安森美半导体：工业机器视觉细分领域的隐形冠军
众多周知，在 汽车 半导体领域，安森美半导体堪称大牛，你或许不知道的是，在工业细分领域，安森美半导体亦为翘楚。在2020年9月25日举行的安森美半导体智能感知策略及方案在线媒体交流会上，中国工控网获悉，据欧洲第三方调研公司Yole Development数据显示，安森美半导体在工业机器视觉领域的市场份额排名第一。
致力于推动高能效电子的创新，安森美半导体提供全面的高能效联接、感知、电源管理、模拟、逻辑、时序、分立及定制器件阵容，使客户能够减少全球的能源使用。安森美半导体市场范围非常广泛，核心市场主要码歼是在 汽车 、工业、通信、消费类和计算。
“我们最大的市场份额集中在 汽车 、工业和通信。”安森美半导体智能感知部全球市场和应用工程副总裁易继辉（Sammy Yi）说，“这些行业有几个非常重要的共同点，一是对产品性能要求非常高；二是对产品质量和可靠性要求非常高；三是对产品长期供货的持续性要求非常高。而这正是安森美半导体的优势所在。”
安森美半导体主要分为三个产品部门，分别是电源方案部（PSG）、先进方案部（ASG）和智能感知部（ISG）。设立于2014年的智能感知部（ISG）年轻且活跃，是安森美半导体目前成长速度最快的部门。
“ 汽车 、机器视觉和边缘人工智能是智能感知部主攻的三个市场方向。”易继辉说， 汽车 行业虽属传统行业，但近年来得益于电力化、智能化， 汽车 行业焕发新生。为了打造更加安全、舒适的智能 汽车 ，各类感知产品应用需求激增。“安森美半导体在 汽车 智能感知方面成长速度远比 汽车 行业本身发展速度快得多，就是因为 汽车 采用新技术的速度非常快。”
同样，在工业4.0时代， 历史 悠久的机器视觉在自动化、人工智能等技术的加持下不断产生新的发展动力和活力。特别是在中国市场，越来越多的制造企业考虑采用机器视觉帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提高效率并降低成本，从而实现生产效益最大化。
机器视觉作为新兴技术被寄予厚望，被认为是自动化行业一个具备光明前景的细分市场。从全球范围看，由于下游消费电子、 汽车 、半导体、医药等行业规模持续扩大，全球机器视觉市场规模呈快速增长趋势，2017年已突破80亿美元，并预计到2020年全球市场规模将达到125亿美元，2025年将超过192亿美元。
相较于前两者，边缘人工智能属于行业“新兵”，但潜力无限。“边缘人工智能主要是由人工智能、5G、IoT等新技术导入后开发出新的应用，发展非常迅速，经常隔几天、隔几个培脊礼拜，就会有新客户打电话来说他们有新的想法和应用，希望得到帮助。”易继辉配模渗举例道。
在上述核心市场，安森美半导体智能感知部都做了长时间的投入和布局，包括图像感知，多光谱、高光谱的感知，激光雷达感知、毫米波雷达感知、传感器融合此类深度感知。这些都在推动人工智能和第四次工业革命的进步。
工业人工智能应用，图像传感器是关键
随着智能制造的逐步深入推进，工业机器视觉、机器人、人工智能技术发展迅速，图像传感器是助其发展的关键技术。工业人工智能应用的发展给图像传感器带来了更高的挑战，包括推动了后者在全局快门性能、高速拍摄、大分辨率、使用不可见光谱区域和三维体积深度提供的信息进行关键推断，以及神经网络处理的发展。
易继辉举例说，平板检测是整个工业机器视觉行业中，对图像传感器最有挑战性的应用，从1K、2K、4K一直到8K，像素要求逐渐提高。
具体来讲，平板检测过程分两步：第一步是暗检测，上电前主要检测一些指纹、划痕和其他物理上的问题；第二步是上电以后，检测发光源。LED有一个亮板在后面作为发光源，而OLED，特别是AMOLED（Active Matrix OLED）的每个像素都是一个单独发光源，像素和像素之间发光的强度和色彩的均匀度，都要能够很准确地侦测出来，这就对图像传感器的要求非常高。
“过去检测LED面板上的1颗像素，对应需要9颗像素（3 3），OLED则对应需要16颗（4 4），甚至25颗（5 5）像素。平板检测对图像传感器的像素要求越来越高，从4,500万到1.5亿像素，甚至超过2亿像素。”易继辉说。
易继辉以1.3英寸固定尺寸的图像传感器为例，阐述图像传感器技术发展路线图。首先，图像传感器的分辨率在逐年提升，从过去的200万像素、500万像素、800万像素、1200万像素，逐步升级到现在超过2000万像素。其次，噪声导数相当于图像质量，在同样大小的尺寸下的图像传感器逐年随着像素的增大，图像质量也在不断提高。此外，带宽也是逐年提高。比如，一个29 29mm2标准的工业用摄像头，十年前可能只是200万像素，后来逐渐增加到300万、500万、1200万，今年已经能够用到1600万像素。
“安森美半导体在技术上有非常长时间的积累。”易继辉说，如全局快门，在高速运动下使图像不会有拖影；内校正，像素内的校正，以前都是在系统里通过软件校正，现在直接做到硬件里，像素内部去做图像校正；工艺节点，从110纳米到65纳米，再到45纳米，甚至更小，充分利用了摩尔定律的优势，即成本、尺寸、耗电量都在逐年下降；背照式，在同样尺寸下分辨率越来越高，像素尺寸可能越来越小，感光量、感光度，特别是暗光下，性能可能就会降低，背照式就是用来提高感光能力；堆栈架构，以后就不光是两维空间了，而是三维、堆栈式、两次堆栈、三次堆栈都有可能实现。以后不光把模拟和数字信号放在第二层，甚至于人工智能一些算法放在第三层里，整个图像传感器就是高智能化的图像传感器。
可以预见，图像传感器的开发正在从仅提供RGB和二维坐标信息转移到新的更丰富的形式。图像传感器可提供更多类型的数据，无论是深度数据，还是增加的光谱信息，以及人工智能合并这些数据集并实现高级决策，从而使系统能够通过新的测量和决策机会提供更快、更准确的结果。作为工业机器视觉的领导厂商，安森美半导体会以全方位的智能感知产品阵容和领先的技术，应对工业人工智能应用挑战并推进智能制造的创新。（文/gongkong张丽莹）
800万像
4k分辨率是3840×2360问答160 也就是说至少需要摄像头达到8294400像素，注意沉日争范零认星是至少！所以800万像素摄像头绝对拍不了4k级别视频，但可以通过处理拍成伪4k视频（及只有4k分辨率却没有4k那么清知晰的画质）。
CMOS器件的基本原理及结构
CMOS器件：就是CMOS传感器 CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)，中文学名为互补金属氧化物半导体，它本是计算机系统内一种重要的芯片，保存了系统引导最基本的资料。其原理是利用硅和锗这两种元素所做成的半导体，使其在CMOS上共存着带N（带-电） 和 P（带+电）级的半导体，这两个互补效应所产生的电流即可被处理芯片纪录和解读成影像。
CMOS传感器也可细分为被动式像素传感器(Passive Pixel Sensor CMOS)与主动式像素传感器(Active Pixel Sensor CMOS)。
CMOS传感器按为像素结构分被动式与主动式两种。
被动式 ：又叫无源式。它由一个反向偏置的光敏二极管和一个开关管构成。光敏二极管本质上是一个由P型半导体和N型半导体组成的PN结，它可等效为一个反向偏置的二极管和一个MOS电容并联。当开关管开启时，光敏二极管与垂直的列线（Column bus）连通。位于列线末端的电荷积分放大器读出电路（Charge integrating amplifier）保持列线电压为一常数，当光敏二极管存贮的信号电荷被读出时，其电压被复位到列线电压水平，与此同时，与光信号成正比的电荷由电荷积分放大器转换为电荷输出。
主动式： 主动式像素结构（Active Pixel Sensor.简称APS），又叫有源式，如图2所示. 几乎在CMOS PPS像素结构发明的同时，人们很快认识到在像素内引入缓冲器或放大器可以改善像素的性能，在CMOS APS中每一像素内都有自己的放大器。集成在表面的放大晶体管减少了像素元件的有效表面积，降低了“封装密度”，使40%～50%的入射光被反射。这种传感器的另一个问题是，如何使传感器的多通道放大器之间有较好的匹配，这可以通过降低残余水平的固定图形噪声较好地实现。由于CMOS APS像素内的每个放大器仅在此读出期间被激发，所以CMOS APS的功耗比CCD图像传感器的还小。
