圖像傳感器，曾經(jīng)是一組視覺感知工具，正在尋找進(jìn)入新的，更具挑戰(zhàn)性且不斷擴(kuò)展的應(yīng)用程序的途徑。人工智能（AI）有望進(jìn)一步推動(dòng)該技術(shù)的發(fā)展。

事實(shí)上，根據(jù)市場(chǎng)研究公司Technavio的數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)全球CMOS（互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體）圖像傳感器市場(chǎng)在2020-2024年期間將增長(zhǎng)101.5億美元。

使之成為可能的是，由于對(duì)更小封裝和更高分辨率的需求，成像技術(shù)本身正在發(fā)生一場(chǎng)革命。

為了實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，像素尺寸必須與填充因子一起減小，并且金屬布線反射吸收要求必須降至最低。

正面照明（FSI或FI）已經(jīng)成熟，生產(chǎn)成本越來越低。盡管現(xiàn)在接近2微米的高分辨率傳感器限制了光敏區(qū)域，但這卻導(dǎo)致了更高的良率。添加到微透鏡的其他光導(dǎo)已將盡可能多的光導(dǎo)引到有限的感光區(qū)域，但是1至2μm是像素大小的臨界點(diǎn)。

背面照明可提高性能

背面照明（BSI或BI）提供了一種有趣的選擇，因?yàn)榭刂齐娮釉O(shè)備不會(huì)限制光敏區(qū)域。但是，光以較低的量子效率（到達(dá)傳感器的光子數(shù)與在終端收集的電荷載流子數(shù)之比）進(jìn)一步傳播。下圖說明了背面和正面照明。

制造商正在采用BSI并采用新的傳感器設(shè)計(jì)架構(gòu)，以改善弱光條件下智能安全和監(jiān)視攝像機(jī)的靈敏度，信噪比和動(dòng)態(tài)范圍。

例如，索尼降低了2009年推出的5兆像素1.75 μm BI CMOS傳感器的復(fù)雜性和相關(guān)的制造成本。HTCEVO 4G Android智能手機(jī)以及蘋果的iPhone 4使用了OmniVision Technologies BI。

如今，SmartSens Technology Co.，LTD。公司已經(jīng)開發(fā)出用于監(jiān)視，汽車，機(jī)器視覺和消費(fèi)類電子產(chǎn)品（例如運(yùn)動(dòng)相機(jī)，無人機(jī)和自動(dòng)吸塵器）的高性能CMOS圖像感應(yīng)（CIS）專有設(shè)計(jì)。

通過采用“全局”而不是“滾動(dòng)”快門設(shè)計(jì)，BI CMOS傳感器性能可以在汽車，航空和制造業(yè)的高速應(yīng)用中得到極大改善。滾動(dòng)快門傳感器降低了成本并提供了良好的性能，但是在快速移動(dòng)的物體以及不穩(wěn)定或移動(dòng)的相機(jī)中，它們的偽影很容易識(shí)別。

與卷簾式快門從上到下讀取圖像不同，全局快門傳感器同時(shí)將所有像素曝光到圖像上，從而產(chǎn)生更多的噪音，更多的熱量和更少的動(dòng)態(tài)范圍�？梢詫⑦@些不足最小化，但要付出高得多的代價(jià)。然而，在高速或弱光條件下的結(jié)果是顯而易見的。

人工智能加速了圖像傳感器的采用

人工智能（AI）及其子集機(jī)器學(xué)習(xí)可以改變智能事物的未來行為，這些行為分為三類，所有這些都需要“眼睛” —機(jī)器人，無人機(jī)和自動(dòng)駕駛汽車。在高速汽車應(yīng)用中，全局百葉窗使精確制動(dòng)和避免碰撞和障礙成為可能。

無人駕駛或傳統(tǒng)車輛要求采用車載多重曝光，超高動(dòng)態(tài)范圍汽車傳感器的技術(shù)，該傳感器可在高速困難照明條件下提供出色的圖像。只有使用全局快門和高速BSI處理才能滿足這些要求。

為了保證質(zhì)量，實(shí)時(shí)維護(hù)并為虛擬機(jī)設(shè)計(jì)收集數(shù)據(jù)而在高速工業(yè)環(huán)境中發(fā)現(xiàn)小零件中的缺陷或缺陷的機(jī)器或機(jī)器人需要使用全局快門和BSI CMOS技術(shù)進(jìn)行成像。

然后，工程師可以使用收集到的數(shù)據(jù)來播種生成型設(shè)計(jì)軟件，以探索設(shè)計(jì)方案的排列，數(shù)字孿生子（虛擬和物理的組合）發(fā)現(xiàn)有效和無效的工具。有一天，這可能會(huì)在機(jī)器內(nèi)部發(fā)生。

由硅谷資深人士Andrew Ng（Landing.ai）組成的初創(chuàng)公司已經(jīng)開發(fā)了機(jī)器視覺工具，該工具可以使用相對(duì)較少的樣本圖像通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法來檢測(cè)電路板等產(chǎn)品中的微觀缺陷。計(jì)算機(jī)“查看”并處理信息，并從其觀察中學(xué)習(xí)。

使用BSI CMOS的監(jiān)控?cái)z像頭現(xiàn)在可以記錄低照度/星光，其感光度等級(jí)從0.01 lux（清晰，月光充足的環(huán)境）到0.001 lux（清晰，無月光的環(huán)境），且數(shù)字噪聲較低，使其適用于城市或倉(cāng)庫(kù)安全以及觀察。

大城市地區(qū)的執(zhí)法機(jī)構(gòu)越來越多地依靠BSI CMOS圖像傳感器技術(shù)來記錄和識(shí)別高犯罪現(xiàn)場(chǎng)的人員，通常是在弱光條件下。人工智能和具有實(shí)時(shí)人臉生物特征數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)行為系統(tǒng)有朝一日可以幫助執(zhí)法機(jī)構(gòu)在犯罪發(fā)生之前制止犯罪。

其他機(jī)構(gòu)（消防，EMS，救援）正在使用配備BSI CMOS高清晰度攝像頭的監(jiān)視無人機(jī)來挽救生命并指導(dǎo)急救人員。對(duì)失蹤兒童或迷路遠(yuǎn)足者的搜索工作可通過掃描能夠識(shí)別特定人類生物特征的無人機(jī)來節(jié)省寶貴的時(shí)間和生命。

作為美國(guó)宇航局“火星探測(cè)計(jì)劃”的一部分，“火星2020”火星探測(cè)器計(jì)劃至少一年（或直到車輪脫落！）廣泛地探索“紅色星球”。2020年7月的發(fā)射使2020年的“火星”號(hào)進(jìn)行了為期一年的旅程。預(yù)計(jì)將于2021年2月18日登陸火星。

該儀器嚴(yán)重依賴圖像傳感器。機(jī)上的23臺(tái)攝像機(jī)中，有16臺(tái)將執(zhí)行工程和科學(xué)任務(wù)。增強(qiáng)型工程相機(jī)可提供詳細(xì)的地形彩色圖像，以實(shí)現(xiàn)安全導(dǎo)航，硬件自檢，引導(dǎo)樣本收集以及將其引導(dǎo)至指定為科學(xué)目標(biāo)區(qū)域的解決方案。

沒有BSI / FSI CMOS圖像傳感器（20兆像素，5120 x 3840像素圖像）和集成軟件，這一切都是不可能的。導(dǎo)航攝像機(jī)從其當(dāng)前位置顯示當(dāng)前區(qū)域和所需區(qū)域的輪廓，從而使漫游者及其在地球上的團(tuán)隊(duì)可以使用這些數(shù)據(jù)。

HazCams在前方有四個(gè)，在后方有兩個(gè)，可以檢測(cè)到障礙物和危險(xiǎn)，經(jīng)常停下來抓取前方地形的立體圖像，以自行評(píng)估難度和可能的替代路線。此外，它們還有助于引導(dǎo)機(jī)械臂收集樣品并進(jìn)行測(cè)量，而無需咨詢漫游車隊(duì)。

在科學(xué)的凸輪中，安裝在流動(dòng)站機(jī)器人手臂上的SHERLOC和WATSON尤其有趣。SHERLOC使用分光計(jì)，激光和照相機(jī)搜索因水而改變的有機(jī)物和礦物質(zhì)。沃森（WATSON）拍攝了“大”圖，用于SHERLOC對(duì)礦物目標(biāo)的詳細(xì)檢查。WATSON可以精細(xì)地查看火星巖石的紋理和結(jié)構(gòu)以及巖石碎片和塵埃的表層，但可以將其用于其他帶扶手的儀器。

CMOS AI / ML技術(shù)在任何地方都比醫(yī)療保健更有益。與機(jī)器學(xué)習(xí)相同的技術(shù)可以在電路板上發(fā)現(xiàn)針孔，評(píng)估火星地形或自動(dòng)識(shí)別印刷字符，從而有助于定位和診斷曾經(jīng)被醫(yī)生忽視的疾病。

計(jì)算機(jī)輔助診斷使用自動(dòng)圖像分析來提取統(tǒng)計(jì)推斷，并應(yīng)用模式分類器來確定所提取特征可能屬于的類別。這在乳腺攝影和某些癌癥中特別有用。

顯然，圖像傳感器-“機(jī)器的眼睛”所提供的不僅僅是圖片。他們使我們對(duì)新的領(lǐng)域和現(xiàn)實(shí)有了深刻的了解。