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全局快门技术何以成计算机视觉首选?

新火种    2023-10-29

人工智能的应用进入“深水区”,大量的计算机视觉技术也“走到前台”。而计算机视觉的实现离不开图像传感器的支撑,在这方面全局快门传感器以极具竞争力的成本、精准的测量成为首选的成像技术。

计算机视觉将走向全局快门

计算机视觉作为人工智能领域的一个分支,能够让计算机和系统从数字图像、视频和其它的视觉输入数据中提取有意义的信息,并根据这些信息采取行动或提出建议。

ST亚太区影像事业部技术市场经理林国志介绍,从计算机视觉的应用场景来看,主要有四大类,一是深度感应,用于面容识别和3D扫描等应用场景。二是生物识别,这项应用采集人体各个部位的信息并将其用于身份识别,包括人脸、掌纹和虹膜等。二是AR/VR/MR,在元宇宙的概念下热度进一步升温。四是机器人与工业控制,如无人机和清洁机器人在使用过程中需要避免相撞,需要物体检测和场景分析能力,包括条形码识别等。

而上述应用的实现都将通过一个关键载体,这就是全局快门传感器。

之所以全局快门“当道”,林国志对此解释说,作为传感器两种技术之一,卷帘快门传感器的设计是为了捕捉静态图像和视频拍摄,因此拥有非常高的分辨率和颜色处理能力。但其缺点在于,它是逐行拍摄图像,拍摄和曝光时间过长,如果拍摄对象是汽车这样的快速移动物体,图像可能发生扭曲,而且功耗过高,不适合用于计算机视觉。而全局快门的原理则完全不同,它是一次拍摄整幅图像,所有像素同时曝光。而且成像效果准确,曝光时间短,功耗也低,未来计算机视觉将走向全局快门。

针对这一市场需求,ST推出了两类产品:一类是VD55G0,像素为40万;另一类是VD56G3,像素为150万。林国志补充说,这两类产品拥有三大优势:首先是传感器 940nm 具有最高的量子效率,这会带来极高的 NIR 敏感度;其次,正方形传感器的分辨率与镜头形成最佳匹配;最后,ST的传感器拍摄时间很短,在确保准确成像的同时降低系统功耗。

需要指出的是,卷帘快门像素点常见的在1.1微米以下,而全局快门通常在2.2微米以上。因而ST亚太区影像事业部技术市场高级经理张程怡分析,在传统的消费照相、影像领域,卷帘快门传感器应当还是会大受欢迎的。而且,汽车ADAS或后视镜仍将以卷帘快门传感器为主,但在驾驶者及乘客监控、汽车娱乐信息系统以及汽车安全等领域,全局快门传感器将得到大量应用。

全局快门应用全面覆盖

基于全局快门传感器的优势,其在消费、工业、汽车等不同领域找到了新的用武之地。

但显然,不同行业对图像传感器的需求不同,需要分而治之。张程怡指出,对于智能家居的应用需要考虑周全,因为用户并不希望摄像头全天候地监视,但又需要传感器带来的舒适感。针对此,ST的全局快门传感器开发了一系列人机交互的功能,如人数统计、人脸识别等。

在笔记本和PC领域,张程怡认为,应用全局快门技术的意义在于可以进行面部识别、手势控制、眼动追踪、舒适度监测和隐私保护。此外,ST还提供ToF和ALS产品,可进行存在检测、电池续航、屏幕亮度自动调节和隐私保护。

不得不说,智能汽车对摄像头的需求发展迅速。据Yole统计,2021年底车内摄像头的市场渗透率约为 10%,而到2024年则将达到50%。

在车内摄像头领域,车辆评估标准体系Euro NCAP 将车内监控系统分为两类:一类是驾驶员监控系统DMS,另一类是客舱/占用监控系统CMS/OMS。客舱监控+驾驶员监控二合一系统是将CMS、OMS和DMS进行结合,用单个摄像头同时支持RGB和NIR。

针对此,ST推出两代用于汽车的全局快门传感器。

据介绍,第一代包括四类产品:VD5661A具有160万分辨率,主要用于DMS。VD5761A具有230万分辨率,因为属于Mono也可用于DMS。此外,还有采用彩色RGB的 VD6763A和RGB-NIR一体化的 VD1762A。张程怡谈到,这些产品有三大优势,一是高对比度,能够输出对比度极高的图像意味着能够获取更加准确的信息。二是RGB和NIR的数据管理做到非常灵活。三是高动态,从而在亮暗环境下也能获得清晰的图像。

第二代产品 VB56G4A具备150万分辨率,主要用于驾驶员监控,拥有三大优势:首先是高灵敏度,NIR的高灵敏度意味着无需强劲的 LED 光源,因为LED耗能会带来更高的功耗;其次是传感器面积小,意味着摄像头模组也可以做得更小,安装在各种机械装置内部更加容易;最后是集成智能自动曝光算法,无需人工操作。

“未来ST将在像素尺寸持续缩小、功耗优化以及算法、工艺层面不断创新和整合,进一步拓展市场。”张程怡最后强调。

可以说,ST全局快门传感器具有其专有的像素技术、更高的方形分辨率以及多种嵌入式计算机视觉功能,可全面满足计算机视觉应用要求。而且,ST提供的不仅仅是全局快门技术,也可提供飞行时间和环境光传感器等光学技术,客户可根据自己的需求,将这些不同产品整合在各类场景应用中,适应未来的应用需求。

(校对/李延)

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