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  • CMOS图像传感器市场火热,我国面临的挑战

    CMOS图像传感器市场火热,我国面临的挑战

    众所周知,我国拥有全球最大的图像传感器市场,然而在高端消费类电子领域的市场份额几乎被索尼和三星占据。图像传感器作为摄像头模组的核心部件,广泛应用于智能手机、汽车、安防监控、航空航天等领域。随着智能手机采用多摄方案的增加以及IoT、AI、ADAS等技术带动摄像头应用场景的拓展,市场对CIS需求日益旺盛。我国应紧抓市场机遇和我国巨大的市场优势,实现在图像传感器领域的腾飞。 CIS产业链主要有两种模式,一种是以索尼和三星为代表的IDM模式,另一种是以豪威科技、格科微等为代表的Fabless模式,豪威、格科微负责设计,芯片制造委托给台积电、中芯国际生产,封测交给晶方、华天科技等企业。此外还存在安森美、意法半导体等轻晶圆厂(fab-lite)模式,其自己只生产特定产品,其他均委托给下游环节企业生产及封测。目前,格科微拟在上海临港新片区投资建设12英寸CIS集成电路特色工艺研发与产业化项目,届时有望成为我国CIS领域的IDM企业。 在全球CIS市场竞争格局中,据IHS Markit数据显示,在CIS市场份额上,目前索尼以占比49.2%的绝对优势位于霸主地位,三星以19.8% 位居第二。其中,索尼长期植根于数码摄像技术,得益于带给市场的高像素、高感光、新结构的CIS,其摄像头芯片一直是中高端旗舰手机的标配。三星背靠其集团资源,CIS市占率位列第二,目前由于下游需求旺盛,相关DRAM产能正在转换生产CIS,以扩大其市场份额。我国在CIS领域也涌现出众多优秀的企业。例如,豪威科技在全球车载CIS领域市占率排名第二。格科微在国内CIS出货量位列第一。思比科CIS在国内中低端智能手机市场占有较高份额。思特威在全球率先推出基于电压域架构和Stack BSI工艺的全局曝光CIS芯片,在视频监控领域处于行业领先地位。比亚迪微电子在CIS领域也表现突出。目前,豪威科技和思比科已被韦尔股份收购,成为其子公司。国内企业正在依托自主核心技术,不断扩大在中低端产品的市场份额,同时豪威科技2月份发布6400万像素的CIS(OV64C),正在积极向高端市场迈进。 全球市场迎来三大机遇 一是智能手机领域带来的机遇。手机是CIS最大的终端用户市场。据Counterpoint Research统计,2019年全球智能手机出货量前十中,国产厂商占七位(包括华为、小米、OPPO、VIVO、联想、Realme、TECNO)。其中,华为以2.385亿部成为全球第二,小米以1.245亿部位居全球第四,OPPO以1.198亿部位居全球第五,国产手机厂商给CIS带来了巨大的市场需求。此外,由于消费者对高质量摄像需求的提高,手机摄像头在光学领域不断创新与升级,智能手机采用多摄配置的方案逐渐提升。三星2月份发布的Galaxy S20 Ultra在摄像头配置上拥有五摄(后四+前一)的解决方案。其中“后四+前一”的五摄具体配置包括108MP主摄+12MP超广角+48MP长焦+ToF镜头的后置四摄和40MP的前置单摄。小米2月份发布的小米10 Pro在拍照方面拥有后置108MP主摄+20MP超广角+12MP人像镜头+8MP长焦四摄和前置20M单摄的5摄配置。 二是汽车电子领域带来的机遇。随着传统汽车面向更加智能、安全的发展趋势,以及未来新车使用先进驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶(AD)的解决方案的推进,汽车电子已成为CIS增长速度最快的细分市场。传统汽车为辅助日常停车,安装倒车影像已成为主流。此外,随着ADAS技术在汽车上应用的推进,更多的传感器将被使用,以Tesla为例,其在汽车上装配有8个摄像头。因此,作为感知周围图像信息的摄像头,势必会在汽车领域迎来新一轮增长。 三是安防监控领域带来的机遇。据统计,2020年我国安防市场(包括安防产品、安防工程和报警运营服务及其他)规模约8千亿元,远远领先国外其他地区。其中,安防监控领域市场份额相对较大。摄像头作为安防监控领域的重要组成部分,使得安防监控领域给CIS提供了巨大的应用场景。此外,随着5G、AI、物联网等技术的发展,安防监控行业正在从“传统”到“智慧”升级,进而给CIS市场注入了新的活力。 我国产业发展面临两大难题 一是先进技术积累薄弱,高端产品供应不足。目前国内CIS企业的产品主要应用于中低端领域。在旗舰和高端机型手机等高端消费类电子产品的主摄上,索尼和三星在市场上形成绝对垄断,我国CIS企业在高端市场几乎没有话语权。索尼、三星等国际一流厂商在图像传感器领域积累多年,索尼于1996年开始生产CIS并于2000年推出了首个CIS(IMX001)。国内企业由于起步较晚,关键核心技术积累不占据优势,导致国产高性能成像CIS缺乏。 二是产业链协作不足,协同创新有待加强。目前,索尼和三星是CIS领域的绝对技术引领者和市场占有者。它们的运作模式均属于IDM型,这使得产品的设计研发和工艺制造可以紧密结合、同时发展。对于具有特殊制程的CIS,先进技术的发展使得电路设计和工艺设计的紧密结合尤为重要。目前,我国在CIS领域还没有形成IDM模式的企业,产业链上下游环节协同不强,导致我国CIS产业链协同创新不足,使得设计者设计产品时不能很好考虑到工艺设计,引起企业核心竞争力不足。 三点建议助力国内产业发展 一是积极布局前沿技术,实现关键技术引领。积极通过开发先进材料、先进工艺等途径生产出高性能图像传感器。布局研发基于量子点、有机光导膜(Organic-Photoconductive-Film,OPF)材料、石墨烯-CMOS集成技术的图像传感器,不断推进相关前沿技术的研发与应用,实现我国企业在图像传感器领域的技术引领。 二是促进产业链上下游企业深度合作,推进产业链协同共赢。目前,索尼和三星是CIS领域绝对的技术引领者。索尼开发了背照式(BSI)CIS技术和堆栈式(Stack)CIS技术,并率先生产出基于Cu-Cu连接技术的CIS。三星引入像素隔离(ISOCELL)技术来优化图像传感器的像素结构,可以发现它们的运作模式均属于IDM模式。考虑到国内CIS厂商体量偏小,建议国内厂商设计团队与晶圆厂之间加强沟通协调,促进深度合作,可通过建立虚拟IDM的方式,加强产业链协作水平、推进产业链协同共赢。 三是紧抓全球市场机遇和我国市场优势,寻求产品的差异化应用场景。随着未来汽车不断地采用ADAS和AD的解决方案,汽车电子领域已成为CIS增长速度最快的细分市场。此外,CIS在安防、医疗等场景不断渗透。我国厂商应紧抓市场机遇,利用好我国巨大的市场优势拓展其在汽车电子等领域的应用以及深耕无人机、智能机器人、AR/VR等细分领域,不断丰富产品种类,寻求产品的差异化应用场景。

    时间:2020-03-14 关键词: AI IoT adas cmos图像传感器

  • 索尼CEO吉田宪一郎:下一个大趋势移动出行

    索尼CEO吉田宪一郎:下一个大趋势移动出行

     据《金融时报》透露,索尼正大力进军汽车图像传感器领域,并力求复制其在智能手机图像传感器的骄人份额,丰田、宝马、梅赛德斯、奥迪等汽车巨擎,已经开始采用索尼的图像传感器为其下一代新型汽车进行驾驶测试。众所周知,在智能手机拍摄传感器领域,索尼占有半壁江山。而为争夺下一个十年,索尼则推出四种堪称树立业界标杆的传感器,以期毕其功于一役: CMOS图像传感器,可实现高感度、高清晰度、高动态范围、同时抑制LED频闪。固态LiDAR(激光雷达)技术,可通过高精度测距精确抓取真实空间的3D图像。多传感器融合技术,可在大雾、背光和夜间驾驶等严苛环境下可实现早期精准识别。飞行时间(ToF)舱内传感解决方案,利用测距技术来检测和识别车内的人和物体,获取的相关信息可通过手势控制等直观方式优化信息娱乐系统,提高安全性和舒适度。   由此可见,索尼半导体的发展战略更趋明朗,为之前所提出“从图像第一到传感第一”的目标赋予了清晰的内涵:“图像捕捉”通过获取现实世界的状况,创建精准的空间价值,而“感应传递”则通过识别和通讯,实现实时意义上的时间价值。在此基础上,再将索尼娱乐黑科技全面植入,缔造全方位浸入式的感官价值。这就是索尼黑科技如何为下一个大趋势移动出行所做的战略布局。 在内华达州拉斯维加斯举办的2020年国际消费电子展(CES2020)已经于当地时间盛大召开,来自160多个国家和地区的约4500家企业参展。作为全球最大的消费技术产业盛会之一,始于1967年的CES已成为科技领域的开年重头戏,被看作国际消费电子领域的“风向标”。索尼不仅再次携多个黑科技产品与技术重磅亮相,还宣布进入电动汽车领域,并展示了Vision-S原型车。 此次CES,索尼董事长兼CEO吉田宪一郎大胆指出:智能手机极大改变了过去十年人们的生活,而下一个大趋势则是移动出行。在该领域,索尼独树一帜地提出了“VISION-S”,也就是打造安全、可靠、舒适、娱乐的出行新体验。Vision-S原型车内一共搭载了33个传感器,包括CMOS图像传感器和ToF传感器,用于检测和识别车内外的人和物体,为高度安全可靠的驾驶提供支持。同时,车内搭载了索尼的“360临场音效”技术和全景屏幕,加上索尼丰富多样的娱乐内容,将车内打造成独特的娱乐空间,为乘客带去新的感动。   索尼将展示其为实现一个高度先进的自动驾驶社会所做出的贡献,以及为一个智能移动的世界所提供的崭新情感体验。在业界看来,智能汽车将是未来的趋势,也将是一个超级大市场,任何科技巨头都不会忽视这一趋势。随着索尼逐渐发力影像传感器在智能驾驶领域的应用,其战略优先级几何亦成为新的命题。

    时间:2020-01-10 关键词: 传感器 cmos图像传感器 精准识别 3d图像

  • 2019年CMOS图像传感器产业增长亮丽

    2019年CMOS图像传感器产业增长亮丽

     随着全球经济放缓以及中美贸易摩擦的影响,导致系统制造商减少工厂库存,光电子,传感器/执行器和分立半导体(OSD)的合并销售额在经历了过去两年的 9%和11%保障之后,在2019年将仅增长1%至835亿美元。但IC Insights认为,2019年OSD产品将占全球半导体总销售额的19%左右,集成电路将占今年整个芯片市场的81%。受到移动市场的驱动,2019年CMOS图像传感器产业增长亮丽,截至2018年,按出货量看,全球CIS市场索尼独占50%,其他主要玩家包括三星、ST、豪威科技、SK海力士和安森美。国内的CIS玩家主要目前除了格科微、思特威和思比科,还有比亚迪微电子、锐芯微等。 IC Insights认为,这三个OSD市场的销售增长将在2020年和2021年逐步增长,部分原因是全球经济的适度改善以及对新系统功能(如人脸识别,三维成像和机器视觉,更多传感器的需求)的渴望,以及对自动控制和嵌入式人工智能(AI),第五代(5G)蜂窝服务,汽车中自动驾驶功能的普及以及汽车的持续电气化,包括混合动力天然气/电动汽车和全电动汽车的追求。 ICinsights进一步指出,尽管OSD产业在2019年的销售疲软,但多样化的OSD部门(其产品不属于更大的IC市场的一部分)预计今年的合并年销售额将连续第十次创下历史新高。市场更新显示,2019年有六种OSD产品类别达到了历史最高的销售量(图1)。此外,预计今年用微机电系统(MEMS)技术制成的传感器和执行器产品以及全部传感器的销售将创历史新高。 根据ICinsights之前的数据预测,2019年CMOS图像传感器出货量将增长11%,达到全球创纪录的61亿颗,随后全球经济预计将进入衰退领域,2020年将增长9%,达到66亿颗,部分原因在于美国和中国之间的关税驱动的贸易战。2018年,CMOS图像传感器的收入增长了14%,达到142亿美元。而2017年增长了19%。自2011年以来,CMOS图像传感器的销售额每年都创下新的高位,连续的记录预计将持续到2023年,届时销售额将达到215亿美元。 ICinsights表示,在OSD市场,CMOS图像传感器和激光发射器的强劲增长抵消了发光二极管(LED),光耦合器,电荷耦合器件、CCD图像传感器,红外设备以及该细分市场中的其他产品的下降。他们预测,整个2019年光电销售额将增长约3%,达到创纪录的415亿美元。他们预计,传感器/执行器在2019年的销售额将仅增长1%,届时总收入将达到149亿美元的历史新高,价格大幅下降并未抵消强劲的两位数百分比增长,ICinsights进一步表示,预计到2019年,大宗商品填充的分立器件市场将下降1%至271亿美元,其中功率晶体管将是这一细分市场中唯一的产品类别。

    时间:2019-11-13 关键词: 传感器 光电子 cmos图像传感器

  • CMOS图像传感器在安防市场中拥有一席之地

    CMOS图像传感器在安防市场中拥有一席之地

     目前全球智能安防市场保持15%的年均增长率,预计2019年全球安防产业总产值将达到3600亿美元,其中中国安防产业总产值达到1200亿美元。由此可见,中国安防已然成为全球产业中的主要力量。以“大安防、大数据、大产业”为主题的第十七届中国国际社会公共安全博览会(以下简称“2019深圳安博会”)在深圳会展。本届深圳安博会共有全球100多个国家和地区1500多家厂商带来先进的安全防范技术产品和解决方案,160多个国家和地区30多万人次的专业人士到场参观。而深圳安博会之所以备受关注,也是因为当前安防市场已经成为众多厂商眼中最具潜力的赛道之一。 因此,国内安防产业链也迅速崛起。其中CMOS图像传感器产业受到市场的推动作用,需求量迎来新一轮的增长。据IC Insights报告显示,2019年CMOS图像传感器的销售额将增长9%,达到155亿美元,出货量将增长11%,达61亿颗,两项数值均创纪录。预计销售额2020年将再增长4%,将达到161亿美元。其中全球安防监控领域CMOS传感器在2020年的需求量有望达到9.12亿美元,复合增长率为36%。在这样的市场需求背景下,国内CMOS图像传感器产业也催生出越来越多优秀的厂商。 今年深圳安博会,笔者走访了一家名为CISTA(芯视达)的企业。据了解,该公司于2013年创立于美国硅谷,致力于高性能、高集成度、低成本的CMOS图像传感器的设计、开发和销售,同时为各种应用场合提供SoC影像解决方案。产品应用领域包括智能手机、安防监控、车载影像、及运动相机、AR、VR等。 众所周知,未来将会是一个万物互联的时代,而实现万物互联则需要进行数据采集,在许多应用场景中,数据采集的工作都是通过摄像头来完成。这也意味着,CMOS图像传感器市场需求增长的脚步还会持续加快。杜峥认为,无论是家用还是在外部场景中运用到的安防、监控以及AI领域用到摄像头会不断增加,因为我们看到现在所有数据都会通过互联网上传到云端处理。这一点对于其他国家地区可能暂时无法预估,但对于国内来说的确是未来的一个发展趋势。 展位上,芯视达创始人杜峥向集微网介绍到,公司现正推出多款包括BSI工艺、宽动态范围、超高灵敏度、低固定模式噪声及与其它产品兼容性良好的CMOS图像传感器,且已经与多家安防及车载客户达成合作。 据悉,芯视达在本届深圳安博会上还推出了两款型号为C4390和C4396的AI安防CMOS图像传感器芯片,以及型号是C2399和C2490的两款1080P CMOS图像传感器芯片,产品在兼具性价比的同时满足市场对低功耗、低光照成像性能等多方要求。在问及是否有IPO的计划时,杜峥笑道:“那是肯定的,我们拥有像北极光、NEA等多家一流的投资人,这也是芯视达的一项优势。我认为上市对我们来说虽然是一个目的,但绝不是我们的终点。” “这一前提下,芯视达作为一家技术型的公司,同时与海力士越来越紧密的绑定让我们拥有工厂的支持。因此,我们是兼具技术、产能和价格的优势,所以我认为我们的上升空间很大。”杜峥坚定的说道。

    时间:2019-11-12 关键词: 传感器 数据采集 cmos图像传感器 智能安防市场

  • 思特威推出CMOS图像传感器LED闪烁抑制技术,助力无人驾驶和车载应用

    思特威推出CMOS图像传感器LED闪烁抑制技术,助力无人驾驶和车载应用

      技术领先的CMOS图像传感器供应商思特威科技(SmartSens)近日宣布推出自主研发的LED闪烁抑制技术。凭借思特威研发团队在LED闪烁抑制技术的创新实现方式,CMOS图像传感器能够通过该技术提供的有效抑制能力,解决LED闪烁问题带来的车用安全隐患,进一步提升人工智能辅助驾驶系统及自动驾驶应用的安全性。  随着LED技术的发展以及LED产业的成熟,在交通信号灯、汽车照明与指示灯等应用场景中,LED凭借其发光效率高、稳定性好、使用寿命长的优势,已经逐渐取代传统发光源。然而,由于LED的驱动通常采用脉冲调制(PWM)方式,因此LED灯往往是以肉眼无法识别的频率(通常为90Hz)进行着闪烁。  虽然LED闪烁无法通过肉眼识别,但对于快门时间更短的CMOS图像传感器而言,这种闪烁往往是引起AI系统误判的根源。一旦LED驱动频率与传感器曝光频率不一致,就会出现曝光时间与LED开启时间错位的情况,从而采集到明暗错误或持续闪烁的图像信息。对于自动驾驶车用设计而言,这会引发无法接受的系统安全性问题。  特别是在国内外自动驾驶开发纷纷向L4、L5级别迈进时,汽车愈发依靠更多的CMOS图像传感器提供的准确图像数据,判断路况、信号标识、紧急状况等,从而利用人工智能算法进行驾驶操作相关的决策。这意味着,车用CMOS图像传感器必须能够适应当前以LED信号灯为主的道路信号体系。  为了准确分辨LED信号灯的开和关,需要CMOS图像传感器延长曝光时间以覆盖整个LED闪烁周期,但过长的曝光时间却容易引起过曝的问题,因此数家国外CMOS厂商于几年前开始推出各自不同思路的解决方案来应对这一问题。而思特威目前则另辟蹊径,创新性地采用原创的QCell™技术实现有效的LED闪烁抑制功能。  除了解决LED闪烁问题,QCell™技术还可以提高感度,从而提升夜晚的成像效果。并且,这一技术还能够提升CMOS图像传感器的动态范围,以在车库、隧道口等明暗变化巨大的场景中有效识别各种LED交通信号灯。  “LED闪烁抑制是车用CMOS图像传感器必须具备、却较难实现的功能。”思特威首席市场官Chris Yiu女士表示,“此次思特威通过自主研发,在国产CMOS图像传感器上实现了这一功能,相信将是中国汽车电子产业发展中一次不小的成功。未来,思特威针对汽车电子市场所推出的CMOS图像传感器芯片产品将搭载这一技术,帮助客户厂商提升汽车电子系统的适应性。”  目前,这一全新的LED闪烁抑制技术已经获得了诸多汽车应用开发合作伙伴的关注。江苏博沃汽车电子系统有限公司总经理张远鹏先生表示:“作为一家专注于汽车零部件及车用系统的供应商,博沃一直以来关注着车用CMOS图像传感器的发展。我们非常期待思特威搭载了这一全新LED闪烁抑制技术的车用CMOS图像传感器芯片产品,相信这些产品能帮助我们实现更安全、更智能的车载应用,特别是让自动驾驶汽车设计更上一个台阶。”  思特威计划将于今年10月在深圳举行的第十七届中国国际社会公共安全博览会(CPSE 2019)期间展示这项全新技术,展台号H6-6B30,恭候莅临。  关于思特威科技(SmartSens)  思特威电子科技有限公司(SmartSens Technology)是一家从事CMOS图像传感器芯片产品研发、设计及服务的高新技术企业,2011年创立,总部设立于中国上海,在北京、深圳、杭州、香港、新竹以及美国圣何塞等多个城市设有研发中心与销售办公室,网络遍及全球。  思特威以创新为驱动,专注于为客户提供面向未来和全球领先的CMOS图像传感器芯片产品。凭借一支精于创新、覆盖全球的研发团队,思特威自主研发出了优秀的夜视全彩技术、独创领先的DSI技术、Stack BSI的全局曝光技术等诸多卓越技术。  自成立以来,思特威一直以客户需求为核心,致力于为客户提供高质量的视频解决方案。公司产品也不断成熟并逐步确立了安防领域行业领先地位,产品遍及安防监控、车载影像、机器视觉及消费类电子产品(运动相机、无人机、扫地机器人、智能家用摄像头)等应用领域。2017年起,思特威已连续两年在CIS产品安防领域全球市场占有率上保持第一,并在机器视觉、人工智能应用等新兴领域不断拓展创新。

    时间:2019-10-09 关键词: 无人驾驶 思特威 cmos图像传感器

  • 全球图像传感器索尼独占一半份额

    全球图像传感器索尼独占一半份额

     根据日经中文援引iHSMarket的数据称,全球CMOS图像传感器价值120亿美元,同比增5.1%,其中索尼的市场份额达到了50.1%,尽管份额下滑了1.8%,但依然独家控制了全球一半的份额。 索尼上周发布的最新季度财报,上季度索尼移动部门终于扭亏为盈了,但是索尼的手机业务也一落千丈,上一财季索尼卖出去了90万部智能手机,这是9年来索尼手机销量的最低水平。但在另一个方向上,索尼对智能手机重要元件,尤其是图像传感器(CIS)的影响力更大了。 在智能手机行业,索尼的传感器依然是苹果、华为等公司的首选,华为P20、P30系列拍照进步明显,这也跟定制索尼的IMX600系列传感器大有关系。   在索尼之外,三星位列第二,市场份额20.5%,增加了1.4个百分点,这主要是三星将部分存储芯片生产线改进为CIS传感器生产线,并且在自家手机中大量应用三星传感器所致。 第三名是豪威科技,也就是OmniVision(简称OV),日媒中说它是美国公司,实际上OV早就被中国公司收购了。 第四、第五分别是安森美、SK海力士,不过份额只有5.6、2.6%了,在智能手机上应用的也比较少,主要用于车载、安防等领域。 目前在CIS传感器市场上,OV份额第三,占比11.5%,他们的传感器主要用于手机主摄之外的镜头,在技术上相比前两家要差一点。总的来说,在CIS传感器领域,前五家公司占了90.3%的份额,基本上是大者恒大,尤以索尼、三星两家为强,这个领域的门槛也是很高的。

    时间:2019-08-10 关键词: 智能手机 传感器 cmos图像传感器 cis传感器

  • 安森美半导体将展示用于物联网应用的感知、联接和致动技术及创新的设计工具

    国际物联网展–中国深圳-2019年7月25日—推动高能效创新的安森美半导体,将于7月30日至8月1日在中国深圳举行的国际物联网展览会(IOTE)展示用于物联网(IoT)的电源、感知、联接和致动方案及工具。感知是IoT的基础,也是安森美半导体的主要专长领域之一。公司将展出数个具代表性的方案包括智能无源传感器(SPS)温度数据记录演示,这是新一代标签中的首个产品,提供显著增强的灵活性、电源和更高的RFID灵敏度。基于视觉的IoT演示将包括蓝牙低功耗摄像机,彰显安森美半导体在图像感知领先世界的市场地位。该摄像机含低功耗CMOS图像传感器,提供检测运动和捕获高速物体的能力,同时最小化对系统功率和应用占位的需求。在联接领域,安森美半导体的演示将包括RSL10蓝牙5无线电系统单芯片(SoC),为无线应用带来行业最低功耗的蓝牙低功耗。其中将包括一个持续太阳能采集的多传感器平台。一个机器对机器(M2M)的演示将展示一个超低功耗的方案,提供灵活、快速建立原型的能力,以快速联接Ali IoT云平台。在照明驱动方面,安森美半导体的智能照明演示采用无开关电源(SMPS)、交流直接驱动调光,由公司的NCP786A高压线性稳压器供电,并采用NCL30170线性LED驱动器和蓝牙控制,将为观众展示实用和创新的端到端联接的照明方案。安森美半导体还将演示其不断优化的Strata Developer Studio™。Strata是全面的、一插即用的研发、评估和设计工具,支持在不断更新、集成、直观的环境快速和简易地开发IoT方案。安森美半导体将总共有近30个的演示和展品,向观众真实地展示IoT几乎无限的可能性。安森美半导体IoT战略主管Wiren Perera就公司本次参展评论说:“IoT的潜力正在实现,第十二届IOTE将为应用开发人员提供信息和灵感。安森美半导体的创新方案和工具协助并加速这令人兴奋领域的所有终端市场的设计开发。”欲了解更多创新的IoT方案,请于7月30日至8月1日到深圳举行的IOTE莅临安森美半导体展台(1号馆1A67号展位)。

    时间:2019-07-25 关键词: IoT cmos图像传感器 rfid灵敏度

  • 视觉传感器类型举例

    视觉传感器类型举例

     1、什么是CCD图像传感器和CMOS图像传感器? CCD(Charge-coupled Device)中文全称为“电荷耦合元件”,常称为CCD图像传感器,主要由一个类似马赛克的网格、聚光镜片以及垫于最底下的电子线路矩阵所组成。CCD是一种特殊的半导体器件,能够把光学影像转化为数字信号。CCD上植入的微小光敏物质称作像素。一块CCD上包含的像素数越多,其提供的画面分辨率也就越高。   CCD的作用就像胶片一样,但它是把光信号转换成电荷信号。CCD上有许多排列整齐的光电二极管,能感应光线,并将光信号转变成电信号,经外部采样放大及模数转换电路转换成数字图像信号。由于CCD的体积小、成本低,所以广泛应用于扫描仪、数码照相机及数码摄像机中。目前大多数数码照相机采用的视觉传感器都是CCD。   CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor)中文全称为“互补性氧化金属半导体”,常称为CMOS图像传感器。它是利用CMOS工艺制造的图像传感器,主要利用了半导体的光电效应,和CCD的原理相同。   2、视觉传感器有哪些类型? 视觉传感器在智能网联汽车上的应用是以摄像头方式出现的,一般分为单目摄像头、双目摄像头、三目摄像头和环视摄像头。   (1)单目摄像头 单目摄像头的优点是成本低廉,能够识别具体障碍物的种类,识别准确;缺点是由于其识别原理导致其无法识别没有明显轮廓的障碍物,工作准确率与外部光线条件有关,并且受限于数据库,没有自学习功能。 (2)双目摄像头 相比于单目摄像头,双目摄像头没有识别率的限制,无须先识别,可直接进行测量;直接利用视差计算距离,精度更高;无须维护样本数据库。   (3)三目摄像头 三目摄像头感知范围更大,但同时标定三个摄像头,工作量大。 (4)环视摄像头 环视摄像头一般至少包括4个摄像头,实现360°环境感知。 随着摄像机技术的不断升级,视觉传感器对于外部环境的感知能力也在不断提升。

    时间:2019-07-16 关键词: 传感器 cmos图像传感器 视觉传感器 摄像机技术

  • 安森美半导体在AutoSens 2019展示汽车CMOS图像传感器、激光雷达和雷达方案

    推动高能效创新的安森美半导体(ON Semiconductor,美国纳斯达克上市代号:ON),将在美国密歇根州底特律的AutoSens大会展示全面的汽车应用传感器阵容,重点展示针对车舱内应用的下一代RGB-IR图像传感器方案和用于先进驾驶辅助系统(ADAS)及汽车摄像机视觉系统的Hayabusa™ 系列 CMOS图像传感器。 为满足日增的车舱内乘员监控摄像机需求,230万像素(MP)RGB-IR传感器在有可见光时实现达120 dB的动态范围和卓越的近红外性能,提供高质量RGB图像,及在近红外(NIR)光主动照明场景时提供NIR增强的图像。 Hayabusa 图像传感器平台已扩展到提供一系列分辨率和成像能力,包括嵌入式图像信号处理的配置选择。310万像素(MP)的配置及独特的8:3纵横比使其适用于宽视场应用,如ADAS前视,以满足欧洲新车评测系统(NCAP) 2020标准。高达60帧每秒的能力,还满足电子视频倒车镜或称为第一类摄像机监控系统(CMS)的要求。130万像素的配置在单个紧凑的符合车规的封装中提供一个传感器和图像信号处理器,是百万像素倒车摄像机、环视系统和自动泊车系统等摄像机身空间受限应用的完美选择。 安森美半导体汽车感知分部副总裁兼总经理Ross Jatou说:“汽车厂商和供应商正加速增加车舱内安全和便利功能,以符合新的标准,并提供更多的乘客体验。我们专注于这新兴应用,提供多种高性能的车舱内产品阵容。安森美半导体的Hayabusa系列是世界上首个具备极高扩展性的汽车图像传感器系列,在所有照明条件下都能提供出色的性能,并支持汽车厂商利用核心平台的开发来创建针对特定车辆需求而优化的摄像机系统,加快从工程重用到上市的时间。” 除了Hayabusa系列和RGB-IR传感器方案,安森美半导体还将展示用于ADAS和自动驾驶的激光雷达(LiDAR)和雷达技术。欢迎AutoSens观众参加由安森美半导体智能感知部SensL分部业务拓展副总裁Wade Appelman的演讲 ,主题为“下一代SPAD阵列用于汽车LiDAR”。

    时间:2019-05-28 关键词: 自动驾驶 cmos图像传感器 激光雷达

  • 思特威推出SC8238 CMOS图像传感器,开启4K消费级视频应用新时代

    思特威推出SC8238 CMOS图像传感器,开启4K消费级视频应用新时代

    2019年5月23日,中国上海 — 近日,技术领先的CMOS图像传感器供应商思特威(SmartSens)宣布其行业领先的SmartClarityTM CMOS图像传感器系列再添新成员——SC8238。这款全新产品支持最常用的1/2.7”光学尺寸,能够以更低的功耗实现更高的灵敏度,为4K消费级视频应用带来了极佳的选择。随着智能城市、智能家居等应用场景的普及,主流消费级视频应用中的摄像头逐渐走入“4K时代”,市场需求渐朗——即要求摄像头配备的4K分辨率CMOS图像传感器支持最常见的1/2.7”光学尺寸,并能够在较低的功耗条件下实现高灵敏度,从而在保证部署灵活度的情况下获得更清晰的图像数据。为应对市场需求,思特威推出了4K分辨率的SC8238 CMOS图像传感器。除了支持1/2.7”光学尺寸外,SC8238采用了1.5μm背照式像素技术(BSI),能够以同级别产品中最低的功耗实现高达1160mV/Lux·s的灵敏度,比目前市场同等光学尺寸和分辨率的产品提升30%以上。凭借其优异的产品性能与性价比,SC8238能够帮助视频应用开发者以更低的成本获得更佳的成像效果,应用场景将包括家用监控摄像头、智能家居及物联网摄像头、视频会议系统和入门级运动相机等设备。“思特威SmartClarityTM系列主要针对摄像头应用,其采用了业内领先的背照式像素技术,能够提供优秀的成像性能,低光照条件下的性能尤为突出。”思特威首席市场官姚汝晖女士表示,“此次发布的SmartClarityTM系列全新成员,正是我们以市场需求为导向开发的新一代产品,旨在帮助广大摄像头设备开发者在‘4K时代’获得成功。”目前,SC8238已经获得了思特威广大合作伙伴的密切关注。包括全球领先的监控解决方案供应商Swann在内的诸多行业领袖都曾表示,无论是安防监控,或是智能家居,4K分辨率的监控设备业已成为市场主流。而他们所需要的正是能够满足他们对于性能、功耗等严苛要求的CMOS图像传感器。

    时间:2019-05-23 关键词: cmos图像传感器 4k swann

  • 自动驾驶 –在交接前作好准备

    大规模地放手由人对汽车的控制当然是重要一步。需要从情绪方面/让人去接受和要克服技术障碍。后者的成功需要基于大量的数据、证实和验证。这一切都通过物理手段累积,单是“在高速公路上”测试就需要很长时间,而且很可能会减缓自动驾驶汽车和其他车辆被广泛采用的进程。有趣的是,自动驾驶技术有效性和安全性的大量试验,及适当的宣传,也应有助于解决人类的恐惧感因素-尤其针对有多年驾驶经验和喜欢“亲自驾驶”的人。 由于收集自动驾驶汽车上路的真实数据很耗时,因此工具如NVIDIA的DRIVE™ Constellation很重要,这是个开放的、基于云的平台,能够对自动驾驶汽车的大规模的硬件在环测试和验证进行位准仿真。这些平台在补充和证实无人驾驶汽车在真实世界经验证、安全的测试和早期实现的可行性和成功,取决于与特定技术专家的合作,这些技术是实现自动驾驶汽车的基石。 拥有领先的图像传感器专知和技术的安森美半导体就是这样一家公司。它最近宣布与NVIDIA合作的协议彰显了其声誉,将看到该公司的CMOS图像传感器建模技术用作仿真DRIVE Constellation内真实传感器性能的主要功能。 该图像传感器模型接收来自DRIVE Constellation的场景信息和控制信号,基于输入来计算和输出实时图像。然后将仿真的图像发送回DRIVE Constellation进行处理。该复杂的传感器模型将利用路径中的所有关键参数来提供真实世界图像传感器的精确输出。 这对我们日常生活的改变可能是巨大的,也将对安全和环境产生影响。由工具如NVIDIA的DRIVE Constellation提供的“虚拟试验”,得以合作者如安森美半导体的支持,将惠及那些从事开创性工作的人,使自动驾驶从被测试的概念成为主流现实。

    时间:2019-04-23 关键词: 自动驾驶 cmos图像传感器

  • Teledyne e2v宣布推出用于机器视觉的新型500万像素、1/1.8英寸CMOS图像传感器

    Teledyne Technologies公司旗下的全球视觉解决方案创新公司,Teledyne e2v宣布扩充其Emerald CMOS图像传感器产品系列,推出一款全新500万像素设备。 EmeraldTM 5M专为机器视觉、自动光学检测(AOI)和工厂自动化应用而设计,这些应用需要运动中物体的更高分辨率图像,没有失真。该传感器有单色和彩色 可供选择,采用小型1/1.8英寸光学格式,包含2.8μm,低噪声全局快门像素,并采用2,560 x 1,936阵列排列。该设备还可以通过4线MIPI CSI-2接口以10比特及50帧/秒流式传输视频。 Emerald 5M旨在实现快速而广泛的操作,并包含强大的独特专利功能和感兴趣区域模式。该传感器针对机器视觉应用进行了优化,包括5°主射线角度补偿,采用坚固耐用 的CLGA®封装或小型化有机扇形封装,厚度仅为1.19 mm。 Emerald 5M还通过其全局快门和MIPI CSI-2接口为研发工程师提供了灵活性,使其能够利用可用于移动应用的最新图像信号处理器(ISP)。传感器的嵌入式数字功能 (多个感兴趣区域、子采样、第一帧自动曝光、单帧HDR和片上统计)有助减少处理 器负载并加快产品上市时间。 主要特点: Teledyne e2v Emerald 5M CMOS图像传感器     Teledyne e2v推出适用于各种机器视觉应用的Emerald 5M图像传感器 l全局快门CMOS像素(2.8 μm x 2.8 μm) l1/1.8”光学格式 lMIPI CSI-2接口,最多4线 l包装选项:CLGA或扇形有机包装 l彩色滤光片阵列选项:单色或彩色拜耳 l片上功能:多个感兴趣区域、子采样、单帧曝光、单帧HDR l这款最新的500万像素设备是不断扩展的Emerald系列传感器的成员,目前分辨率为200万、890万、1200万、1600万及6700万像 素。 样品将于2019年第一季度推出。

    时间:2019-04-15 关键词: 机器视觉 e2v cmos图像传感器 teledyne

  • 安森美半导体与NVIDIA合作开展基于云的自动驾驶汽车仿真

    推动高能效创新的安森美半导体(ON Semiconductor,美国纳斯达克上市代号:ON),宣布正充分利用其精密的图像传感器建模技术为NVIDIA DRIVE Constellation™仿真平台提供实时数据。该开放的、基于云的平台为自动驾驶汽车的大规模的硬件在环测试及验证进行位准仿真。 安森美半导体的图像传感器模型接收来自DRIVE Constellation的场景信息和控制信号,基于输入来计算和输出实时图像。然后将仿真的图像发送回DRIVE Constellation进行处理。该复杂的传感器模型将利用从光子向数字输出(例如量子效率、噪声、增益、模数转换、黑电平校正等)转换路径中的所有关键参数来提供真实世界图像传感器的精确输出。 安森美半导体汽车感知分部副总裁兼总经理Ross Jatou说:“很高兴安森美半导体成为NVIDIA DRIVE Constellation平台生态系统的合作伙伴之一。我们创新的、可扩展的图像传感器方案解决自动驾驶严格且不断演进的需求,因此我们可成为如此重要的一个使能自动驾驶项目的一环,将有助于加速安全、强固的无人驾驶的进展,对我们真的很重要。” NVIDIA总经理Zvi Greenstein说:“NVIDIA DRIVE平台为开发人员提供一个完整的硬件和软件生态系统,并得到不同技术和学科的专家支持。安森美半导体先进的成像方案已经证实具有领先同类的性能,他们创新的图像传感器模型可惠及从事开创性工作的人,使自动驾驶从被测试的概念成为主流现实。”

    时间:2019-04-02 关键词: 仿真 自动驾驶汽车 cmos图像传感器

  • 自动驾驶 - 在交钥匙之前做好准备

    毫无疑问,放弃人类对汽车的大规模控制是迈出的重要一步。需要克服情感/人类接受以及技术障碍。后者的成功需要基于大量的数据,证明和验证。通过物理方式积累所有这些,仅在“高速公路”上进行测试将需要很长时间,并且可能会减慢自动驾驶汽车和其他车辆的广泛采用的实现。有趣的是,大量证明自动驾驶技术的有效性和安全性,以及正确的宣传,也应该有助于解决人类的忧虑因素 - 特别是那些多年来热爱'亲身实践'驾驶的人。 从道路上的车辆收集实际数据所需的时间是NVIDIA的DRIVE™Constellation等工具的原因 - 这是一个开放的,基于云的平台,可以对大规模的硬件进行比特精确的仿真。循环测试和自动驾驶汽车的验证 - 非常重要。这些平台在为无人驾驶汽车的成熟,安全和早期实现进行补充和确认实际测试方面的可行性和成功取决于与特定技术专家的合作,这些技术是实现自动驾驶汽车的基石。 安森美半导体拥有领先的图像传感器专有技术和技术,就是这样一家公司。它最近宣布与NVIDIA合作的协议突显了其声誉,并将看到该公司的CMOS图像传感器建模技术被用作模拟DRIVE Con​​stellation内真实传感器性能的主要功能。 所述图像传感器模型同时接收的场景信息和控制信号从驱动器星座以计算并输出基于所输入的实时图像。然后,它将模拟图像发送回DRIVE Con​​stellation进行处理。复杂传感器模型将利用路径中的所有关键参数来提供真实世界图像传感器的准确输出。 我们日常生活的变化可能是巨大的,同时对全球数百万人从A到B的安全和环境影响也会产生影响。由NVIDIA的DRIVE Con​​stellation等工具提供的“虚拟证明”以及安森美半导体等合作伙伴的支持,将使从事突破性工作的人们从受试概念到主流现实的自动驾驶中受益。

    时间:2019-03-27 关键词: 自动驾驶 cmos图像传感器 ar0138at

  • 安森美半导体的AR0430 CMOS图像传感器获“物联之星” 2018中国 IoT最佳创新产品奖

    产业奖认可单一、低功耗传感器在制作视频和深度图像的创新 21ic讯 安森美半导体(ON Semiconductor),宣布其AR0430 CMOS图像传感器因创新设计和丰富特性而获得“物联之星”2018中国物联网(IoT)最佳创新产品奖。 “物联之星”是由中国IoT产业应用联盟举办的年度评选,旨在推动IoT产业的发展,和表彰领先的企业和出色的产品创新。 AR0430适用于IoT应用,包括可穿戴设备、增强实境(AR)/虚拟实境(VR)产品、安防和家居/办公室/工厂自动化,归功于安森美半导体开发的技术,提供不可思议的省电及同步视频和深度映射。AR0430的领先功耗、尺寸和帧率,因此用户可有产生400万像素(MP)图像、功耗小于 8 mW的工作模式。随着电池供电的IoT摄像机的爆发,高能效对高质量成像非常重要。AR0430还包含专有的Super Depth技术,包括色彩滤波阵列(CFA)、先进算法和微透镜,提供距图像传感器一米以内的深度图像。此深度图像支持多种IoT应用,如提供AR/VR用户体验的手势识别和3D模型。 AR0430是极灵活的产品,针对功耗、成本、尺寸和性能而优化。其独特的特性使制造商能开发全新、交互式的IoT应用。 AR0430具有2316 x 1746的有源像素阵列,提供4:3的纵横比。当在正常模式下工作时,该传感器产生400万像素(MP)、30 帧/秒(fps)数据流,仅需110 mW的功率。它还支持120 fps的慢动作模式输出,而在监测模式下功耗仅8 mW。该图像传感器的低功耗使其特别适合电池供电的IoT应用。其他先进的特性包括垂直和水平可编程消隐,以及可编程增益、帧大小和速率、曝光。图像翻转、窗口大小和图像平移也是工程团队可定义的功能。它集成电子卷帘快门,也支持外部机械快门。该CMOS传感器在包括夜间在内的所有照明条件下都能提供高质量的图像,令它特别适用于安防摄像机的应用。 安森美半导体智能感知部消费方案分部副总裁兼总经理Gianluca Colli说:“我们的AR0430真的是一款创新的图像传感器,是IoT应用的出色使能技术,我们很荣幸获“物联之星”奖之嘉许。我们将继续开发创新的产品和方案,协助客户应对他们的挑战以及推动IoT产业的发展。”

    时间:2019-03-12 关键词: 安森美半导体 IoT cmos图像传感器

  • 思特威发力超星光级CMOS图像传感器,率先实现BSI像素工艺有机结合

    近日思特威(SmartSens)宣布其CMOS图像传感器产品系列SmartClarity再添新成员——SC4210。该款CMOS图像传感器是基于BSI(背照式)像素工艺的超星光级1/1.8″光学尺寸图像传感器,分辨率达400万像素,拥有低光照条件下强大的性能表现。 长期以来,在低光照或无光照条件下实现清晰可辨的图像识别始终是困扰CMOS图像传感器开发者的一个重大技术难点。传统的红外或白光补光技术虽然能在低照度环境下获得相对清晰的图像,但却会牺牲图像的色彩,仅可获得黑白图像。而随着安防及人工智能领域对于图像识别的性能需求逐渐提升,不仅需要CMOS图像传感器提供色彩信息,同时对于分辨率、灵敏度、感光度、动态范围、帧率等技术指标也提出了较高的要求。 伴随着人工智能、物联网等应用领域的迅速崛起,智能安防、智能工业、智能驾驶等应用场景逐渐普及,仅中国市场安装的具备AI技术支持的智能监控系统已达2000万套。这一系列全新的应用场景对于CMOS图像传感器提出了更高的性能要求。为了满足行业应用需求,思特威创新性地将BSI像素工艺有机结合于CMOS图像传感器的开发中,并突破性地实现了1/1.8″光学尺寸,最终推出了这款SC4210 CMOS图像传感器。该产品具有诸多行业领先的技术优势,包括: l大尺寸像素结构、高灵敏度与高感光度:SC4210采用BSI像素工艺,实现了3.0μm大尺寸像素结构与1/1.8″光学尺寸,灵敏度高达4800mV/Lux*s,最大信噪比达43dB。 l超强低照能力: 采用SmartSens独特Pixel架构设计的SC4210的SNR1s达到了0.21lux,处于市场领先水平 l宽动态范围:SC4210支持超高动态范围(超过100dB)。 l近红外增强:SC4210具备近红外(NIR)增强功能,能够使850nm~940nm波段的量子效率(QE)提升将近一倍。 l高帧率:在400万分辨率的输出格式下,SC4210最高能以60fps的高帧率运行。     SC4210 CMOS图像传感器将主要应用于安防监控摄像机、人脸识别智能摄像机、工业相机、高端行车记录仪、运动相机以及视频电话会议系统等应用。凭借这一全球首款1/1.8″光学尺寸的400万像素超星光级图像传感器所带来的强大性能,应用端能够实现低光照条件下的清晰彩色成像,极大的提高成像产品的场景适应性。 思特威表示:“自成立伊始,我们便将客户需求与行业应用发展作为技术创新的核心。此次推出SC4210,正是为了顺应AI、物联网等应用的市场发展趋势,结合行业实际需求。我们创新性地将背照式技术和思特威在超星光级CMOS图像传感器领域丰富的产品开发经验相结合,最终诞生了这款具有划时代意义的产品。” 目前,SC4210已经投入量产。

    时间:2018-12-03 关键词: 思特威 cmos图像传感器 智能工业

  • X-Class CMOS图像传感器平台满足机器视觉市场需求,增强工业摄像机设计灵活性

    机器视觉,好比机器的眼睛,可实现捕获、分析图像并根据图像中的信息作出决策。医疗成像、军事侦察领域以及新兴的机器人技术、人工智能(AI)推动着机器视觉市场高速增长。据调研机构Yole Development,自动化、智能交通系统(ITS)、条码扫描和视觉分析等细分市场在2012-2022年的平均年复合增长率约9%。在中国制造2025计划的刺激和不断增加的生产力需求的驱动下,中国对自动化的投资是世界其它地区的3倍。同时,自动化在向嵌入式视觉、AI、深度、3D、超光谱、深紫外光等趋势演进。 安森美半导体具备40多年的成像经验,以34%的市场份额称冠全球工业成像市场,公司的X-Class CMOS图像传感器平台具备业界领先的像素尺寸及卓越的光学性能、更快帧速率、更低功耗、多种速度等级、简化设计等竞争优势,解决机器视觉市场需要分辨率高、图像质量优、能效高且能根据不同需求匹配速度等级的图像传感器的关键市场需求,缩短设计时间,简化设计流程和供应链。 安森美半导体具备无与伦比的成像产品和成像技术 安森美半导体是唯一能同时提供工业级CCD和CMOS像素设计的供应商,无论是产品还是技术在工业成像领域都可说无与伦比,图像传感器阵容广泛,分辨率从VGA到5000万像素,像素尺寸从3.2 um到24 um,成像对角线从3.8 mm到70 mm,并具备电子倍增、系统单芯片(SOC)集成、专有的色彩滤波阵列(CFA)配置、高速输出架构、定制设计能力等广博的成像技术基础。 X-Class平台使单一摄像机设计支持多种分辨率和像素 最初的摄像机设计,设计人员使用每一款图像传感器都需从零开始设计开发,耗时费力成本高。后来,安森美半导体推出PYTHON系列,仅需2块PCB就能支持该系列中的所有八种分辨率(从VGA到25 Mp)。 而X-Class图像传感器平台是PYTHON系列的更进一步演进,通过在同一图像传感器框架内支持多种CMOS像素架构,实现摄像机设计的新维度。这让单一摄像机设计不仅能支持多种产品分辨率,还能支持不同的像素功能,无论是全局快门、卷帘快门、高动态范围,还是其他不同的功能,例如在给定的光学尺寸以牺牲分辨率换取更高成像灵敏度的更大像素,以及优化设计可实现低噪声工作以增加动态范围等等。通过通用的高带宽、低功耗接口来支持不同的像素架构,摄像机制造商可充分利用现有的零件库存并加快新摄像机设计的面市时间,降低设计成本和风险。     图1:X-Class 平台—— 演进的设计功能 X-Class 平台的首两款器件:XGS 8000和XGS 12000 X-Class系列产品中的首两款器件是XGS 12000和XGS 8000,基于先进的3.2 um全局快门CMOS像素,具备卓越的成像性能、高图像均匀性和低噪声等特性,为机器视觉、智能交通系统和广播成像等应用提供高性能成像功能。     图2:XGS 12000 XGS 12000以1英寸光学格式提供1200万像素(4096 x 3072像素)分辨率,为现代机器视觉和检测应用提供所需的成像细节和性能。该器件提供两种速度等级:一种是通过提供高达每秒90帧(fps)的全分辨率速度,充分利用10GigE接口;另一种更低价格版本则以全分辨率提供27 fps,与USB 3.0计算机接口的可用带宽保持一致。 XGS 8000以1/1.1英寸光学格式提供4k/UHD(4096 x 2160像素)分辨率,也提供两种速度等级(130和75 fps),使这一器件成为广播应用的理想选择。     表1:多速度等级、接口匹配不同应用需求 两款器件的封装尺寸均结合低散热,是X-Class接口的低电压、低功耗架构所造就的,能够完全兼容紧凑的29 x 29 mm2摄像机设计。 首两款像素:3.2 um全局快门 随着分辨率的上升,若像素尺寸不变,那么图像传感器芯片尺寸必然会越做越大,与其适配的镜头价格昂贵,这会增加整体成本。因而市场需要减小像素尺寸。而XGS 8000和XGS 12000基于3.2 um全局快门CMOS像素,能在同样的光学尺寸下提高分辨率,且先进的像素设计确保不会因像素更小而影响图像品质,甚至提供更优的性能。     表2:与PYTHON 12k相比,XGS 12000像素尺寸减小但图像质量更优 此外,在机器视觉应用中,成像目标通常都是处于运动状态,若采用卷帘快门,其逐行曝光的方式可能会产生运动拖影,而XGS 8000和XGS 12000采用全局快门设计,所有像素点于同一时间捕获影像数据,从而确保捕获移动物体而无运动伪影。 完整的评估套件支持设计人员的摄像机新设计 安森美半导体提供评估套件支持完整的器件评估,包括静态图像、视频捕获、感兴趣区域读取及自定义测试功能的配置等,以帮助设计人员开发结合全新图像传感器的摄像机新设计。 总结 随着机器视觉检测和工业自动化等工业成像应用的需求持续推进,针对这一不断增长市场的图像传感器的设计和性能也必须不断演进。安森美半导体是全球领先的成像芯片供应商,也是唯一同时具备工业级CCD和CMOS技术的唯一供应商,全面的产品线适用于不同应用场景,且产品具有高分辨率、高帧率、低噪声、小尺寸、低功耗等优势。公司最新推出的X-Class CMOS平台,使单一摄像机设计支持多种分辨率和像素,增强工业摄像机设计灵活性,简化供应链物流,加快设计进程,平台首两款器件采用先进的3.2 um全局快门CMOS像素,并提供多种速度版本,满足机器视觉、ITS和广播成像等不同应用所需的性能和成像功能,在性能、能效、时间和成本等多方面为摄像机制造商带来明显的竞争优势。

    时间:2018-11-01 关键词: 机器视觉 cmos图像传感器 工业摄像机

  • 继MLCC、MOSFET等元器件缺货涨价后,CMOS图像传感器也开始涨价

    继MLCC、MOSFET等元器件缺货涨价之后,CMOS图像传感器(CIS)也开始供货紧张,多家CIS厂商已经涨价。 此前,媒体批露,三星已经正式向其代理商发布涨价通知,从8月份开始,三星CMOS芯片价格涨幅5-20%,并已开始执行。 近日,笔者获悉,国内CIS厂商格科微系列产品也开始涨价,半导体元器件缺货涨价潮正向CIS蔓延。 根据格科微向合作伙伴发布的产品调价单称:由于近期半导体行业普遍供货紧张,原材料价格持续上涨。我司虽已采取了各种措施,但依然无法完全克服成本的大幅度上升。 为保证公司可持续提高优质的产品及服务,我司决定从2018年9月10日起,调整部分CSP产品的售价,具体方案如下:     在格科微CMOS Image Sensor产品线的价格调整中,GC030A产品型号价格涨幅最大,涨幅达25%。据悉,GC030A为30万像素的CIS型号,应用于手机/MID,要求平台自带ISP,支持MTK除72以外的全部,高通全系,展讯7731/7731C/9832系统。 此前,三星率先拉开CIS涨价序幕,涨价幅度在5-20%,涨价产品型号主要集中在8寸产线产能,涨幅最大的以800万像素的CIS为主。 业内人士向集微网透露,格科微CIS由三星晶圆代工,主要集中的8寸产线晶圆又持续短缺,加之格科微的CIS产品又很紧俏,涨价也就在所难免。 今年下半年以来,三星、OminiVison(以下简称“OV”)的CMOS芯片供货紧张,部分型号的产品产能紧缺,供不应求。供应链厂商透露,三星的5E8/3L8/3P3,OV的8856/8858/13856/13858型号的CMOS芯片都非常热销,供不应求。其中OV的8856、8858是800万像素的CIS型号,13856、13858是1300万像素的CIS型号。 据IC Insight统计,2017年全球CMOS图像传感器的销售额为125亿美元,预计2017至2022年,CMOS图像传感器销售量将在11.7%以上的速度增长。随着高端智能手机的陆续推出,不仅相机摄像头需要CIS,像是虹膜识别模块、3D人脸识别模块都会用到CIS,以及汽车电子、智能摄像机IPC的应用面扩大,CMOS传感器需求将持续爆发。 随着三星、格科微COMS芯片已经开始涨价,整个CIS缺货涨价的大幕正加速蔓延,接来下将有更多CIS厂商会调整产品价格,CIS中高低端全系产品价格将持续走高。 附格科产品调价单通知:  

    时间:2018-10-09 关键词: 三星 cmos图像传感器 格科微 虹膜识别模块

  • 艾迈斯宣布其适用于高端机器视觉应用的 CMOS 图像传感器实现批量生产

    艾迈斯半导体备受赞誉的 CMV50000 提供卓越的摄像性能,为自动光学检测应用提高效率 艾迈斯半导体(ams AG)宣布其适用于高端机器视觉应用的 48M高速全局快门 CMOS 图像传感器 CMV50000 已实现批量生产。这款传感器现已批量上市。 CMV50000 是一款 35mm 光学尺寸的图像传感器, 7920 x 6004有效像素, 像素尺寸4.6µm,采用已获专利的 8T像素架构,实现了 CMOS 图像传感器在性能上的突破。CMV50000在12 bit全分辨率或binning模式输出4K/8K分辨率时的运行速度达 30fps,在sub-sampling模式输出4K 分辨率时的运行速度更快,高达 60fps。 这意味着,CMV50000 可为工厂自动化应用提供更大表面范围的细节视图,例如,用于检验手机、平板电脑、笔记本电脑和电视显示屏的自动光学检验 (AOI) 设备和系统。高帧率和高分辨率的结合使制造商能够进一步提高其消费产品组装厂的产能。 艾迈斯半导体的低噪声像素结构可实现出色的电子快门效率,而全局快门操作在捕获快速移动物体时可保证图像无失真。该传感器在全分辨率时的光学动态范围可达 64dB,binning模式输出4K分辨率可达 68dB。采用复杂的新型片上降噪电路,如黑电平箝位电路,使其能够在低照环境下获得高品质图像。 CMV50000的突出性能使得制造商能够用其来替代需要超高分辨率应用中的CCD图像传感器。相比CCD传感器, CMOS图像传感器更易集成到相机系统,帧率更高,功耗更低。 CMV50000 的卓越成像性能在 2018 年初已深受认可,该产品于年初荣获 2018 年图像传感器欧洲颁奖会“最具突破性发展”奖项。 艾迈斯半导体图像传感器市场营销总监 Wim Wuyts 表示:“最近几个月,艾迈斯半导体发现,开发用于平板显示器测试的新型自动光学检验系统和视觉系统设计团队对 CMV50000 的需求旺盛。CMV50000 目前已经过充分认证,可以向制造商批量供货。此外,我们也会提供完整的演示系统,用于评估传感器的性能。” 目前,黑白和彩色版本的 CMV50000 均已实现了量产。

    时间:2018-06-13 关键词: 机器视觉 cmos图像传感器 艾迈斯

  • 安森美半导体推出X-Class CMOS图像传感器平台实现工业摄像机设计新功能

    推动高能效创新的安森美半导体宣布推出X-Class图像传感器平台,使单一摄像机设计不仅能支持多种产品分辨率,还能支持不同的像素功能。这个新平台的首两款器件是1200万像素(MP)XGS 12000和4k / 超高清(UHD)分辨率XGS 8000图像传感器,它们为机器视觉、智能交通系统和广播成像等应用提供高性能成像功能。 X-Class图像传感器平台通过在同一图像传感器框架内支持多种CMOS像素架构,实现摄像机设计的新维度。这让单一摄像机设计不仅能支持多种产品分辨率,还能支持不同的像素功能,例如在给定的光学格式以分辨率换取更高成像灵敏度的更大像素,以及优化设计可在低噪声工作以增加动态范围等等。通过通用的高带宽、低功耗接口来支持不同的像素架构,摄像机制造商可充分利用现有的零件库存并加快新摄像机设计的面市时间。 X-Class系列产品中的首两款器件XGS 12000和XGS 8000均基于此平台的首款像素架构——先进的3.2 um全局快门CMOS像素,具备卓越的成像性能、高图像均匀性和低噪声等特性。 XGS 12000以1英寸光学格式提供1200万像素(4096 x 3072像素)分辨率,为现代机器视觉和检测应用提供所需的成像细节和性能。该器件将提供两种速度等级:一种是通过提供高达每秒90帧(fps)的全分辨率速度,充分利用10GigE接口;另一种更低价格版本则以全分辨率提供27 fps,与USB 3.0计算机接口的可用带宽保持一致。XGS 8000以1/1.1英寸光学格式提供4k/UHD(4096 x 2160像素)分辨率,也将计划提供两种速度等级(130和75 fps),使这一器件成为广播应用的理想选择。 两款器件的封装尺寸均结合低散热,是X-Class接口的低电压、低功耗架构所造就的,能够完全兼容紧凑的29 x 29 mm2摄像机设计。 安森美半导体图像传感器部工业方案分部副总裁兼总经理Herb Erhardt 表示:“随着机器视觉检测和工业自动化等工业成像应用的需求持续推进,针对这一不断增长市场的图像传感器的设计和性能也必须不断演进。我们的全新XGS像素的X-Class平台和器件,使终端用户获得他们在这些应用中所需的性能和成像功能,同时摄像机制造商也能够在当下和未来灵活地为其客户开发下一代摄像机设计。” XGS 12000和XGS 8000将于2018年第二季度开始提供样品,并计划于第三季度量产。两款器件均采用单色和彩色配置的163引脚LGA封装。未来X-Class系列产品还将加入基于3.2 um XGS像素的器件和基于其他像素架构的产品。 为帮助客户开发结合全新图像传感器的摄像机新设计,安森美半导体提供支持完整器件评估的套件,包括静态图像、视频捕获和感兴趣区域读取。其他客制化测试功能也可配置。客户可联系当地安森美半导体销售代表,购买评估套件或查询有关X-Class器件的现场演示。

    时间:2018-03-15 关键词: 安森美半导体 cmos图像传感器 x-class

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