一个RC低通滤波电路,如下图所示就会产生热噪声:
其等效电路为:
根据3.1节中的推导可知,重置电路中噪声等效带宽为

B

=

π

2

f

0

=

1

4

R

C

\mathbf{B}=\frac{\pi}{\mathbf{2}} \mathbf{f}_{\mathbf{0}}=\frac{\mathbf{1}}{\mathbf{4} \mathbf{R} \mathbf{C}}

B=2π?f0?=4RC1?因此有

?

v

o

u

t

?

=

k

T

C

\left\langle\mathbf{v}_{\mathbf {out }}\right\rangle=\sqrt{\frac{\mathbf{k} \mathbf{T}}{\mathbf{C}}}

?vout=CkT?

?噪声通常有电量表示,又

Q

=

n

q

=

C

v

o

u

t

\mathbf{Q}=\mathbf{n} \mathbf{q}=\mathbf{C} \mathbf{v}_{\mathbf{out}}

Q=nq=Cvout?,因此有

?

n

e

?

=

C

q

k

T

C

=

k

T

C

q

\left\langle\mathbf{n}_{\mathbf{e}}\right\rangle=\frac{\mathbf{C}}{\mathbf{q}} \sqrt{\frac{\mathbf{k} T}{\mathbf{C}}}=\frac{\sqrt{\mathbf{k} \mathbf{T} \mathbf{C}}}{\mathbf{q}}

?ne=qC?CkT?

?=qkTC

因此重置噪声又称为“kTC噪声”。

3.5 本底噪声(Noise Floor)
本底噪声又名读出噪声,其定义是读出电路产生的噪声,它不包括检测器中产生的噪声。在CCD图像传感器中,假设CCD移位寄存器能够实现完全的电荷转移,那么本底噪声由输出放大器产生的噪声决定。在CMOS图像传感器 中,本底噪声由读出电路(包括像素内部的放大器)决定 。

本底噪声是需要根据不同的读出电路进行不同的估计,有可能根据热噪声公式进行估计,也有可能根据1/f噪声公式进行估计,还有可能是他们的串联或并联。如果重置噪声没有被抑制的话,还要考虑重置噪声的部分。

3.6 固定模式噪声(Fixed Pattern Noise)
固定模式噪声是没有光照条件下像素间的变化,在CCD图像传感器和CMOS图像传感器中产生原因有所不同,在CCD图像传感器中固定模式噪声主要来源于暗电流的不均匀性,而CMOS图像传感器中主要来源于暗电流的不同以及像素中有源晶体管的性能波动。因为都涉及到暗电流,先对暗电流的来源进行讨论:

暗电流是在目标物体无光照的条件下观测到的电流,是一种非理想因素,暗电流会积分成为暗电荷并存储在像素内的电荷储存节点。暗电流通常有三部分组成,分别是

(1)耗尽区产生的电流
在反偏PN结接触面附近形成的耗尽层中,少数载流子被耗尽,因而产生过程(电子和空穴分离)变为了使系统回到平衡中的主导过程,进而形成耗尽区产生的电流。其计算公式如下:

J

g

e

n

=

q

n

i

W

τ

g

\mathbf{J}_{\mathbf{gen}}=\frac{\mathbf{q} \mathbf{n}_{\mathbf{i}} \mathbf{W}}{\mathbf{ au}_{\mathbf{g}}}

Jgen?=τg?qni?W? 其中,

n

i

\mathbf{n}_{\mathbf{i}}

ni?为本征载流子密度,

τ

g

\mathbf{ au}_{\mathbf{g}}

τg?为在产生电流寿命,

W

\mathbf{W}

W为耗尽区面积或体积。

(2)扩散电流
在扩散区边缘,少数载流子密度比平衡时更低,通过扩散过程,它在中性体区接近平衡密度,这个过程中就形成了扩散电流,其计算公式如下:

J

d

i

f

f

=

q

D

n

n

p

0

L

n

=

q

D

n

τ

n

?

n

i

2

N

A

\mathbf{J}_{\mathbf{diff}}=\frac{\mathbf{q} \mathbf{D}_{\mathbf{n}} \mathbf{n}_{\mathbf{p0}}}{\mathbf{L}_{\mathbf{n}}}=\mathbf{q} \sqrt{\frac{\mathbf{D}_{\mathbf{n}}}{ au_{\mathbf{n}}}} \cdot \frac{\mathbf{n}_{\mathbf{i}}^{\mathbf{2}}}{\mathbf{N}_{\mathbf{A}}}

Jdiff?=Ln?qDn?np0=qτn?Dn

NA?ni2 其中,

n

i

\mathbf{n}_{\mathbf{i}}

ni?为本征载流子密度,

D

n

\mathbf{D}_{\mathbf{n}}

Dn?和

τ

n

au_{\mathbf{n}}

τn?分别表示扩散系数和少数载流子寿命。

(3)表面产生电路
表面晶格结构的突然中断,会产生更多的能量态和产生中心,进而形成表面产生电流 。其计算公式如下:

J

s

u

r

f

=

q

S

0

n

i

2

\mathbf{J}_{\mathbf{surf }}=\frac{\mathbf{q} \mathbf{S}_{\mathbf{0}} \mathbf{n}_{\mathbf{i}}}{\mathbf{2}}

Jsurf?=2qS0?ni其中,

n

i

\mathbf{n}_{\mathbf{i}}

ni?为本征载流子密度,

S

0

\mathbf{S}_{\mathbf{0}}

S0?是表面产生速率。

综上所述,总的暗电流可以表示为:

J

d

=

q

n

i

W

τ

g

+

q

D

n

τ

n

?

n

i

2

N

A

+

q

S

0

n

i

2

[

A

/

c

m

2

]

\mathbf{J}_{\mathbf{d}}=\frac{\mathbf{q} \mathbf{n}_{\mathbf{i}} \mathbf{W}}{\mathbf{ au}_{\mathbf{g}}}+\mathbf{q} \sqrt{\frac{\mathbf{D}_{\mathbf{n}}}{ au_{\mathbf{n}}}} \cdot \frac{\mathbf{n}_{\mathbf{i}}^{\mathbf{2}}}{\mathbf{N}_{\mathbf{A}}}+\frac{\mathbf{q} \mathbf{S}_{\mathbf{0}} \mathbf{n}_{\mathbf{i}}}{\mathbf{2}}\left[\mathrm{A} / \mathrm{cm}^{2}\right]

Jd?=τg?qni?W?+qτn?Dn

NA?ni2+2qS0?ni[A/cm2]在这三个主要成分中,如果在室 温下进行比较,会有

J

s

u

r

f

>

J

g

e

n

>

J

d

i

f

f

\mathbf{J}_{\mathbf{surf }}>\mathbf{J}_{\mathbf{gen}}>\mathbf{J}_{\mathbf{diff}}

Jsurf?>Jgen?>Jdiff? 。然而,表面成分可以通过在表面制作一层反型层进行抑制,在大多数IT和FIT CCD图像传感器和CMOS 图像传感器中,这种方案可以通过加入一个钳位光电二极管实现,具体实现可以参看我的另一篇博客图像传感器与信号处理——详解CCD与CMOS图像传感器。

以上就是对暗电流的讨论,前文提到CMOS图像传感器中的固定模式噪声还包括有源晶体管性能波动,而这一部分可以通过设计噪声抑制电路进行抑制,后文详述。

3.7 光照响应非均匀性
光照响应非均匀性相对研究得较少,历史上也是如此。光照响应非均匀性是时间独立(time-independent)但是信号相关(signal-dependent)的。正因为其实信号相关的,因此光照响应非均匀性通常表达为光子数量的乘积:

?

n

P

R

N

U

?

=

U

n

p

e

\left\langle\mathbf{n}_{\mathbf{PRNU}}\right\rangle=\mathbf{Un}_{\mathbf{pe}}

?nPRNU=Unpe?

4. 图像传感器降噪方法
以降噪为标准进行分类可以将上述噪声分为三类:
第一类是对于降噪我们无能为力的,例如光子散粒噪声;第二类是我们可以通过细心设计器件进行降噪的,例如热噪声;第三类是我们可以通过电路设计进行降噪的,例如固定模式噪声。

4.1 热噪声降噪
热噪声的一个通常表达方式是噪声电子密度(noise electron density, NED),其表达是如下:

N

E

D

(

f

)

=

[

e

n

(

f

)

C

t

q

]

2

\mathbf{N E D}(\mathbf{f})=\left[\frac{\mathbf{e}_{\mathbf{n}}(\mathbf{f}) \mathbf{C}_{\mathbf{t}}}{\mathbf{q}}\right]^{\mathbf{2}}

NED(f)=[qen?(f)Ct]2其中,

e

n

(

f

)

\mathbf{e}_{\mathbf{n}}(\mathbf{f})

en?(f)是输出阶段的等效噪声电压,

C

t

\mathbf{C}_{\mathbf{t}}

Ct?是电路的总电容。噪声电子密度随晶体管的宽度和长度的变化趋势如下图所示:
在晶体管长度

L

\mathbf{L}

L固定的的情况下,增加晶体管的宽度

W

\mathbf{W}

W会增加电路的总电容

C

t

\mathbf{C}_{\mathbf{t}}

Ct?同时降低输出阶段的等效噪声电压

e

n

(

f

)

\mathbf{e}_{\mathbf{n}}(\mathbf{f})

en?(f),因此理想的状态是将晶体管的宽度

W

\mathbf{W}

W控制在15微米左右。同时降低晶体管长度

L

\mathbf{L}

L,这样可以降低电路热噪声。

4.2 散粒噪声降噪
在前文的介绍中,散粒噪声分为两部分,暗电流和随机光生电子,对于随机光生电子,没有具体的措施能够抑制,除非降低量子效率,但是这对于整体性能是不允许的,而对于暗电流,可以通过改变掺杂浓度,采用掩埋沟道,降低像素面积等进行抑制,较为切实可行的是掩埋沟道的设计,改变掺杂浓度会改变量子效率,而降低像素面积同时也会使得传感器信噪比变差,综上所示,散粒噪声并不是传感器噪声的主要抑制对象

4.3 1/f噪声降噪
以为1/f主要来自于硅和二氧化硅的界面,因为我们可以通过:
(1)减小晶体管的宽度

W

\mathbf{W}

W,增加晶体管的长度

L

\mathbf{L}

L,但是因为放大器的增益和晶体管的宽度和长度之比

W

/

L

\mathbf{W}/\mathbf{L}

W/L有关,因为最有效的方式是同时增加晶体管的宽度

W

\mathbf{W}

W和长度

L

\mathbf{L}

L
(2)使用掩埋沟道来分离传输通道和界面;

4.4 CDS和DDS噪声抑制电路
CDS噪声抑制电路全程为Correlated Double Sampling,如下图所示:

这里的因重置导致的噪声应该是包括kDC噪声(前文定义的重置噪声)和固定模式噪声等。一共有两种采样方式,第一种是先采样噪声信号再采样图像信号,如下图所示:

这种采样方式适应于CCD图像传感器和钳位光电二极管(这个可以参考图像传感器与信号处理——详解CCD与CMOS图像传感器),在运行过程中,先采样噪声信号,然后将图像信号直接加载到噪声信号上进行二次采样,这个加载的实际上式电荷的流动,因为是直接加载,因此这种方式可以有效地抑制由重置造成的所有噪声。

第二种是先重置如下图所示:

这种采样方式适应于普通的光电二极管,其运行过程如下图所示:这样采样的原因是普通的光电二极管因为结构简单无法实现上述的信号加载过程,因此只能电荷积分兽先采样图像信号,再采样噪声信号。这种方式只能抑制相关的固定模式噪声和部分kTC造成,因此在这种采样方式下,kTC噪声是主要噪声。

因为CDS噪声抑制电路同样是由晶体管构成的,因此其本身也会引入噪声。为了抑制这部分噪声,可以通过如下图所示的DDS噪声抑制电路实现:

其基本原理是在完成两组信号短路后,将两个采样电容短接,这样就可以获得两次采样过程中由于晶体管波动等带来的噪声。

个人感觉图像传感器的噪声的分类不是很清楚,不过本来也是相互耦合的,最终体现出来的都是图像噪声,不过理解图像传感器噪声可以更好地去理解图像噪声,图像传感器噪声通过硬件调整进行抑制,而图像噪声通过算法进行消除,接下来好好研究下图像噪声。那么这篇总结都到此为止,欢迎指正交流~

此外,对图像降噪算法感兴趣的同学可以看考我的博客图像降噪算法——图像降噪算法总结

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