從CCD到CMOS
據諮詢機預測，2021年至2025年，全球CMOS影象感測器的出貨量將繼續保持8。 5%的年複合增長率，2025年預計可達116。 4億顆。前不久，索尼宣佈成功開發全球首個雙層電晶體畫素堆疊式CMOS影象感測技術，並表示新的架構大約增加了1倍飽和訊號電平，拓寬了動態範圍並降低了噪聲，從而能顯著提高成像效能。
而對於影象感測器，
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影象感測器，或稱感光元件
，是一種將光學影象轉換成電子訊號的裝置，它被廣泛地應用在數碼相機和其他電子光學裝置中。早期的影象感測器採用模擬訊號，例如攝像管。
隨著數碼技術、半導體制造技術以及網路的迅速發展，市場和業界都面臨著跨平臺的視訊、影音、通訊大整合時代的到來，影象感測技術也得到了更大的發展。近幾年，隨著人工智慧的興起，影象感測器作為輸入訊號的其中一種，支撐著諸如人臉檢測、工業異常檢測、手勢識別等諸多重要的應用。
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影象感測器的分類
影象感測器產品主要分為CCD、CMOS以及CIS感測器三種。
CCD是應用在攝影攝像方面的高階技術元件，CMOS則應用於較低影像品質的產品中，其優點是製造成本較CCD更低，功耗也低得多，這也是市場很多采用USB介面的產品無須外接電源且價格便宜的原因。CIS則是接觸式影象感應裝置。它採用觸點式感光元件進行感光，用CIS技術製作的掃描器具有體積小、重量輕、生產成本低等優點，在傳真機、掃描器、紙幣清分兌零等領域應用非常廣泛。但CIS技術也有不足之處，譬如無法做成高解析度的掃描器，掃描速度也比較慢，因而目前在市場上被廣泛應用的主要是CCD、CMOS兩種影象感測器器件。
儘管在技術上有較大的不同，但CCD和CMOS兩者效能差距並不是很大。CCD可分為線型與面型兩種，其中線型應用於影像掃瞄器及傳真機，而面型主要應用於數碼相機、攝錄影機、監視攝影機等多項影像輸入產品上。通常，CCD感測器具備高解析度、低雜訊、動態範圍廣、良好的線性特性曲線、高光子轉換效率、大面積感光、光譜響應廣、低影像失真、體積小重量輕、低耗電力，電荷傳輸效率佳、不受強電磁場影響、可大批次生產等優點。
相較於CCD，CMOS感測器採用一般半導體電路最常用的CMOS工藝，具有整合度高、功耗小、速度快、成本低等特點，最近幾年在寬動態、低照度方面發展迅速。CMOS主要是利用矽和鍺兩種元素所做成的半導體，透過CMOS上帶負電和帶正電的電晶體來實現基本的功能。這兩個互補效應所產生的電流即可被處理晶片記錄和解讀成影像。
在模擬攝像機以及標清網路攝像機中，CCD的使用最為廣泛，長期以來都在市場上佔有主導地位。CCD的特點是靈敏度高，但響應速度較低，不適用於高畫質監控攝像機採用的高解析度逐行掃描方式，
因此進入高畫質監控時代以後，CMOS逐漸被人們所認識，高畫質監控攝像機普遍採用CMOS感光器件。
2
角逐應用市場
從90年代伊始，CMOS影象感測技術在業內得到重視並獲得大量研發資源，在應用上持續擠壓CCD影象感測器的市場空間。CMOS影象感測器晶片成為了全球積體電路的重要組成部分之一，其主要優勢可歸納為以下
三個層面
：
成本
上
：CMOS影象感測器晶片一般採用適合大規模生產的標準流程工藝，在批次生產時單位成本得以遠低於CCD；
尺寸上
：CMOS感測器能夠將影象採集單元和訊號處理單元集到同一塊基板上，體積得到大幅縮減，使之非常適用於移動裝置和各類小型化裝置；
功耗上
：CMOS感測器相比於CCD還保持著低功耗和低發熱的優勢。
全球影象感測器市場規模（出貨量口徑）
（資料來源：Frost&Sullivan）
據瞭解，隨著影象感測技術的不斷革新及下游行業應用規模的逐步擴大，全球影象感測器市場規模近十年來都呈現出持續增長態勢。自2016年至2020年，全球影象感測器出貨量從2016年的46。 9億顆快速增長至2020年的82。 6億顆，期間年複合增長率達到15。 2%。據Frost&Sullivan推測，各應用領域對於影象感測器更廣更深的需求預計仍會助其維持一定的增長速度。
全球影象感測器出貨量有望在2025年達到120. 8億顆，2021年至2025年期間年複合增長率預計將達到7. 9%。
近年來，各頭部CMOS影象感測器設計廠商不斷推進背照式和堆疊式技術，讓CMOS影象感測器從過去主導的智慧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。
而得益於安防監控、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影象感測器的整體出貨量及銷售額不斷擴大。自2016年至2020年，全球CMOS影象感測器出貨量從41。 4億顆快速增長至77。 2億顆，期間年複合增長率達到16。 9%。
預計2021年至2025年，全球CMOS影象感測器的出貨量將繼續保持8. 5%的年複合增長率，2025年預計可達116. 4億顆。
全球CMOS影象感測器市場規模（出貨量口徑）
（資料來源：Frost&Sullivan）
3
人工智慧與影象感測器
隨著人工智慧時代的來臨，相應的晶片產品和行業也出現了對應的新方向。在人工智慧的各個分支中，機器視覺無疑是應用最廣泛的方向。機器視覺是使用機器學習／人工智慧的方法來分析視覺訊號，並且透過人工智慧直接產生分析結果。因此，機器視覺自然就需要一個影象感測器來作為輸入訊號，
而隨著機器視覺和人工智慧的逐漸發展，機器視覺與影象感測器晶片的結合成為“智慧影象感測器”，順應了技術發展的脈絡。
影象感測器為機器視覺這一最重要的應用提供輸入訊號。在傳統的機器視覺晶片解決方案中，影象感測和人工智慧演算法的執行在不同的硬體上完成，影象感測器提供影象訊號，而處理器或者AI加速晶片執行人工智慧演算法。然而，這樣的做法在強調低功耗和能效比的移動端或IoT智慧裝置中，將會造成能量的浪費，並且難以處理一些需要常開（always-on）的應用場景。透過人工智慧賦能的影象感測器就可以解決這個問題。
具體來說，這樣的智慧影象感測器在影象感測器模組中集成了人工智慧演算法的執行模組，
因此可以直接輸出機器視覺演算法的結果，而這樣執行機器視覺的方法也常被稱為“感測器內運算（in-sensor computing)”
。透過感測器內計算，機器視覺演算法的執行單位從SoC換到了影象感測器，因此在執行機器視覺演算法時，SoC無需處於喚醒狀態，也無需執行作業系統，而是可以處於低功耗的待機狀態。另一方面，感測器內運算由於整個系統比較簡單，並沒有執行作業系統等額外開銷，並且有為機器視覺演算法量身定做的加速器晶片模組，因此效比可以做到很高。最後，在介面方面，通常可以實現由智慧影象感測器在檢測到重要輸出時才去以中斷的方式去喚醒SoC，並且只需要傳遞機器視覺演算法執行的結果，因此資料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影象感測器帶來新的發展，從CCD的半壁江山，到CMOS的後來者居上，以及“智慧影象感測器”的誕生，
影象感測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。
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：智慧製造縱橫2022。02月刊
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