在当今数字时代,イメージセンサ 光学特性是所有视觉系统的心脏,无论是我们日常使用的智能手机、高清监控摄像头,还是尖端的自动驾驶汽车、医疗诊断设备,其核心都离不开高性能的イメージセンサ。这些微小的芯片能够将光信号转化为电信号,进而形成我们所见的图像。然而,要实现清晰、准确、高质量的图像,仅仅有感光能力是远远不够的。イメージセンサ的性能,尤其是其光学特性,是决定最终图像质量、系统集成度以及应用潜力的关键。
イメージセンサ 光学特性涵盖了多个维度,它们共同决定了传感器如何有效地捕捉光线、如何准确地再现色彩、以及在各种复杂光照条件下的表现。从入射光线的角度响应,到不同波长光的转换效率,再到微观层面光子与像素结构的相互作用,每一个细节都至关重要。本文将深入探讨イメージセンサ的各项核心光学特性,包括主光线角度（CRA）的优化、量子效率（QE）与分光感度特性、光学特性的测量与仿真技术、光学特性对AI视觉的影响,以及片上微透镜与光电二极管结构的演进。我们将结合中国本土的实际案例,力求为读者呈现一个全面、深入且富有实践指导意义的イメージセンサ光学特性图景。
主光線角度（CRA）最適化戦略:小型レンズと高性能化の課題と解決策
在追求设备小型化和高性能的今天,智能手机、可穿戴设备乃至无人机等产品对内置摄像头模块的尺寸要求越来越高。这直接导致了镜头尺寸的缩减,进而对イメージセンサ的光学特性提出了新的挑战,其中最为核心的便是主光線角度（Chief Ray Angle, CRA）。CRA指的是光线从镜头出射并入射到传感器像素中心时的角度。理解和优化CRA对于确保图像质量,尤其是在小型化应用中,至关重要。
传统的相机镜头设计,光线通常会以接近垂直的角度入射到传感器表面,即CRA较小。然而,当镜头为了实现小型化而变得更薄、更紧凑时,光线从镜头边缘出射的角度会变得更倾斜,导致CRA增大。如果传感器像素无法有效地捕捉这些倾斜入射的光线,就会出现“边缘失光”（shading）现象,即图像边缘亮度下降,甚至出现“色彩偏移”（color shift）,即图像边缘色彩不准确。
以我们日常使用的智能手机为例,如华为P系列或小米数字系列旗舰机,为了在有限的机身厚度内集成高性能多摄像头系统,镜头模组的设计极限压榨。这就要求其内部的イメージセンサ必须对高CRA光线有良好的响应能力。如果CRA特性不佳,用户会发现在拍摄大光圈照片时,背景虚化区域的边缘可能出现亮度不均或色彩失真,影响最终的成像效果。在车载摄像头领域,如自动驾驶车辆上搭载的广角摄像头,为了实现大视场角,镜头通常会产生较大的CRA,此时传感器对高CRA的适应性直接关系到车辆环境感知的准确性和安全性。
为了解决高CRA带来的问题,イメージセンサ和镜头的设计必须进行深度协同优化。这不再是简单的“镜头搭传感器”模式,而是从系统层面进行一体化设计。镜头设计者会尽量控制出射光线的CRA分布,使其与传感器的最佳CRA响应范围相匹配。同时,传感器制造商也在不断改进像素结构,以提高其对大角度入射光线的捕获效率。
例如,在一些超广角手机镜头中,为了兼顾画质和小型化,镜头设计者会采用复杂的非球面镜片组合,尽可能将边缘光线的CRA控制在传感器可接受的范围内。而对于一些特殊应用,如内窥镜摄像头,其镜头直径可能只有几毫米,出射光线的CRA会非常大。此时,传感器必须具备极强的CRA适应性,否则图像质量将无法满足医疗诊断的需求。
为了应对日益增长的CRA挑战,传感器制造商开发了多种创新技术:
微透镜阵列（Microlens Array）优化: 这是最常见且有效的CRA优化手段。在每个像素的顶部,都集成了一个微型透镜,用于将入射光线聚焦到下方的光电二极管上。通过优化微透镜的形状、尺寸、曲率以及相对于光电二极管的位置,可以有效地调整光线的入射角度,使其更垂直地进入感光区域。对于高CRA场景,可以设计偏心的微透镜,将倾斜入射的光线“掰正”后导入光电二极管。例如,国内领先的传感器设计公司,在为手机厂商定制图像传感器时,会根据不同镜头的CRA特性,精细调整微透镜阵列,以确保在手机边角区域也能获得均匀的亮度和色彩。
片上透镜位移（On-chip Lens Shift）: 针对高CRA光线,可以通过将像素顶部的微透镜相对于其下方的光电二极管进行微小的横向位移来优化光线收集。这种位移并非固定不变,而是根据像素在传感器阵列中的位置（靠近中心还是边缘）进行调整。边缘像素的微透镜会向中心方向偏移,以更好地引导倾斜入射的光线。这项技术在提升边缘画质方面表现出色,尤其对于手机超广角摄像头这类高CRA应用,效果显著。
深光电二极管结构（Deep Photodiode Structure）: 增加光电二极管的深度,可以增加光子在其中被吸收的概率,从而提高量子效率。同时,更深的光电二极管在一定程度上也能更好地捕捉倾斜入射的光线,因为它提供了更长的吸收路径。然而,过深的光电二极管可能会增加串扰（crosstalk）的风险,因此需要权衡。
像素隔离技术（Pixel Isolation）: 为了减少光线从一个像素溢出到相邻像素造成的串扰,通常会在像素之间设置物理或电学隔离。有效的隔离可以确保光线被准确地聚焦到目标像素的光电二极管中,从而间接改善CRA引起的色彩偏移问题。例如,利用深沟槽隔离（Deep Trench Isolation, DTI）技术,可以在像素之间形成物理屏障,显著降低串扰,提升色彩纯度。
通过这些技术的综合运用,现代イメージセンサ正不断突破小型化与高性能之间的矛盾,为智能手机、无人机、自动驾驶等领域提供了强大的视觉感知能力。例如,大疆（DJI）的无人机在集成超轻量级相机模块时,其传感器就必须高度优化CRA,以应对航拍过程中可能出现的极端光照角度和广角畸变,确保图像和视频的稳定性和清晰度。
光の「質」を捉える:イメージセンサの量子効率（QE）と分光感度特性が拓く新応用領域
除了光线的入射角度,イメージセンサ如何有效捕捉不同波长的光线,即其量子效率（Quantum Efficiency, QE）和分光感度特性,是衡量其性能的另一个核心指标。QE定义为每个入射光子被转换为电荷（电子空穴对）的效率,而分光感度则描述了传感器对不同波长光线的响应能力。这两项特性不仅决定了图像的亮度,更决定了图像的色彩准确性、信噪比以及在特殊应用领域的潜力。
高QE意味着传感器能够更有效地利用入射光线,这对于低照度环境下的成像至关重要。提高QE的主要技术途径包括:
背照式（Backside Illumination, BSI）技术: 传统的CMOS传感器采用前照式结构,光线需要穿过金属布线层和介电层才能到达光电二极管,这会导致一部分光线被遮挡或反射,降低QE。BSI技术将感光区域置于芯片背面,光线直接从背面入射到光电二极管,避免了布线层的阻挡,显著提高了光线利用率和QE。目前,几乎所有主流的智能手机高端摄像头传感器都采用了BSI技术,例如索尼IMX系列传感器,它们在低光照条件下表现出色,能拍摄出更明亮、噪点更少的夜景照片。中国国内的传感器厂商如格科微、豪威（已被韦尔股份收购）等,也已全面掌握并应用BSI技术,提升其产品竞争力。
抗反射膜（Anti-Reflection Coating, ARC）: 在传感器表面镀上一层或多层光学薄膜,可以减少光线在空气与传感器介质界面处的反射损失,从而增加进入光电二极管的光量,提高QE。不同波长的光需要不同厚度和折射率的ARC,因此设计一个宽光谱范围高效的ARC是一项复杂的光学工程。
光电二极管结构优化: 优化光电二极管的深度、掺杂浓度分布、以及与微透镜的匹配度,可以最大化光子的吸收效率。例如,一些传感器会采用“深阱”（deep trench）结构,增加光电二极管的有效吸收体积,提升对长波长光（如红色光和近红外光）的响应。
分光感度特性决定了传感器对不同颜色光的响应强度。为了实现准确的色彩再现,イメージセンサ通常会集成拜耳滤色阵列（Bayer filter array）,将每个像素只感应红、绿、蓝三原色中的一种光。然后通过插值算法重构出全彩色图像。理想的分光感度曲线应该是对各自颜色波段有高响应,而对其他颜色波段响应极低,这样才能避免色彩串扰,保证色彩纯净度。
然而,在许多新兴应用领域,对特定波长光的感度需求远超可见光范围:
紫外（UV）感应: 在工业检测中,UV成像可用于检测材料表面缺陷、涂层均匀性、伪钞识别等。例如,在食品安全领域,UV传感器可用于检测食品表面霉菌或细菌污染。在半导体制造中,UV光刻胶的检测也需要高UV感应度的传感器。
近红外（NIR）感应: NIR光具有较强的穿透力,能够穿透雾霾、水蒸气、某些非透明材料。这使得NIR传感器在以下领域大放异彩:
为了满足这些特定波长的感度需求,传感器设计者会采用特殊的材料、结构和工艺。例如,通过调整硅的掺杂浓度或引入锗等元素,可以扩展传感器的红外响应范围。同时,移除或优化传统用于可见光的滤色片,也是提升特定波长感度的重要手段。
在色谱分析、光谱成像等高精度应用中,甚至会使用没有拜耳滤色片的“全光谱”传感器,然后通过外部的分光器件或可调谐滤光片来选择特定波长进行成像,以获取更精确的光谱信息。这些技术进步使得イメージセンサ不再仅仅是捕捉可见光的“眼睛”,而是能够探测更广阔电磁波谱的“多光谱之眼”,开启了前所未有的应用可能性。
見えない光を可視化する:イメージセンサ光学特性の測定・評価技術とシミュレーションの最前線
在イメージセンサ的研发、生产和质量控制过程中,准确地测量和评估其光学特性是不可或缺的环节。这些特性包括量子效率（QE）、主光線角度（CRA）、串扰（Crosstalk）、暗电流（Dark Current）、光响应非均匀性（Photo Response Non-Uniformity, PRNU）等。只有全面掌握这些数据,才能指导产品设计优化,确保产品性能符合预期,并满足客户需求。同时,先进的光学仿真技术在开发早期阶段,能够极大地缩短研发周期,降低成本。
对イメージセンサ光学特性的精确测量,是产品从概念走向量产的必经之路。例如,在手机摄像头模组的生产线上,每个批次的传感器都需要进行QE和CRA的抽样检测,以确保成品率和图像质量的稳定性。如果传感器在出厂前未能准确评估其CRA特性,那么集成到手机中后,很可能出现边缘亮度下降或色彩偏移的问题,导致用户体验不佳,甚至引发大规模召回。
在工业检测领域,如半导体晶圆检测设备,其核心的イメージセンサ需要极高的PRNU（光响应非均匀性）和低暗电流特性。如果这些特性不达标,可能导致检测结果出现误判,进而影响整个生产线的良品率。因此,对这些关键参数的严格测量和校准是确保设备可靠性的基石。
为了实现高精度、高效率的测量,业界开发了多种专业的评估设备和标准化的测量方法:
量子效率（QE）测量: 通常使用单色仪、积分球和标准光源系统。单色仪用于选择特定波长的光,积分球则提供均匀的光照环境,确保光线均匀地照射到传感器表面。通过测量不同波长下传感器输出的电荷量,并与已知光子数量进行比较,即可计算出QE。国际上有一些标准化的QE测量方法,例如ISO 14524定义了数码相机图像传感器的分光感度测量方法。在中国,一些国家级计量机构和大型实验室,如中国计量科学研究院,也建立了专业的QE测量平台,为国内传感器厂商提供校准和测试服务。
主光線角度（CRA）测量: 测量CRA通常需要一个高精度测角仪（Goniometer）系统。该系统能够精确控制入射光线的角度,并测量传感器在不同入射角下的响应。通过扫描不同角度并记录像素输出,可以绘制出传感器的角度响应曲线,从而评估其CRA特性。一些先进的CRA测量设备甚至可以实现对微透镜阵列的局部CRA特性进行测量,帮助工程师更精确地优化像素设计。
暗电流（Dark Current）测量: 暗电流是指在没有光照的情况下,传感器像素内部产生的电荷。它会随着温度升高而增加,是导致图像噪点的重要因素。测量暗电流通常在完全黑暗、温度受控的环境下进行,通过长时间曝光后读取像素输出的电荷量来计算。为了降低暗电流,许多高性能传感器会采用制冷技术,如半导体制冷片（TEC）。
串扰（Crosstalk）测量: 串扰是指光线从一个像素溢出到相邻像素,导致图像模糊或色彩失真。测量串扰可以通过点光源照射单个像素,然后分析相邻像素的响应来评估。或者通过在传感器上投影特定图案（如黑白棋盘格）来分析相邻像素的相互影响。
随着AI和机器视觉的兴起,对高动态范围（HDR）、低噪声、高帧率等特性的测量也变得日益重要。专业的测试设备能够模拟各种极端光照条件,评估传感器在复杂环境下的表现。
在物理测量耗时耗力且成本高昂的背景下,光学仿真技术在イメージセンサ设计阶段发挥着越来越重要的作用。它允许工程师在芯片制造之前,就能预测和优化传感器的光学性能,从而大幅缩短研发周期,降低试错成本。
时域有限差分法（Finite-Difference Time-Domain, FDTD）: FDTD是一种基于麦克斯韦方程组的数值仿真方法,可以精确模拟光波在复杂微纳结构（如微透镜、光电二极管、金属布线层）中的传播、衍射、反射和吸收。它能够提供高精度的像素级光学性能预测,例如光在微透镜中的聚焦效率、光电二极管中的吸收分布、以及光线串扰的程度。国内一些大学和研究机构,如清华大学、中科院半导体所,在利用FDTD进行光电器件仿真方面积累了丰富的经验,为国内传感器设计提供了理论指导。
严格耦合波分析法（Rigorous Coupled-Wave Analysis, RCWA）: RCWA适用于周期性微纳结构的仿真,如光栅、光子晶体等。在イメージセンサ中,它可用于分析光线通过像素阵列的传播特性,尤其在评估微透镜阵列和光电二极管阵列的整体光学响应时表现出色。RCWA在计算效率上通常优于FDTD,适用于对大尺寸周期性结构进行快速迭代优化。
蒙特卡洛仿真（Monte Carlo Simulation）: 蒙特卡洛方法通过模拟大量光子的随机路径,来统计光子在传感器结构中的吸收和散射行为。这种方法对于模拟光子在复杂多层结构中的随机传播、以及评估量子效率和串扰等方面非常有效。它能够处理一些FDTD和RCWA难以模拟的复杂几何形状和随机缺陷。
这些仿真工具与实际测量相结合,形成了“设计-仿真-制造-测量-反馈”的闭环优化流程。例如,在开发一款新型高像素手机传感器时,设计团队会首先利用FDTD和RCWA对微透镜和光电二极管结构进行仿真,预测其CRA和QE特性。然后根据仿真结果进行流片（tape-out）,制造出第一批样品。样品出来后,再通过高精度测量设备进行实际测试,并将测试结果与仿真数据进行比对,从而验证仿真模型的准确性,并指导下一轮的设计迭代。这种高效的研发模式,正是中国传感器产业快速崛起的重要驱动力之一。
AIビジョンを支えるイメージセンサの「目」:光学特性がディープラーニング推論に与える影響と最適化
随着人工智能（AI）技术的飞速发展,图像识别、目标检测、人脸识别等应用已渗透到我们生活的方方面面。在这些AI视觉系统中,イメージセンサ扮演着“眼睛”的角色,其光学特性直接决定了输入数据的“质量”,进而对深度学习模型的训练效果和推理精度产生决定性影响。一个高质量的传感器能够提供更丰富、更准确、更稳定的原始数据,从而使AI模型能够更好地理解场景,做出更精准的判断。
在低照度环境下,图像传感器容易产生大量噪声,如随机噪声、固定模式噪声等。这些噪声会严重干扰AI模型的识别能力。想象一下,一辆自动驾驶汽车在夜间行驶,如果其车载摄像头因传感器噪声过大而无法清晰识别路标或行人,后果将不堪设想。因此,低噪声特性对于AI视觉系统至关重要。
暗电流与读出噪声: 暗电流是传感器在无光照下产生的电荷,读出噪声则是在读取像素电荷时引入的噪声。两者都是低照度下噪声的主要来源。高性能传感器通过优化光电二极管结构、降低缺陷密度、采用先进的读出电路设计（如相关双采样CDS）,以及在某些情况下采用片上温度控制,来显著降低暗电流和读出噪声。例如,在城市监控摄像头中,为了实现24小时不间断监控,需要传感器在夜间也能提供清晰的图像。国内的安防巨头如海康威视、大华股份,在设计其AI监控摄像头时,会优先选择具有极低暗电流和读出噪声的イメージセンサ,并结合图像处理算法进一步降噪,以确保AI分析的准确性。
信噪比（SNR）: SNR是衡量图像质量的重要指标,高SNR意味着图像中有效信号远大于噪声。在低照度条件下,提高QE能够增加信号量,从而间接提高SNR。同时,降低噪声本身也是提升SNR的关键。对于AI模型而言,高SNR的图像意味着其特征提取器能更容易地识别出有意义的模式,而不是被噪声干扰。
动态范围是指传感器能够同时捕捉到的最亮和最暗部分的亮度范围。在现实世界中,光照条件往往复杂多变,例如逆光场景、隧道出入口、室内外光线差异巨大的环境。普通传感器在这些场景下,要么亮部过曝,要么暗部细节丢失,无法提供完整的场景信息。高动态范围（HDR）传感器能够克服这一挑战,提供兼顾亮部和暗部细节的图像。
HDR技术对于自动驾驶、智能家居、视频会议等应用尤其重要。例如,一辆自动驾驶汽车驶出隧道,如果传感器动态范围不足,可能在瞬间无法看清隧道外的强光区域,导致安全隐患。HDR技术通过多种方式实现,包括:
多重曝光: 传感器在短时间内进行多次不同曝光时间的拍摄（例如,一次长曝光捕捉暗部细节,一次短曝光捕捉亮部细节）,然后将这些图像合成一幅HDR图像。这种方法在保证图像质量的同时,可能牺牲一定的帧率。
对数响应像素: 设计具有非线性响应特性的像素,使其在亮度较低时响应灵敏,在亮度较高时响应平缓,从而扩展动态范围。这种方法通常会牺牲一定的信噪比。
片上HDR算法: 一些传感器直接在芯片内部集成了HDR处理单元,可以在硬件层面实时合成HDR图像,减轻后端ISP（Image Signal Processor）的负担。在中国的智能家居领域,如小米、华为的智能摄像头,普遍搭载了HDR功能,以应对室内外光线复杂、逆光等场景,确保用户无论何时都能获得清晰的监控画面。
AI模型在处理HDR图像时,能够获得更丰富的纹理和颜色信息,从而在复杂光照条件下表现出更强的鲁棒性和识别准确性。
色忠实度（Color Fidelity）是指传感器对真实世界色彩的准确再现能力。它受到传感器分光感度特性、拜耳滤色片质量、以及后期图像处理算法的影响。对于AI视觉系统而言,准确的色彩信息对于区分不同物体、识别特定颜色特征（如交通信号灯的红绿灯、特定颜色的警示标志）至关重要。
例如,在工业视觉检测中,如果传感器色忠实度不高,可能导致对产品表面颜色缺陷的误判。在医疗影像中,准确的色彩信息对于病理分析和诊断具有决定性意义。为了提高色忠实度,除了优化传感器本身的分光感度,还需要精确校准色彩矩阵,并采用先进的色彩管理算法。
高质量的イメージセンサ 光学特性对AI模型的影响是多方面的:
训练数据质量: 高质量的传感器能够捕获更真实、更丰富的图像数据,这些数据是训练深度学习模型的“养料”。如果训练数据本身就充满了噪声、色彩失真或动态范围不足,那么无论模型结构多么先进,都难以学到有效的特征,最终导致模型性能上限受限。例如,为自动驾驶模型收集训练数据时,会特意选用高品质的HDR、低噪声传感器,并涵盖各种天气和光照条件,以确保模型在真实世界中的泛化能力。
推论精度与鲁棒性: 在模型部署后的推论阶段,高质量的输入数据能够减少不确定性,提高模型的识别精度和对环境变化的鲁棒性。例如,在人脸识别门禁系统中,一个具备优秀低照度性能和HDR能力的传感器,即使在夜晚或逆光环境下也能准确识别用户,提升使用体验和安全性。商汤科技（SenseTime）和旷视科技（Megvii）等AI视觉公司在开发其人脸识别解决方案时,都会对配套的传感器提出严格的光学性能要求。
计算资源优化: 高质量的原始图像数据意味着AI模型在预处理阶段所需进行的降噪、去伪影等操作更少,从而可以节省计算资源,降低功耗,提高推论速度,这对于边缘计算设备（如智能手机、机器人）尤为重要。
在为AI视觉系统选择传感器时,工程师需要综合考虑应用场景的需求:
自动驾驶和安防监控: 优先考虑高动态范围、低噪声、良好的NIR感度（用于夜视和激光雷达）。
工业检测和医疗影像: 强调高分辨率、高色忠实度、特定波长感度（如UV或定制光谱）。
消费电子（手机、AR/VR）: 关注小型化、高CRA适应性、卓越的低照度性能和色彩表现。
通过对イメージセンサ 光学特性的深入理解和优化,我们可以为AI提供更明亮、更清晰、更准确的“眼睛”,从而解锁更多AI应用的潜能,推动智能社会的持续发展。
イメージセンサの「光の匠」:オンチップマイクロレンズとフォトダイオード構造が織りなす光学特性の進化
イメージセンサ的性能,尤其是其光学特性,并非仅仅取决于外部的宏观镜头,更深层次地,它是由像素内部的微观结构所决定。这些微观结构包括每个像素顶部的片上微透镜（On-chip Microlens）以及其下方的光电二极管（Photodiode）的形状、深度和布局。它们是传感器捕捉光线、转换信号的核心“匠心”所在,直接影响着光线的集光效率、串扰、灵敏度、噪声以及关键的CRA（主光线角度）响应。理解这些微观结构如何相互作用,对于推动イメージセンサ性能的持续进化至关重要。
片上微透镜是每个像素顶部的微型光学元件,其主要功能是将入射到像素表面的光线尽可能多地聚焦到下方狭小的光电二极管区域。在CMOSイメージセンサ中,光电二极管通常只占据像素总面积的一部分（填充因子）,微透镜的作用就是提高这个填充因子,确保更多的光子被有效收集。
集光効率の向上: 早期传感器微透镜是简单的圆形,但随着像素尺寸的缩小,光电二极管的面积也随之减小,导致集光效率下降。为了解决这个问题,微透镜的形状和曲率被精心设计,以最大化光线的聚焦效果。例如,可以采用非球面微透镜,或者优化微透镜的堆叠层数和材料,以减少光线损失。一些先进的传感器甚至会采用“无缝微透镜阵列”,即微透镜之间没有空隙,最大限度地利用了像素面积来集光。
角度応答（CRA）の最適化: 如前所述,微透镜的形状和位置对于CRA特性至关重要。对于传感器边缘的像素,入射光线角度较大,此时微透镜会设计成偏心结构,使其光学中心与光电二极管的几何中心错开,从而将倾斜入射的光线“矫正”后导入光电二极管,有效减少边缘失光和色彩偏移。这种精细的微透镜设计需要高精度的光刻和沉积工艺来完成。
背照式（BSI）传感器的微透镜: 在BSI传感器中,光线从芯片背面入射,避免了金属布线层的遮挡。这为微透镜的设计提供了更大的自由度,可以设计更接近光电二极管的微透镜,从而进一步提高集光效率和CRA响应。这也是BSI传感器在低照度性能和广角成像方面表现出色的重要原因。
中国在半导体制造领域,如中芯国际（SMIC）和华虹宏力（Hua Hong Grace）等晶圆代工厂,在先进工艺节点上,已经具备了制造高精度片上微透镜的能力,为国内传感器设计公司提供了坚实的工艺基础。这些技术进步使得智能手机摄像头能够集成更小的像素（如0.7微米甚至0.6微米）,同时保持甚至提升图像质量。
光电二极管是真正将光子转换为电子的核心单元。其结构设计对传感器的感光能力、噪声、动态范围和串扰有着决定性的影响。
深さ（Depth）と形状: 光电二极管的深度直接影响其对不同波长光的吸收效率。较深的光电二极管能够更好地吸收长波长光（如红色光和近红外光）,因为这些光子的穿透能力更强。但过深可能增加串扰或影响响应速度。因此,需要根据目标应用场景（如可见光相机或NIR相机）来优化其深度。同时,光电二极管的横向形状和尺寸也影响其集光面积和电荷收集效率。
ドーピングプロファイル（Doping Profile）: 通过精确控制硅材料的掺杂浓度分布,可以优化光电二极管内部的电场,从而提高光生电子-空穴对的收集效率,减少复合损失。例如,梯度掺杂可以帮助电子快速漂移到收集节点,降低暗电流和噪声。
深溝分離（Deep Trench Isolation, DTI）: DTI技术是在像素之间制造深而窄的沟槽,并填充绝缘材料。这些沟槽形成了物理屏障,有效阻止了光子和光生电子从一个像素溢出到相邻像素,从而显著降低了像素间的串扰,提高了色彩纯度和图像锐度。尤其是在像素尺寸不断缩小的今天,DTI技术对于保持图像质量至关重要。例如,在手机高像素传感器中,DTI的应用使得即使在极小的像素尺寸下,也能获得清晰的图像边缘和纯净的色彩。
全局シャッター（Global Shutter）構造: 传统卷帘快门（Rolling Shutter）传感器在拍摄快速移动物体时容易出现果冻效应。全局快门通过在所有像素同时曝光后,将电荷快速转移到存储节点,从而消除果冻效应。这通常需要更复杂的光电二极管和电荷传输结构,例如引入额外的存储二极管,以确保在曝光结束后电荷能迅速转移,并等待后续的读出。全局快门传感器在工业检测、无人机航拍、机器人视觉等领域具有无可替代的优势,因为它们需要捕捉精确无畸变的运动图像。国内一些专注于工业视觉的传感器公司,正在积极研发和量产具备全局快门功能的イメージセンサ。
イメージセンサ的微观结构仍在不断演进,以满足更高的性能需求:
堆叠式传感器（Stacked Sensor）: 现代传感器普遍采用堆叠式结构,将感光层（光电二极管）和逻辑电路层（ADC、ISP等）垂直堆叠,通过TSV（Through-Silicon Via）技术连接。这种结构不仅可以减小芯片面积,还能让感光层专注于光线捕捉,逻辑层专注于信号处理,从而实现更高的性能和更低的功耗。未来可能会出现更多层堆叠的结构,集成AI计算单元或更复杂的处理功能。
单光子雪崩二极管（SPAD）阵列: SPAD是一种能够探测单个光子的超灵敏传感器,具有极高的灵敏度和精确的计时能力。SPAD阵列可以用于构建更高精度的LiDAR系统,实现更远距离、更高分辨率的三维感知。随着SPAD工艺的成熟,未来它们可能会集成到消费级产品中,用于更高级的ToF（Time-of-Flight）测距或极低光成像。
新型材料的应用: 除了硅基传感器,研究人员还在探索使用新型材料,如量子点、有机半导体、钙钛矿等,来制造具有特定光谱响应或更高QE的传感器,以满足更广泛的应用需求。
这些微观层面的创新,是イメージセンサ性能不断突破的关键。从微米级的微透镜到纳米级的掺杂区域,每一个细节都体现了“光之匠人”的精湛技艺,共同构筑了现代视觉技术的基石。
結論
イメージセンサ 光学特性是现代科技不可或缺的核心组成部分,它们决定了我们如何捕捉、理解并利用光线信息。从智能手机的便捷拍摄到自动驾驶的精准感知,从医疗诊断的细微洞察到工业生产的严格质检,高性能的イメージセンサ无处不在,并持续推动着各行各业的创新与发展。
我们深入探讨了主光線角度（CRA）如何影响小型化设备中的图像质量,以及通过微透镜阵列和片上透镜位移等技术如何应对高CRA挑战。我们解析了量子效率（QE）和分光感度特性如何决定传感器对不同波长光的响应,并揭示了其在紫外、可见光和近红外领域的广阔应用前景。文章还强调了精确测量和先进仿真技术在イメージセンサ研发中的关键作用,它们是确保产品性能和加速创新周期的重要保障。此外,我们详细阐述了光学特性对AI视觉系统输入数据质量的决定性影响,以及低噪声、高动态范围和色忠实度如何赋能深度学习模型的训练与推理。最后,我们聚焦于片上微透镜和光电二极管等微观结构设计,它们是传感器光学性能持续进化的根本动力。
展望未来,随着人工智能、物联网、虚拟现实和增强现实等技术的进一步普及,对イメージセンサ性能的需求将永无止境。更小巧、更灵敏、更智能、更具光谱选择性的イメージセンサ将不断涌现。中国在イメージセンサ领域正迎来前所未有的发展机遇,从芯片设计到晶圆制造,再到终端应用,本土企业正通过持续的技术创新和投入,在全球产业链中扮演越来越重要的角色。我们相信,对イメージセンサ光学特性的深入研究和不懈追求,将继续点亮数字世界的每一个角落,为人类社会带来无限可能。