CMOS图像传感器的过去,现在和未来

2023-03-07 10:30   349   0  

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来源:本文由半导体行业观察翻译自semienginerring ,谢谢。


本文主要介绍最先进的CMOS图像传感器技术以及未来的发展。


在过去的十年里,CMOS图像传感器(CIS)技术取得了令人瞩目的进展,图像传感器的性能也得到了极大的改善。自从在手机中引入相机以来,CIS技术取得了巨大的商业成功。


包括科学家和市场营销专家在内的许多人,早在15年前就预言,CMOS图像传感器将完全取代CCD成像设备,就像20世纪80年代中期CCD设备取代了视频采集管一样。尽管CMOS在成像领域占有牢固的地位,但它并没有完全取代CCD设备。


另一方面,对CMOS技术的驱动极大地提升了整个成像市场。CMOS图像传感器不仅创建了新的产品应用程序,而且还提高了CCD成像设备的性能。本文介绍了CMOS图像传感器技术中最先进的技术,并对未来的发展前景进行了展望。


图像传感器的定义和用途


图像传感器是一种将光学图像转换成电子信号的电子设备。转换的方法因图像传感器的类型而异


• “模拟”CCD执行光子到电子的转换。


• “数字”CMOS图像传感器(CIS)执行光子到电压的转换


图像传感器用于数码相机和成像设备,将相机或成像设备接收到的光线转换为数字图像。


CIS vs. CCD


今天,有两种不同的技术用于数字图像采集(图1):


• 电荷耦合器件(CCD)是线性传感器,其输出与接收到的光子数量直接相关。


• 互补金属氧化物半导体(CMOS,或CMOS图像传感器CIS)是一种较新的并行读出技术。


这两种类型的成像设备都将光转化为电子(或电荷),随后即可处理成电子信号。CCD的设计目的是将电荷逐个像素地移动,直到它们到达专用读出区域放大器。CMOS图像传感器直接在像素上进行放大。更高级的CIS技术提供了一个并行读出架构,其中每个像素都可以单独寻址,或者作为一个组并行地读出(参见图1)。


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CMOS传感器的制造成本远低于CCD传感器。由于新型图像传感器的价格下降,数码相机已经变得非常便宜和普及。


在表1中,我们展示了CCD和CMOS架构的主要区别。 每个都有独特的优点和缺点,在不同的应用中各显其能(用绿色表示)。


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表1:CCD与CMOS架构比较(来源:e2V)


CIS中的关键组件


CMOS图像传感器有四个主要组件(见图2):


1光电二极管(PD)


2 像素设计


3 彩色滤光片(CF)


4 微透镜


光电二极管(PD)用于捕捉光,一般用于实现这一功能的是PIN二极管或PN结器件。最广泛实现的像素设计被称为“有源像素传感器”(APS)。通常使用3—6个晶体管,它们可以从大型电容阵列中获得或缓冲像素。彩色滤光片用于分离反射光的红、绿、蓝(RGB)成分。最后,微透镜从CIS的非活性部分收集光,并将其聚焦到光电二极管。微透镜通常具有球形表面和网状透镜。


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图2:CIS中的关键组件(来源:IBM,FSI)


CIS性能参数


有许多参数可用于评估图像传感器的性能。我们使用三个主要指标对这些参数进行分类:


1像素布局:像素数,像素间距,像素填充因子


2像素物理:量子效率,阱容量,动态范围,转换增益,暗电流


3像素读数:信噪比,帧速率,线性度,功耗,位深度,调制传递函数,快门效率


(4)背面照度(BSI)技术与前面照度(FSI)技术


高级CMOS图像传感器制造商正在寻求新的架构,以便在保持或增强电—光性能的同时减小像素尺寸。较小的像素通常会带来更高的分辨率、更小的器件,以及更低的功耗和成本。理想情况下,缩小像素尺寸的任何新CIS架构都不应该降低性能或图像质量。一种较新的CIS架构背面照度(BSI)技术,是常用的前面照度(FSI)技术的有前途的替代方案(见图3)。


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图3:::FSI vs. BSI


BSI技术涉及到将图像传感器倒置,并将彩色滤光片和微透镜应用于像素的背面,以便传感器可以通过背面收集光线。 BSI具有深光电二极管和短光路,从而具有更高的量子效率(1)(QE)和较低的串扰(2)(见图4)。


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图4:串扰


(1)QE =转换成为电子的光子的百分比


(2)电子串扰=相邻像素之间的电荷(电子或空穴,取决于像素类型)的扩散。它由于底层的电子机制(扩散和漂移)而在硅材料中发生


BSI流程


使用BSI架构制作CMOS图像传感器需要许多工艺步骤。两种不同的BSI工艺流程Si-Bulk(图5)和SOI(图6)如下所示:


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图5:BSI Si-Bulk简化流程


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图6:BSI SOI工艺流程(来源:Yole)


CIS的全局快门(GS)与滚动快门(RS)


“滚动快门”(RS)是一个技术术语,指的是图像传感器扫描图像的方式。如果传感器采用RS,则表示从传感器的一侧(通常是顶部)到另一侧依次逐行扫描图像。通常,CMOS图像传感器在RS模式下工作,其中曝光和快门操作逐行(或逐列)执行。


“全局快门”(GS)也是一个技术术语,指的是可以同时扫描图像的整个区域的传感器。在GS传感器中,使用所有像素同时捕获图像。GS架构包括一个存储器结构和附加的MOS晶体管,以提供额外的功能。今天,大多数CIS成像器采用GS模式来避免失真和伪像,如寄生光敏感度(见图7)。使用GS功能的CMOS图像传感器用于各种领域,包括广播、汽车、无人机和监控应用。


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图7:滚动(左)与全局(右)快门模式


3D堆叠CIS


手机的增长是过去5年来CIS单位出货量增长的主要动力。随着CIS市场收入的增长,研发支出和专利申请也在增加。这一努力带来了先进的移动摄像系统,其中包含了一些新技术,例如:


1用于快速自动对焦(AF)的相位检测像素阵列(PDPA)


2 〜1μm生成像素,具有优越的低光灵敏度


3先进的芯片堆叠,具有与图像信号处理器(ISP)晶圆连接的BSI CIS晶圆


4 视频录制高达4K


3D堆叠图像传感器由在逻辑裸片上面对面堆叠的BSI图像传感器裸片组成。投资堆叠式芯片CIS开发的动机各异,具体取决于制造商,但可概括为:


1添加功能


2减少形式


3 支持灵活的生产选择


4有助于3D堆叠中每个裸片的优化


索尼在2012年推出了全球首款用于消费电子产品的堆叠芯片CIS相机系统,2013年初,平板电脑中使用了8 MP ISX014堆叠芯片。第一代芯片采用了上一代TSV,将索尼制造的90nm CIS裸片的pad与65nm ISP的pad连接起来(来源:Chipworks)。


索尼的13 MP IMX214第二代堆叠CIS芯片的制造类似于其90/65 nm(CIS / ISP)技术,并于2014年用于iPhone6 / 6s中。


最近(2017年2月),索尼公布了3层CIS器件,包括顶层BSI传感器或CIS光电二极管,中层DRAM单元阵列和底层逻辑作为ISP(图8)。它是具有1um x 1um像素尺寸的23MP图像传感器,使用新的混合键合结构(常规结构类似于TSV)。


索尼还在2017年5月发布了其首款三层960 fps相机,并配备了三明治式堆叠的DRAM。


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图8:索尼3层堆叠CIS器件(来源:ISSCC 2017&TechInsights)


3D堆叠CIS的历史


在表2中,我们总结并展示了3D堆叠CIS的历史(来源:www.3DIC.org)。我们可以清楚地看到,技术从氧化物粘合+通过最后的TSV堆叠技术转移到混合键合技术,再到最近的顺序3D集成技术。


台湾国立纳米器件实验室和清华大学的研究人员最近展示了一个单片3D图像传感器。他们按顺序制造了单层(小于1nm)的TMD(过渡金属二硫属性元素)光晶体管阵列,使用CVD生长的MoS2,通过高强度的内部连接转移到3D逻辑/存储器混合IC中。


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表2:堆叠CIS的历史(来自www.3DIC.org)


现在和未来的CIS技术/市场/玩家


未来CIS技术采用的路线图受到三个限制或驱动因素的推动:


1尺寸(3维,相机模组的X,Y和Z)


2图像质量(分辨率,低光性能,对焦(AF)和稳定性(OIS))


3功能(慢动作影像,图像分析,运动控制)


BSI,3D堆叠BSI,3D混合以及3D顺序集成都是影响未来CIS技术应用的关键技术。


多年来,CIS市场的竞争格局已经发生了很大的变化。索尼是市场、生产、技术的领导者。Omnivision和三星一直保持强劲,Galaxycore和Pixelplus这样的新玩家也在崛起。同时,集成器件制造(IDM)模型一直是佳能和尼康的强大动力来源,它们都经受住了数码相机的缓慢发展。至于松下,它已经与Tower Jazz成立了一家合资公司,以协助其在高端成像应用领域的探索。


今天,CIS行业是由手机和汽车应用推动的。智能手机摄像头的创新将会继续,尽管这个大批量应用的竞争非常激烈。为了保持竞争力,CIS制造商正被迫将越来越多的功能整合到移动摄像机中(见图9)。


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图9:移动摄像机功能的转型(来源:Yole)


智能手机的应用正处于CIS市场份额的领先地位,但许多其他应用将成为CIS未来增长的一部分。许多IDM和无晶圆厂公司正在为新兴的更高利润率的成像应用开发芯片,如汽车、安全、医疗和其他领域。这些应用中出现了巨大的机会,推动了新兴供应商和现有供应商的市场和技术工作。这些新兴的机遇正在将移动成像技术推向其他增长领域,我们可能会看到从视觉成像到视觉感知以及其他交互式应用的转变。


原文链接:https://semiengineering.com/cmos-image-sensors-cis-past-present-future/



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