据市场研究公司Technavio预计，2020-2024年间，全球CMOS（互补金属氧化物半导体）图像传感器市场将增长至101.5亿美元。CMOS图像传感器曾作为视觉感知工具存在人们的视野之中，现在正逐渐进入新的、更具挑战性的、不断扩展的应用领域。为了满足未来更多的应用需求，CMOS图像传感器需要有更小的封装和更高的分辨率，而人工智能（AI）技术正在进一步发展这项技术，帮助成像技术领域开启新一轮革命。
未来CMOS图像传感器的像素尺寸必须随着填充因子的减小而减小，并且金属布线的反射吸收要求必须最小化，正面照明（FSI或FI）已经成熟，生产成本越来越低，虽然现在接近2微米的高分辨率传感器限制了光敏感区域，不过这造成了更高的产量，添加到微透镜上的额外光波导将尽可能多的光引导到有限的感光区域，但1到2μm是像素尺寸的临界点。
背面照明（BSI或BI）提高了CMOS性能
不过当前，背面照明（BSI或BI）提供了一个有趣的选择，使控制电子设备不限制光敏感区域，光能以较低的量子效率（撞击传感器的光子数与终端收集的电荷载流子数之比）传播得更远。下图显示了背面和正面照明的区别。
CMOS传感器背面照明图
现在，制造商们正在采用BSI和新的传感器设计架构，以提高灵敏度、信噪比和动态范围，制造具有BSI功能的全局快门传感器，用于低光条件下的智能安全和监控摄像头。
例如，索尼降低了2009年推出的500万像素1.75微米双CMOS传感器的复杂性和相关的制造成本；HTC EVO 4G 安卓智能手机以及苹果iPhone 4都采用了OmniVision的BSI；SmartSens科技有限公司已开发出高性能CMOS图像传感（CIS）专利设计，用于监视、汽车、机器视觉和消费电子产品，如运动摄像机、无人机和自动吸尘器。
将全局快门和高速BSI处理结合起来，才能制造出高速图像传感器。通过采用“全局”而非“滚动”快门设计，CMOS传感器的性能可以在汽车、航空和制造业的高速应用中得到极大的提高。虽然“滚动”快门传感器降低了成本并提供了良好的性能，但它们的伪影在快速移动的物体和不稳定或移动的相机中很容易被识别。
而且与从上到下读取图像的“滚动”快门设计不同，全局快门传感器将所有像素同时曝光到图像，这会产生更多的噪声、更多的热量和更少的动态范围。这些不足可以被最小化，但代价要高得多，然而，在高速或低光要求下的结果是明确无误的。
人工智能扩展了图像传感器的应用
人工智能（AI）及其子集机器学习可以改变智能事物的未来行为，智能事物主要分为三类——机器人、无人机和自动驾驶汽车，都需要CMOS图像传感器作为“眼睛”来进行工作。
首先，在高速汽车应用中，全球快门传感器使精确制动和避免碰撞和障碍物成为可能。同时，自主或传统车辆需要车载多曝光、超高动态范围的汽车传感器技术，在高速困难的照明条件下提供卓越的图像，只有全局快门和高速BSI处理才能满足这些要求。
其次，在机器人应用中，为了保证质量、实时维护以及为虚拟机设计收集数据，在高速工业环境中发现小零件的缺陷或缺陷的机器或机器人需要使用全局快门和BSI CMOS技术进行成像。然后，工程师们可以利用收集到的数据为生成性设计软件提供种子，探索设计方案的排列，一对数字孪生兄弟——虚拟和物理的组合，以发现哪些有效，哪些无效。
第三，在无人机领域中，其他消防、急救、救援机构正在使用装有BSI-CMOS高清摄像头的无人侦察机来拯救生命和指导急救人员。通过扫描能够识别特定人类生物特征的无人机，寻找失踪儿童或徒步旅行者的努力可以节省宝贵的时间和生命。
在其他方面，第四，使用BSI CMOS的监控摄像机现在可以记录低光/星光，灵敏度等级从0.01勒克斯（晴朗、月光下的环境）到0.001勒克斯（晴朗、无月光的环境），具有较低的数字噪声，使其适合城市或仓库的安全和观察。
第五，大城市地区的执法机构越来越多地依赖于BSI CMOS图像传感器技术来记录和识别犯罪率高的地点（通常是在低光条件下）的个人。人工智能和具有实时人脸生物特征数据的深度学习行为系统也许有一天能帮助执法部门在犯罪发生前制止犯罪。
第六，CMOS AI/ML技术最有益的地方莫过于医疗保健。同样的机器学习技术，可以发现电路板上的针孔、评估火星地形、或自动识别印刷字符，可以帮助定位和诊断一旦被医生忽视的疾病。计算机辅助诊断使用自动图像分析来提取统计推断，并应用模式分类器来确定所提取特征可能属于的类别，这在乳腺摄影和某些癌症中特别有用。
显然，从以上的应用可以看出，BSI CMOS图像传感器“机器的眼睛”提供的不仅仅是图片，它让我们洞察新的领域和现实。
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