未来10年新兴图像传感器技术应用与市场

原创 TechSugar 2023-08-02 08:00 591浏览 0评论 0点赞

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图像传感是一项非常重要的技术和能力，其应用范围也非常广泛，从网络摄像头、智能手机摄像头到复杂的工业成像系统等。据IDTechEx预测，到2033年，在自主技术应用的推动下，新兴图像传感市场将超过5.59亿美元。

图像传感技术涵盖SWIR（短波红外检测）图像传感器、混合传感器、高光谱成像、基于事件的视觉、波前成像、混合传感器、CCD、薄膜光电探测器、有机和钙钛矿光电探测器、InGaAs图像传感器、量子图像传感器和微型光谱仪等。

新兴图像传感器技术10年市场收入预测

新兴图像传感器超越可见光和IR

尽管用于可见光的传统CMOS探测器已在一定程度上实现了商品化，至少是低值应用，但在先进性方面，除了简单地获取红、绿和蓝（RGB）强度值之外，还提供了更广泛的机会。

因此，行业正致力于开发新兴图像传感器技术，以检测人类视觉之外的光谱范围和更大区域上的成像，同时获取每个像素处的光谱数据，提高时间分辨率和动态范围。

这种机会很大程度上源于机器视觉的日益普及，其中的图像分析是通过计算算法实现的。因此，不需要将所获取的光学数据局限在强度方面。尽管其中一些技术很先进，如高光谱成像或有机光电探测器，但其商用仍处于早期阶段。

超出人眼可见范围的新兴图像传感技术主要有以下几种：

短波红外检测（SWIR，1000-2000nm）：包括OPD-on-CMOS、QD-on-CMOS以及其他新兴的InGaAs传感器替代品，适用于工业、消费品、农业的产品筛选检测。几种技术都有望大幅降价。

印刷（薄膜）图像传感器：采用薄共形印刷工艺制造，可以检测大面积（而不是单个小探测器）。智能手机和平板电脑等消费电子产品是其主要应用市场。

印刷（薄膜）图像传感器

高光谱成像：结合成像技术与光谱技术，利用非常多窄波段的影像数据探测目标的二维几何空间及一维光谱信息，获取高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据。其记录的是整个光谱，而不仅仅是RGB值。该技术广泛应用于食品安全、医学诊断、航天等领域。

基于事件的视觉，也称为动态视觉传感（DVS）：可报告与每个像素强度变化百分比相对应的时间戳，保证更高的时间分辨率和动态范围，同时降低数据传输要求。该技术广泛应用于工业自动化、物联网和汽车等领域的数据采集。

灵活的x射线传感器：主要用于测量特定的材料属性，应用包括医疗和安全成像。未来，通过结合闪烁体层或直接用于PPD，x射线传感也可以用于薄膜光电探测器。

波前成像：可以从传统传感器入射光中提取丢失的相位信息，主要用于眼科和光学元件设计、检查等利基应用。

量子图像传感器：是一种具有空间过采样、时间过采样和单光子计数特点的新型图像传感器，学术界的广泛研究有可能实现远超目前可达到波长和分辨率的检测。

微型光谱仪：又称分光仪，以光电倍增管等光探测器测量谱线不同波长位置强度。在健康监测和生物识别等消费电子产品，以及工业成像和检测设备中的集成使之用途越来越广。

颠覆传统的微型光谱仪

在智能电子和物联网设备增长的推动下，微型光谱仪市场蓬勃发展，低成本微型光谱仪在不同行业的应用越来越多。2021年，Fraunhofer ENAS宣布将生产重量仅为1克、成本仅为1美元的红外光谱仪，用于智能手机集成，能够区分假药、检测空气质量、分析食物分解。

通过集成从可见光到SWIR光谱区域的检测，微型光谱仪可显著提高标准可见光传感器的功能。廉价的微型光谱仪解决方案有望提高自主效率，特别是工业成像和检测及消费电子领域。

微型光谱仪的潜在应用领域

无人机新兴图像传感器

无人机（UAV）导航的自主性演进需要更大范围的传感能力，包括SWIR相机以及其他图像传感器。从无人机的发展看，包括遥控、飞行稳定性、航路点跟随、物体躲避、看到回避、超视距（BLOS）航行自主等几个阶段，此时红外、超声波和/或立体摄像头的加持无疑将大大推进无人机的自主进程。

传感器和AI扩展使无人机从远程控制进入完全“超视距”自主

过去四年里，无人机市场急剧增长，投资历史性向好。无人机的普及，尤其是地图和监视应用，意味着对高光谱成像系统的需求不断增加。在无人机上安装相机进行大面积测量需要低重量和紧凑尺寸的产品，同时需要更高的分辨率和帧速率。

几种具有竞争力的SWIR技术

新兴图像传感器技术还提供了许多其他好处。根据技术的不同，包括以更低的成本获得类似的能力、增加的动态范围、提高时间分辨率、空间可变灵敏度、高分辨率全局快门、减少不必要散射的影响、灵活性和一致性等等。

SWIR：包括混合图像传感器在内，在CMOS读出电路的顶部印有有机半导体或量子点制成的光吸收薄膜层，可以增加SWIR区域的波长检测范围。另一种技术是增程硅，通过修改硅的性质将吸收范围扩展到其带隙限制之外。

目前，这些新方法主要由昂贵的InGaAs传感器主导，如果InGaAs替代品出现大幅降价，将可以在自动驾驶汽车这一最大的潜在市场中使用SWIR成像。

高光谱成像：是一种相对成熟的技术，在精准农业和工业过程检测中有广泛应用。对于需要物体识别的应用来说，因为分类算法有更多的数据可供使用，从入射光中获得尽可能多的信息非常有用。

量子点：在图像传感器中，量子点通常被用作（至少在学术界之外）硅ROIC（光读出集成电路）顶部的光吸收层。它被采用的动机主要有两个：一是减少硅电池厚度，并通过改变量子点两端电压来影响电荷收集，实现全局快门和可变中性密度滤波；二是将图像传感器的检测光谱带宽拓宽到更长波长，远超硅的最大值（约1000nm），使得QD（量子点）器件能够与昂贵的InGaAs传感器竞争。

量子点的挑战在于，它通常以悬浮液形式出售，需要用配体包裹以提高溶解度并防止团聚。制造量子点的技术挑战是控制尺寸分布和避免聚集，配体的选择也会影响电子性质。

薄膜光电探测器：超越单颗微型探测器可检测更大面积的光，用来捕捉生物特征数据，或通过皮肤成像（如柔性探测）。与许多产品一样，随着薄膜光电探测器（OPD或PPD）的发展，其设计可能会有所不同，以适应不同市场的要求。

薄膜OPD和PPD应用评估

薄膜光电探测器的应用现状、技术和业务挑战如下：

智能手机指纹传感器：智能手机显示屏下方的图像传感器可实现4指读数，足够的灵敏度可达到可接受的读出水平，处于原型阶段的技术需要说服一家主要手机制造商改变制造工艺，以整合新的、外部开发的技术。

ISORG 4指读数技术

其他生物特征验证：指纹/手掌扫描仪，例如边境管理使用的扫描仪，对多个手指成像可以提高安全性，对静脉进行成像可以确保指纹不会被复制。该原型具有足够的灵敏度，需要与显示器集成。消费者不愿进行更广泛的生物识别监控是其应用的挑战。

Holst的生物特征验证技术

智能货架：光学传感器可确定货架空间是否被占用，并连接到ERP软件进行物流跟踪。ISORG的光学传感器已商业应用；压力传感器同样适用于这类应用。RFID标签的广泛采用可能会使货架料位传感器变得不必要。
X射线成像：闪烁体可吸收x射线并将其能量转换为可见光，由传感器记录下来。Holst和Siemens的原型需要闪烁器以及高动态范围的耐用性。其市场有限，需要超过硅CMOS探测器的能力，可能需要监管部门的批准。