ALD技术,相机去噪,图像传感器

Posted 吴建明

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了ALD技术,相机去噪,图像传感器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

ALD技术,相机去噪,图像传感器

1. 作为镜片的防反射涂层技术被关注的ALD(atomic layer deposition)的引入趋势。

(a)为什么需要一种新的防止反射的涂层技术? ALD被认为是最有前途的防止反射的涂层技术吗?

原子层沉积(ALD)是将物质以单原子膜形式一层一层镀在基底表面的技术。原子层沉积是化学气相沉积(CVD)的一种,是一种新型薄膜沉积技术,具有成膜均匀性极优、成膜密度极好、薄膜纯度高、台阶覆盖性优、可低温沉积等优点,可以广泛应用在微纳电子、纳米材料制造领域,全球多个国家对其技术研究与应用开发正在不断深入。

低温沉积、薄膜纯度以及绝佳覆盖率等固有优点。

ALD 除了常规的半导体高K 材料,太阳能等领域,军事上的用途: MCP , 热和快中子探测等领域。

(b)ALD有哪些方面优于现有的CVD和PVD沉积技术,从而促进了ALD进入市场?另一方面,是否有什么因素阻碍了ALD的导入?

✧例如)折射率的改善,能在小镜片上涂布厚度均匀的膜层,成本优势,大量的初期投资等。

ALD有哪些方面优于现有的CVD和PVD沉积技术:

• 成膜均匀性好;
• 薄膜密度高
• 台阶覆盖性好
• 可以实现低温沉积(T: 50℃~500 ℃)

阻止:

沉积速率还是比较慢,大大限制了其在工业上的推广应用。

沉积速率,成本和价格的问题,在制约推广。

(c)谁在加快ALD的导入?

✧是由华为,索尼,特斯拉,英伟达或苹果等成品制造商引导的吗?

✧还是镜头制造商和加工商在引导,以增加附加价值?

在全球市场中,ALD设备生产企业主要是美国应用材料Applied Materials、美国拉姆研究Lam Research、美国英特格Entegris、韩国NCD、荷兰SolayTec、荷兰Levitech等。

在我国市场中,ALD设备生产企业主要有无锡微导、无锡松煜、理想能源等。

(d)ALD进入市场并满足市场需求预计需要几年,多长时间?

(e)ALD是否有被期待的特定使用用途?

✧例如)超高端智能手机(iPhone13等),自动驾驶,监控摄像头等。

✧或者是在镜头的特定部分(例如7层镜片配置的第一片镜头表面或形状复杂的凹凸形镜头等)需要ALD?

预计未来5年,消费电子行业技术升级迭代速度将不断加快,新型产品推出将不断增多;物联网时代背景下,连接入网的终端移动设备数量将快速增加;可穿戴智能设备、智能家居领域发展迅速,传感器需求将快速增长;工业自动化、工业机器人普及率将不断提升,微电子、半导体市场需求将持续上升。在此背景下,全球原子层沉积技术需求将快速增长,预计2020-2025年间,全球ALD设备市场规模年均复合增长率将达到14%以上。

2.图像传感器的整体趋势和业界正在着重解决的重要的技术问题。

(a)相机模块的小型化会继续吗?另一方面,图像传感器会变得更大,更薄,分辨率会更高或灵敏会更高吗?

超小超薄封装COBP光反射器促使手机相机模块小型化

镜头可换,其次是更大的像场、变焦,等等这一系列问题都让A7纵然拥有小巧的机身体积。

图像传感器,或称感光元件,是一种将光学图像信息转换成电信号的设备,它被广泛地应用在数码相机和其他电子光学设备中。完成图像信息光电变换的功能器件称为光电图像传感器。

电荷耦合器件(Charge Coupled Device, CCD)和金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxide Semiconductor, CMOS)器件是目前市场上广泛应用的两种图像传感器器件。它们的主要区别在于采用的半导体工艺的差别。CMOS和CCD器件都是基于光电效应原理,不过在光生电荷的收集和读出方式上两者存在着明显的区别。

(b)那些趋势或人要求了这些图像传感器的发展?

✧作为智能手机的摄像头,据说目前的摄像头模块还不够薄,对吗?由于相机部件突出,背面不能平整。另一方面,是否由于镜片数量增加或摄像头的变薄,造成光学噪声无法消除,图像质量下降,这种说法对的吗?

✧在汽车的自动驾驶中,光学噪声的存在会造成识别错误并导致事故,所以必须消除光学噪声,这种说法对的吗?

噪音分析

对噪声种类区分,图像传感器的噪声源根据特性的不同可以大致划分为两类:一种为时变噪声,另一种是空间分布噪声。时变噪声是在不同时刻其噪声值变化的噪声,如光子散射噪声、散粒噪声、热噪声等。他们具有白噪声的性质。在时间轴上,这种噪声呈泊松分布趋势,在不同时刻的信号值围绕均值随机分布。另一种噪声在空间分布上具有高斯分布特性,但是在不同时刻,空间影响都会显现。比如:每个像素的增益和感光面积不同造成的固定模式噪声、传感器每列数据读出电路差异造成的列向固定模式噪声(Column Fixed Pattern Noise, CFPN)。两种噪声普遍存在于图像传感器的电路中,并且噪声的传递规律能够体现图像传感器内部特征,对两部分主要噪声分析具有十分重要的意义。

光子散射噪声

光子散射噪声是具有泊松分布特征的随机噪声。它们是由大量单个事件的统计不确定性引起的,在时间上服从泊松分布,噪声值通常采用入射光子的标准差σ描述。散射噪声从根本上体现了光子从空间到达探测器的随机分布情况。例如,关于演示光子随机入射的Monte Carlo模拟示意图,其中200个光子入射在一个20×20 像素的区域。可以看出,每一个像素接收到的光子数目从零到四个随机分布。每个像素接收到光子数目的标准偏差被称为光子散射噪声。

子散射噪声具有量子特性。光子打在图像传感器像元上时,光子必然遵循随机分布规律,光子散射噪声是不可避免的。但是在信号在传感器内传输的过程中,随机噪声的传递同样受增益的影响,在输出端仍会显示出随机分布的统计规律。所以光子散射噪声对于图像传感器的参数测试来说至关重要,例如系统增益测试。

信号散粒噪声

除了光子入射的随机噪声外,图像传感器内部电路还会引入散粒噪声。由于带电粒子同样具有量子性,当带电粒子传递或者穿越势垒的过程中,其数量并不是恒定不变,而是围绕均值附近随机涨落的。带电粒子这一涨落特性符合泊松分布,因此当电荷积聚以及电压被放大的过程中,电子随机涨落引入散粒噪声。这种噪声源于带电散粒的量子特性,因而称为散粒噪声。散粒噪声属于白噪声。

暗电流

任何像素在无光条件下,都会产生非预期的电荷。能够产生非预期电荷的原因包括:感应节点复位引入的复位噪声、电压在内部传递引入的源跟随噪声、以及其他由于势阱充放电引入的随机读出噪声等。这些噪声可以统一归结为热随机噪声,这是由热电子在图像传感器热震荡引起的,热随机噪声服从高斯分布规律。暗电流是单位时间内热噪声的累计值。

热噪声可视为白噪声,实际上热噪声的功率谱密度,频域上是平坦的,只在非常高的频率范围时才开始下降,白噪声模型己经足够精确了。

固定模式噪声

固定模式噪声包括明场像素不均匀响应和固定模式噪声(FPN),是图像传感器的像素结构不一致性引入的噪声。造成图像非均匀性原因有很多,硅材料本身质量及加工工艺造成沟道掺杂浓度不均,表面态密度分布不均以及栅氧化物厚度不同,因此开启电压和有效感光面积不同。

图像传感器的不均匀性响应表现在三方面:一是图像传感器每列的读出电路差异引入的列向固定模式噪声CFPN,CFPN的主要来源有两个:差分放大器输入级的失配和列双采样电路源跟随器的失配。二是由于图像传感器像元加工工艺的不一致,导致像元感光面积具有差异,致使相同光照的情况下,每一个像元输出的灰度值有所差异;三是由于半导体材料内部掺杂浓度不均匀,导致每个像元之间的增益大小有差距,同种光照情况下,增益大的像元输出灰度值大,增益小的像元输出灰度值小。

(c)高性能图像传感器的决定性课题是什么?

✧鬼影和耀斑等光学噪声是否是课题?或者是降低红外线?还是防雾?还有其他课题吗?

✧当前的技术(用于降低红外线的蓝玻璃等)无法解决问题有哪些?

(d)为了解决这些问题,打算使用什么样的技术?

 ✧改善软件?

✧改善摄像头?

✧还有其他的方法吗?

(e)您认为将来图像传感器会成为什么样的角色?

  ✧图像传感器是否会起至关重要的作用?或者,像ToF等这样的其他传感技术成为主流,图像传感器的作用变得不重要?

智能手机“多摄像头化”发展迅猛

据预测,未来图像传感器的市场增长率会远远超过智能手机的增长。据OMDIA表示,假设2020年的智能手机出货数量较上年下滑了13.2%,而图像传感器的出货数量会与去年持平,或者微增。此外,在2020年-2030年十年间,年平均增长率(CAGR)会保持在5.3%,在2026年前后,年度出货数量会突破100亿个。

而主要原因如下:智能手机通过搭载多个摄像头, 以获得高质量的图像—-即“多摄像头化”趋势的发展。“多摄像头化”趋势在2019年开始迅速发展。据OMDIA调查,搭载两个以上摄像头的智能手机在2018年还不及全数的一半,而据预测,在2020年将会占八成左右。2020年,搭载三个及以上摄像头的智能手机预计会超五成。他们进一步指出:“在市场进入红海(Red Ocean)之下,各家公司要获得市场份额,战略很重要。摄像头也会起到一定助推作用,在如今的市场上,如果不是搭载多个摄像头的手机,基本不会刺激购买层”。

2019年智能手机出货数量中,第一名为三星(21%)、第二名为华为(17%)、第三名为苹果(14%),后续为小米(9%)、OPPO为8%,在前五名的公司中,中国公司占了三家。智能手机市场上不仅存在TOP1的竞争,此外,2019年整体出货数量的57%被中国厂家占据,且呈迅速增长趋势。正是这些中国的手机厂家推动了“多摄像头化”的发展。

其中,动作最快的是华为,在2017年第四季度,一半的华为手机都搭载了两个及以上摄像头。据说,在2019年第三季度,中国的排名前四的手机厂家---华为和小米、OPPO、Vivo的搭载多个摄像头的手机突破了八成。受此影响,排名第一的三星也迅速扩大“多摄像头化”手机,此外,苹果也自“iPhone X/XS”开始搭载多个摄像头。手机的多摄像头化成为了业界的潮流。如今,搭载三个摄像头已经成为趋势,2020年第一季度,中国排名前四的手机厂商和三星的60%以上的手机都搭载了三个及以上摄像头。

OMDIA方面进一步表示:“这种趋势与对图像传感器的预测(未来十年,图像传感器的需求会稳定推移)有关联,即使2020年的智能手机市场下滑,智能手机方向的摄像头需求并不会减少,且增长程度可以足够弥补因新冠肺炎带来的损失”。

此外,他们还提及了智能手机摄像头像素的极限问题,“本来搭载一个摄像头就可以获得较高的像素,但是令人遗憾的是,如今在智能手机可搭载的形状因素(Form Factor)中,20M像素已经是极限。这里说的并不是半导体设计的极限,而是镜头(Lens)的极限,如果像素的大小超过镜头的聚光范围,即使进一步提高像素,也无法适当地开启和关闭光的投射,因此,不得不搭载两个、三个甚至更多个摄像头”。

智能手机方向图像传感器的像素在不断提高,如三星研发了108M像素的图像传感器—“Samsung ISOCELL Bright HMX”,正在推进供货。但是,OMDIA方面认为:“如果是单位达亿的图像传感器的话,STMicroelectronics以及一些日系厂家已经在数年前开始研发用于卫星用途的产品,远远早于三星,且技术更胜一筹,即使是三星的产品,也只是’噱头’,实际并没有什么需求”。

预计搭载ToF的智能手机将会大幅度增长

在智能手机的功能中,另一个令人期待的是“ToF 传感”功能的增长。已经有多家智能手机厂家发布了搭载“ToF 传感”功能的手机,此外,近期、发布的“iPhone 12 Pro”也搭载此功能。OMDIA表示,2019年智能手机方向的“ToF 传感器”出货数量达13亿9,500万个,2020年虽然会因新冠肺炎而减速,而2020年-2030年期间,预计CAGR会达到5.3%。另外,在普通照相机方向的图像传感器中,索尼位居首位,且与TOP2拉开了很大距离;而在ToF传感器方面,STMicroelectronics、ams是两家最大的厂商。李根秀先生表示:“不过,与照相机用途方向相比,手机用途的技术门槛更低,因此有很多中国厂家在不断加入,未来市场占比还会再发生变化”。

车载领域持续增长、年度增长率近20%

如上所述,在图像传感器市场中,手机方向占了八成左右,起决定性作用,从增长率来看,又是另一番景象!尤其引人注目的是汽车、工业设备、无人机三个领域,OMDIA表示,2020年-2030年期间的CAGR分别为19.6%、21.6%、14.0%,增长极其迅速。

车载领域增长的主要原因在于ADAS(高级驾驶辅助系统,Advanced Driving Assistance System)的发展。如今,普及率最高的是后视摄像头(Rear View Camera),据说这是基于美国的“KT法(Kids and Transportation Safety Act)”要求的。就ADAS摄像头而言,成本是最大的“瓶颈”,与“后视摄像头(Rear View Camera)”相比,普及率还较低,但在无人驾驶L2上已经实现了量产,且在2020年4月份日本的L3已经全面启动,因此市场开始活跃化。各家汽车厂家正在加速研发以投入新产品。

据预测, 2020年新冠肺炎虽然会导致市场低迷,而2030年车载方向的图像传感器会从2019年的9,400万个增至5亿2,500万个。从一辆汽车的摄像头搭载率来看(摄像头数量/汽车辆数),2019年为79.7%,2026年将会扩大至195.2%!

此外,在车载摄像头方面,以“后视摄像头(Rear View Camera)”为中心,安森美半导体(ON Semiconductor)和豪威科技(OmniVision)两家公司占有较高份额,如上所述,就ADAS摄像头的研发而言,“在技术上占有优势的索尼的受关注程度较高”。此外,索尼曾经有一条不成文的规定—-“不从事与人类生命相关的产品”,自2014年发布车载图像传感器以来,把车载图像传感器定位为一大业务并开始推进研发,索尼于2020年公布称:开始量产800万像素级别的车载图像传感器。且应用实绩稳步推移,如已经被丰田最新款ADAS“Toyota Safety Sense 2.0”采用,此外,索尼在2020年1月的CES上公布了自主研发的电动汽车试做版—-“VISION-S”,进一步提高了自身的存在感。

在车载领域,索尼虽然处于后起之秀,但OMDIA却认为:“索尼以创造了图像传感器市场而感到自豪,在车载领域,也尽快与博世在德国的高速公路(Autobahn)上对搭载了800万像素图像传感器的无人驾驶汽车进行了验证试验,可以说索尼表现了极大的自信!索尼应该是希望通过运用自身的产品获得TOP1的地位,在不久的将来,索尼应该会研发出令汽车厂家、Tier1大吃一惊的技术!”

就工业设备而言,据预测,在机器视觉(Machine Vision,即电子设备、食品外观检查等设备)方面的应用未来还会继续加速发展。OMDIA表示,2020年-2030年期间的CAGR高达21.6%,而2019年的工业图像传感器的出货数量为910万个,规模不及车载用途的十分之一,2030年的预测值为6,700万个。但是,OMDIA认为:“也许这个预测不是那么乐观”,“从以往的市场动向来看,很有可能会在以某种模式获得成功的同时,各行各业以及各厂家会超越隔阂,加大投资。现在还没有明显的证据,如果一旦成真,将会获得突破性的发展”。

在无人机领域,CAGR主要是基于以个人兴趣为中心的消费用途(2019年出货数量的七成以上为个人消费用途),未来活跃的中心会集中在以喷洒农药为主的第一产业,且监控、点检、检查等各种专业性方向的采用也会扩大。据说,图像传感器的出货数量会从2019年的740万个增至2030年的2,600万个。OMDIA认为:“到2030年,专业用途方向的图像传感器将会增至整体的一半,就数量而言,虽然比不上智能手机,而改变我们的世界这一点是毫无疑问的事实,市场肯定会进一步扩大”。

 

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