Введение в сенсорную технологию изображения

Основная предпосылка электронного изображения заключается в том, что световая энергия преобразуется в электричество таким образом, чтобы сохранить визуальную информацию, что позволяет нам реконструировать оптические свойства сцены. Это предсказуемое взаимодействие между фотонами и электронами инициирует процесс захвата цифровых изображений. После того, как энергия, доставляемая падающим фотоном, преобразуется в электрическую энергию, система должна иметь некоторый способ количественно оценить эту энергию и сохранить ее в виде последовательности (или матрицы) значений.

В большинстве датчиков изображения преобразование света в электричество осуществляется фотодиодом, который представляет собой PN-переход, структура которого способствует генерации электронно-дырочных пар в ответ на падающий свет.

Фотодиоды обычно изготавляются из кремния, но другие полупроводниковые материалы, такие как арсенид индия, антимонид индия, теллурид ртути, кадмия и т. Д., Также используются для различных специальных целей.

Важным достижением в технологии датчиков изображения стало создание фотодиода типа «штифтов». На изображении выше фотодиод, как и обычный диод, состоит из области p-типа и области n-типа.

Закрепленные фотодиоды имеют дополнительную область, выполненную из высоколегированного полупроводника p-типа (коротко р); как показано, она тоньше, чем две другие области.

На этом рисунке показана структура приколотого фотодиода, интегрированного в датчик изображения.

Введенные в 1980-х годах, приколотые фотодиоды решили проблему (называемую «гистерезис»), связанную с задержкой передачи генерируемого светом заряда. Закрепленные фотодиоды также предлагают более высокую квантовую эффективность, улучшенные шумовые характеристики и меньший темновой ток (мы вернемся к этим концепциям позже в этой серии).

Сегодня фоточувствительным элементом почти во всех ПЗС-и КМОП-датчиках изображения является приколотый фотодиод.

Двумя основными технологиями обработки изображений являются CCD (устройство с зарядной связью) и CMOS.

Существуют также другие типы датчиков, такие как NMOS-датчики для спектроскопии, миниатюрные фотометры, обеспечивающие чувствительность инфракрасного тепловизора, а специальные приложения могут использовать фотодиодные матрицы, подключенные к пользовательским схемам усилителей.

Тем не менее, мы сосредоточимся на ПЗС и КМОП. Эти две общие категории датчиков охватывают очень широкий спектр приложений и функций.

Кажется, что люди тянутся к оценочному суждению «Что лучше?» Вопросы, такие как поверхностный монтаж или сквозное отверстие? БЮТ или ФЭТ? Канон или Никон? Windows или Mac (или Linux)? Эти вопросы редко имеют значимые ответы, и даже сравнение отдельных особенностей может быть затруднено.

Итак, что лучше, CMOS или CCD? Традиционное сравнение выглядит так: ПЗС-матрица имеет более низкий уровень шума, лучшую однородность пикселей и имеет репутацию превосходного качества изображения. КМОП-датчики обеспечивают более высокий уровень интеграции-снижая сложность для разработчиков схем-и более низкое энергопотребление.

Я не говорю, что эта оценка неточна, но ее полезность ограничена. Многое зависит от ваших потребностей в датчиках и ваших требований и приоритетов.

Кроме того, технология быстро меняется, и большая сумма денег, вложенных в исследования и разработки цифровых изображений, может постепенно изменить структуру ПЗС и КМОП.

Во-вторых, датчики изображения не производят изображения. Это неотъемлемая часть системы цифровой визуализации (очень важная часть, конечно), и воспринимаемое качество изображения, создаваемого системой, зависит не только от датчика, но и от многих других факторов. Нет сомнений, что ПЗС превосходят КМОП-датчики по некоторым оптоэлектронным свойствам. Но связывая CCD с более высокой общейКачество изображения кажется немного неразумным.

Система на основе ПЗС-датчиков требует больших инвестиций в проектирование. ПЗС-матрицы требуют различных не логических уровней мощности и управляющих напряжений (включая отрицательные напряжения), и время, которое должно быть применено к датчику, может быть очень сложным. «Данные» изображения, создаваемые датчиком, представляют собой аналоговый сигнал, который необходимо точно усиливать и дискретизировать, и, конечно же, любая схема обработки сигнала или преобразования данных имеет потенциал для создания шума.

Низкий уровень шума начинается с ПЗС, но на этом не заканчивается-мы должны стремиться минимизировать шум по всей сигнальной цепочке.

Форма выходного сигнала ccd

Для CMOS-датчиков изображения ситуация совершенно иная. Они работают больше как стандартные интегральные схемы, с источниками напряжения логического уровня, встроенной обработкой изображений и цифровыми выходными данными. Возможно, вам также придется иметь дело с некоторым дополнительным шумом изображения, но во многих приложениях это небольшая цена за значительное снижение сложности проектирования, стоимости разработки и стресса.

Обработка изображений не является типичной задачей микроконтроллера, особенно когда вы работаете с датчиками высокой частоты кадров или высокого разрешения. Большинство приложений выиграют от вычислительной мощности цифрового сигнального процессора или FPGA.

Сжатие также необходимо учитывать, особенно если вам нужно хранить изображения в памяти или передавать их по беспроводной сети. Это может быть выполнено с помощью программного обеспечения или программируемого оборудования.