據(jù)麥姆斯咨詢介紹，半導(dǎo)體行業(yè)專業(yè)媒體Semiconductor Engineering近日與比利時微電子研究中心（imec）“像素創(chuàng)新（Pixel Innovations）”項目經(jīng)理Pawel Malinowski進(jìn)行了對話，雙方討論了圖像傳感器技術(shù)的新變化及驅(qū)動因素。以下為麥姆斯咨詢編譯的訪談內(nèi)容。

Q：圖像傳感器領(lǐng)域接下來有哪些值得關(guān)注的趨勢？

Malinowski：我們正在努力擺脫硅光電二極管的局限，探索一種制造圖像傳感器的新方法。硅是一種較完美的材料，尤其是在復(fù)制人類視覺方面，因?yàn)樗鼘梢姽獠ㄩL很敏感，這意味著我們可以利用硅完成人眼所能看到的一切?，F(xiàn)在，該領(lǐng)域已經(jīng)非常成熟，圖像傳感器全球出貨量每年可以達(dá)到約60億顆。這些傳感器芯片最終被用于智能手機(jī)、汽車以及很多其它應(yīng)用的攝像頭。這些是典型的標(biāo)準(zhǔn)圖像傳感器，其中含有硅基電路或電子器件及硅光電二極管。它們基本上重現(xiàn)了紅/綠/藍(lán)（RGB）三元色，這樣我們就可以用圖像傳感器拍出漂亮的照片。但如果我們觀察其它波長，例如紫外或紅外波段，就會發(fā)現(xiàn)在可見光波段無法獲取的現(xiàn)象或信息?，F(xiàn)在，我們特別關(guān)注紅外波段。其中，在波長1微米到2微米之間，我們稱之為短波紅外（SWIR）。有了這個波段的探測能力，我們就可以“看透”某些事物，例如，透視霧、煙或云，這對于汽車應(yīng)用來說尤其有用。

Q：這項技術(shù)需要克服哪些挑戰(zhàn)，又帶來了哪些新應(yīng)用？

Malinowski：在短波紅外波段我們無法用硅材料，因?yàn)閷τ谶@個波段它是“透明”的。這對于缺陷檢測來說很有趣，例如，檢測硅太陽能電池的裂縫。在可見光波段看起來完全相同的材料，在短波紅外波段可能具有不同的反射率，這意味著可以提供更好的對比度，例如，塑料或食品的分揀。通過主動發(fā)射光并檢測反射回來的光，我們可以進(jìn)行物體檢測。例如，這就是iPhone上Face ID的類似工作原理，它們采用了波長940納米左右的光。如果采用更長的波長，例如1400納米，可以獲得更低的背景噪聲，這意味著可以有更好的對比度。

短波紅外波段優(yōu)勢及其潛在應(yīng)用（來源：imec）

Q：如何實(shí)現(xiàn)短波紅外波段的感知？

Malinowski：硅由于其本身的物理特性，不是理想的短波紅外傳感材料。傳統(tǒng)的方法是鍵合，采用另一種材料（例如銦鎵砷或碲鎘汞）將其鍵合在硅基讀出電路上。這是現(xiàn)有技術(shù)。它已被廣泛用于國防、軍事、高端工業(yè)或科研應(yīng)用，但是很昂貴。由于鍵合工藝和制造成本的原因，用這種技術(shù)制造的短波紅外傳感器通常需要幾千歐元。當(dāng)然，也可以在硅襯底上生長所需要的材料，比如鍺，但這相當(dāng)困難，而且在降低噪聲方面也存在一些問題。我們采用了第三種方法，即沉積材料。在這種情況下，我們要么使用有機(jī)材料，要么使用量子點(diǎn)。我們采用了能吸收短波紅外光或近紅外光的材料，并用標(biāo)準(zhǔn)方法進(jìn)行沉積（如旋涂），得到了非常薄的敏感層。這就是為什么我們將這類傳感器稱為“薄膜光電探測器”，這種材料的吸收特性比硅高得多。它看起來像攤在硅基讀出電路頂部的“煎餅”。

Q：與其它材料相比，它有哪些特性？

Malinowski：硅二極管需要更大的體積和更大的深度，尤其對于更長的波長，它會變得透明。相比之下，薄膜光電探測器（TFPD）圖像傳感器具有單片集成的材料堆棧，包括量子點(diǎn)有機(jī)材料等光敏材料，這意味著它是一顆在硅頂部沒有鍵合的芯片。這種方法的問題是，在金屬電極上集成這樣的光電二極管時，很難將噪聲降到足夠低的水平，因?yàn)橛幸恍┕逃性肼曉词菬o法消除的。

薄膜光電探測器（TFPD）（來源：imec）

Q：那你們是如何解決這個問題的？

Malinowski：我們遵循了硅基圖像傳感器在20世紀(jì)80年代末和90年代的發(fā)展方式，引入了PIN光電二極管，將光子轉(zhuǎn)換的光電二極管區(qū)域和讀出解耦。我們引入了一個額外的晶體管，而不是只有一個薄膜吸收體與讀出電路的接觸。這就是TFT，它負(fù)責(zé)使結(jié)構(gòu)完全耗盡，這樣我們就可以將薄膜吸收體中產(chǎn)生的所有電荷轉(zhuǎn)移，并通過該晶體管結(jié)構(gòu)將它們轉(zhuǎn)移到讀出電路。通過這種方式，我們顯著地限制了噪聲源。

Q：對于圖像傳感器設(shè)計，為什么噪聲是一個大問題？

Malinowski：噪聲有不同的來源。噪聲可以是不需要的電子的總數(shù)，但這些電子可能來自不同的來源或不同的原因。有些與溫度有關(guān)，有些與芯片中的不均勻性有關(guān)，有些則與晶體管漏電有關(guān)，當(dāng)然還有其它原因。通過這種方法，我們正在研究與讀出相關(guān)的一些噪聲源。所有的圖像傳感器都有噪聲，但它們處理噪聲的方法不同。例如，iPhone中的硅基圖像傳感器通過特定的讀出電路設(shè)計來處理噪聲源，其架構(gòu)的基礎(chǔ)可以追溯到上世紀(jì)80年代和90年代。這算是舊設(shè)計思路在新型傳感器中的應(yīng)用，也給了我們一定的啟發(fā)。

Q：您預(yù)計短波紅外圖像傳感器在哪些領(lǐng)域獲得應(yīng)用？您提到了汽車，它也適用于醫(yī)療器械嗎？

Malinowski：這項技術(shù)最大的驅(qū)動力來自智能手機(jī)等消費(fèi)電子產(chǎn)品。如果使用更長的波長，可以獲得更好的對比度，因?yàn)楦L波長下的背景噪聲更少。這是增強(qiáng)視覺，這意味著相機(jī)可以看到比人眼更豐富的東西，捕捉更多的信息。另一個吸引人的地方在于，更長的波長更容易通過一些顯示器。例如，通過這種解決方案，我們可以將Face ID這樣的人臉識別傳感器放在顯示器下方，實(shí)現(xiàn)真正的全屏顯示，無需“劉海”或者挖孔屏。

利用短波紅外增強(qiáng)視覺（來源：imec）

另一方面，對于更長的波長，人眼的敏感度低很多，相比近紅外波長大約低五六個數(shù)量級，這意味著我們可以使用更強(qiáng)的光源。更高的功率，意味著更遠(yuǎn)的探測距離。對于汽車應(yīng)用，可以獲得額外的能見度，特別是在惡劣天氣條件下，例如透過霧的能見度。

對于醫(yī)療應(yīng)用，這可以幫助推進(jìn)器械的小型化。對于內(nèi)窺鏡等一些應(yīng)用，現(xiàn)有技術(shù)使用了其它材料以及更復(fù)雜的集成，因此小型化相當(dāng)困難。使用量子點(diǎn)方案，我們就可以制作非常小的像素，這意味著可以在緊湊的形狀尺寸中獲得更高的分辨率。使其在保持高分辨率的同時進(jìn)一步小型化。此外，根據(jù)我們的目標(biāo)波長，我們可以獲得非常高的水的對比度，這也是食品行業(yè)可能感興趣的原因之一。例如，這可以更好地檢測谷物產(chǎn)品中的水分。

量子點(diǎn)短波紅外圖像傳感器的潛在應(yīng)用（來源：imec）

Q：憑借增強(qiáng)的微光視覺能力，短波紅外圖像傳感器有望在軍事領(lǐng)域獲得應(yīng)用嗎？

Malinowski：這類傳感器在軍方已有應(yīng)用，例如，用于探測激光測距儀。不同的是，軍方可以為一臺這樣的相機(jī)支付2萬歐元，在此之前，汽車或消費(fèi)行業(yè)想都不敢想。

Q：所以這項突破有望使大眾用消費(fèi)級的價格獲得先進(jìn)的微光視覺功能？

Malinowski：沒錯，憑借小型化以及單片集成的可擴(kuò)展性，使過去上萬歐元的軍用短波紅外成像技術(shù)現(xiàn)在可以實(shí)現(xiàn)消費(fèi)類產(chǎn)品的規(guī)模和價格。

Q：圖像傳感器技術(shù)領(lǐng)域還有哪些趨勢值得關(guān)注？

Malinowski：目前的討論點(diǎn)是，超越可見光成像?，F(xiàn)有技術(shù)對于拍照來說已經(jīng)非常出色了。圖像傳感器的新趨勢是對于不同的應(yīng)用更加細(xì)分、更專業(yè)化。并不是所有的應(yīng)用都需要輸出漂亮的照片，也可以是特定的信息。例如，對于Face ID，輸出實(shí)際上可以是1或0，要么智能手機(jī)已解鎖，要么沒有。這個過程中我們不需要看到人臉的照片。還有一些有趣的應(yīng)用范式即將興起，比如偏振成像儀，它就像偏振眼鏡，可以增強(qiáng)難以區(qū)分物體的對比度。

此外，還有一類基于事件的圖像傳感器，它只觀測場景的變化，例如，研究機(jī)器的振動或統(tǒng)計經(jīng)過商店的人。對于自動駕駛系統(tǒng)，面對迎面而來的障礙物，需要及時提出警告。這些情況，我們并不需要漂亮的照片。這一趨勢意味著更碎片化，圖像傳感器特性將更具體地針對應(yīng)用而開發(fā)。這影響著人們設(shè)計圖像傳感器的方式，因?yàn)樗麄冴P(guān)注的是如何適合特定的應(yīng)用，而不是一味地優(yōu)化圖像質(zhì)量。成像質(zhì)量固然重要，但有時我們僅需要一些簡單的信息即可完成任務(wù)。

Q：有必要辨別障礙物是人還是樹嗎？還是能識別到什么時候需要立即剎車就足夠了？

Malinowski：在汽車行業(yè)，仍然存在爭論。有些人認(rèn)為需要對所有的物體進(jìn)行分類。他們想知道障礙物是兒童、摩托車手還是樹。也有人認(rèn)為“我們只需要知道它是否擋道，是否需要踩剎車”就夠了。所以，目前還沒有一個定論。

審核編輯：劉清