大家好，小科來為大家解答以上問題。對于圖像傳感器，你們了解多少這個很多人還不知道，現在讓我們一起來看看吧！

1、從CCD到CMOS

2、根據顧問的預測，全球CMOS圖像傳感器的出貨量將繼續保持8的復合年增長率。5%，預計將達到11。2025年640億。

3、不久前，索尼宣布成功開發出全球首個雙層晶體管像素堆疊CMOS圖像傳感技術，并表示新架構將飽和信號水平提高了約一倍，拓寬了動態范圍，降低了噪聲，從而顯著提升了成像性能。

4、還有對于圖像傳感器，你們了解多少？

5、圖像傳感器或光敏元件是一種將光學圖像轉換成電子信號的設備。它廣泛應用于數碼相機和其他電子光學設備。

6、早期的圖像傳感器使用模擬信號，如攝像管。

7、隨著數字技術、半導體制造技術和網絡的快速發展，市場和行業面臨著視頻、音視頻、通信跨平臺融合時代的到來，圖像傳感技術也得到了極大的發展。

8、近年來，隨著人工智能的興起，圖像傳感器作為輸入信號之一，支持人臉檢測、工業異常檢測、手勢識別等許多重要應用。

9、一個

10、傳感器的分類

11、圖像傳感器產品主要分為CCD、CMOS和CIS傳感器。

12、CCD是攝影中使用的高端技術元件，而CMOS用于低畫質的產品。它的優點是比CCD制造成本更低，功耗更低，這也是市面上很多帶USB接口的產品不需要外接電源，價格便宜的原因。

13、CIS是一種接觸式圖像傳感設備。

14、它使用接觸式光敏元件進行光傳感。采用CIS技術制作的掃描儀具有體積小、重量輕、生產成本低等優點，廣泛應用于傳真機、掃描儀、鈔票清分歸零等領域。

15、然而，CIS技術也有缺點，如無法制作高分辨率掃描儀，掃描速度慢。因此，目前市場上廣泛使用CCD和CMOS圖像傳感器器件。

16、雖然技術上差異很大，但是CCD和CMOS的性能差距并不大。

17、CCD分為線狀和面狀兩種。線型用于圖像掃描儀和傳真機，而區域型主要用于數碼相機、錄像機、監控攝像機和其他圖像輸入產品。

18、一般來說，CCD傳感器具有分辨率高、噪聲低、動態范圍寬、線性特性曲線好、光子轉換效率高、面積靈敏度大、光譜響應寬、圖像失真小、體積小、重量輕、功耗低、電荷傳輸效率好、不受強電磁場影響、可批量生產等優點。

19、與CCD相比，CMOS傳感器采用了一般半導體電路中最常用的CMOS工藝，具有高集成度、低功耗、高速、低成本的特點。近年來在寬動態、低照度方面發展迅速。

20、CMOS主要是由硅和鍺制成的半導體，其基本功能是由CMOS上的正負晶體管實現的。

21、由這兩種互補效應產生的電流可以被處理芯片記錄并解釋成圖像。

22、在模擬攝像機和標清網絡攝像機中，CCD應用廣泛，長期占據市場主導地位。

23、CCD的特點是靈敏度高，但響應速度慢，不適合高清監控攝像機采用的高分辨率逐行掃描。因此，進入高清監控時代后，CMOS逐漸被人們認可，高清監控攝像機一般采用CMOS感光器件。

24、2

25、爭奪應用市場

26、自20世紀90年代初以來，CMOS圖像傳感技術就受到了業界的關注，并獲得了大量的研究成果。這不斷擠壓了CCD圖像傳感器在應用中的市場空間。

27、CMOS圖像傳感器芯片已經成為全球集成電路的重要組成部分之一，其主要優勢可以歸納為以下三個方面：

28、成本：CMOS圖像傳感器芯片一般采用適合量產的標準工藝，量產時單位成本遠低于CCD；

29、尺寸：CMOS傳感器可以將圖像采集單元和信號處理單元集成在同一塊基板上，體積大大減小，非常適用于移動設備和各種小型化設備；

30、功耗：CMOS傳感器與CCD相比具有低功耗、低發熱的優點。

31、自2016年至2020年，全球圖像傳感器出貨量從2016年的46. 9億顆快速增長至2020年的82. 6億顆，期間年復合增長率達到15. 2%.據Frost&Sullivan推測，各應用領域對于圖像傳感器更廣更深的需求預計仍會助其維持一定的增長速度。

32、全球圖像傳感器出貨量有望在2025年達到120. 8億顆，2021年至2025年期間年復合增長率預計將達到7. 9%。

33、 近年來，各頭部CMOS圖像傳感器設計廠商不斷推進背照式和堆棧式技術，讓CMOS圖像傳感器從過去主導的智能手機市場逐漸朝汽車、安防監控、醫療、VR以及工業等諸多細分市場滲透覆蓋。

34、 而得益于安防監控、汽車電子和其他新興領域的快速發展及多攝手機的廣泛普及，CMOS圖像傳感器的整體出貨量及銷售額不斷擴大。

35、自2016年至2020年，全球CMOS圖像傳感器出貨量從41. 4億顆快速增長至77. 2億顆，期間年復合增長率達到16. 9%。

36、預計2021年至2025年，全球CMOS圖像傳感器的出貨量將繼續保持8. 5%的年復合增長率，2025年預計可達116. 4億顆。

全球CMOS圖像傳感器市場規模（出貨量口徑） （數據來源：Frost&Sullivan)

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人工智能與圖像傳感器

隨著人工智能時代的來臨，相應的芯片產品和行業也出現了對應的新方向。

42、在人工智能的各個分支中，機器視覺無疑是應用最廣泛的方向。

43、機器視覺是使用機器學習／人工智能的方法來分析視覺信號，并且通過人工智能直接產生分析結果。

44、因此，機器視覺自然就需要一個圖像傳感器來作為輸入信號，而隨著機器視覺和人工智能的逐漸發展，機器視覺與圖像傳感器芯片的結合成為“智能圖像傳感器”，順應了技術發展的脈絡。

45、 圖像傳感器為機器視覺這一最重要的應用提供輸入信號。

46、在傳統的機器視覺芯片解決方案中，圖像傳感和人工智能算法的運行在不同的硬件上完成，圖像傳感器提供圖像信號，而處理器或者AI加速芯片執行人工智能算法。

47、然而，這樣的做法在強調低功耗和能效比的移動端或IoT智能設備中，將會造成能量的浪費，并且難以處理一些需要常開（always-on)的應用場景。

48、通過人工智能賦能的圖像傳感器就可以解決這個問題。

49、 具體來說，這樣的智能圖像傳感器在圖像傳感器模組中集成了人工智能算法的運行模塊，因此可以直接輸出機器視覺算法的結果，而這樣運行機器視覺的方法也常被稱為“傳感器內運算（in-sensor computing)”。

50、通過傳感器內計算，機器視覺算法的運行單位從SoC換到了圖像傳感器，因此在運行機器視覺算法時，SoC無需處于喚醒狀態，也無需運行操作系統，而是可以處于低功耗的待機狀態。

51、另一方面，傳感器內運算由于整個系統比較簡單，并沒有運行操作系統等額外開銷，并且有為機器視覺算法量身定做的加速器芯片模組，因此效比可以做到很高。

52、最后，在接口方面，通常可以實現由智能圖像傳感器在檢測到重要輸出時才去以中斷的方式去喚醒SoC,并且只需要傳遞機器視覺算法運行的結果，因此數據傳輸的開銷也大大降低了。

結 語

我們可以看到，隨著大環境的變化，不同階段，不同技術的融合也給圖像傳感器帶來新的發展，從CCD的半壁江山，到CMOS的后來者居上，以及“智能圖像傳感器”的誕生，圖像傳感器技術在不斷為行業賦能的同時，亦在持續豐富和拓展自身的內涵，實現越來越廣闊的場景應用。

審核編輯 ：李倩

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