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機器視覺的靈魂:影像感測器

本文作者:任苙萍       點擊: 2021-05-12 12:48
前言:
——解析工業 AI 應用的關鍵成像參數
1999 年自摩托羅拉分拆出來的安森美半導體 (ON Semiconductor),迄今核心市場已涵蓋汽車、工業、通訊、消費和電腦運算,前三者成績尤為亮眼;不僅電源產品聞名,影像感測器 (Image Sensor) 若加計策略性併購而來的資源,亦擁有逾 40 年的發展歷史,技術專利和產品陣容強大。在本刊日前舉辦的【Pop-up Q&A Webinar 智慧製造】社群活動中,安森美半導體智慧感知部 (ISG) 工業及消費分部市場經理陶志與我們分享「成像技術 vs. 影像感測器」選用邏輯及個中利弊。
 
照片人物:安森美半導體智慧感知部 (ISG) 工業及消費分部市場經理陶志

高速率、短曝光,快速讀取防止運動模糊
陶志引述研調機構 Yole Développement 資料指出,安森美在工業機器視覺及邊緣人工智慧 (AI) 市佔已遙遙領先其他競爭者。就他們所見,常見的 AI 工業應用有:集裝箱/鈑金/食品新鮮度/印刷電路板 (PCB) 檢測,具體需求包括:測量/計量、位置/導引、計數/檢驗、解碼/識別,以便賦能快速而準確的決策,也為影像感測器的成像技術帶來挑戰,諸如:解析度、影像品質、畫面播放速率、系統大小、功耗和成本等,皆是重要參數。

「全域快門」不失真且輪廓清晰
她以工業機器視覺 vs. 高速裝配/檢驗線上的快速移動物體為例,想要得到正確的品質檢查結果,首先須具備高速率、短曝光控制才能快速讀取,防止運動模糊。其次,全域/全局快門 (global shutter) 優於逐行曝光、會發生扭曲變形的捲簾快門 (rolling shutter)。這是因為全域多了儲存電荷的 SD (Storage Diode,儲存二極體),可同時、在同一狀態下曝光,不會失真且輪廓清晰,而「全域快門效率」(GSE) 是其關鍵——關閉時,快門遮擋光線的效果。
 
圖1:捲簾快門 (左) 會讓影像失真扭曲,全域快門 (右) 輪廓清晰易於辨識
資料來源:安森美半導體提供

若 SD 遮光良好、GSE 高,代表不易受到串擾、反射、折射影響,不讓應被遮光處受到污染;簡言之,GSE 攸關量化像素 (pixel,或稱「圖元」) 對寄生光 (Parasitic Light) 污染的敏感性,以判斷遮光性能優劣。陶志深入解釋,PLS (Parasitic Light Sensitivity,寄生光敏感度) 與 GSE 成反比——PLS 越高、GSE 越低,意謂影像品質差,恐有污點、陰影/偽影、漏圖等現象,高光量環境差異尤其明顯:高 GSE 所呈現之標的物影像紋理清晰可辨,而低 GSE 容易映射出背後陰影。
 
圖2:高 GSE 遮光性能佳 (左),標的物影像紋理清晰
資料來源:安森美半導體提供

高解析度提升 AOI 效率,洞悉影像細節
陶志透露,平板檢測是工業機器視覺之影像感測器最具挑戰性的應用,包括通電前的暗檢測——查找螢幕上的指紋、滑痕或其他物理問題,以及組裝後端的通電檢測——RGB 色彩、平整度、一致性和背光表現;凡此種種,皆須借助高解析度實現。陶志回顧,早期面板檢測最小單位只需 3X3 畫素,但現今要檢測 OLED、MicroLED 等背光一致性,至少需 4X4 或 5X5 才足以應付。換算下來,以前檢測一塊平板約需 2,900 萬像素,但目前已跳升到 1.5 億像素!

PCB 的自動光學檢測 (AOI) 亦需高解析度相助,傳統的 3K X 4K 速率低落,改用安森美一款 XGS 45000 的 8.2K X 5.5K 影像感測器,解析度達 4,500 萬,可同時檢測到 3.9 倍的量體,大幅提升生產效率。「8K 監控/廣播設備除了高解析度檢測,更看重解析度與幀率、頻寬結合以洞悉影像細節,7680 X 4320 @ 60fps、12 位元是理想規格」,陶志說。此外,圖像比例、動態範圍與「近紅外線」(NIR) 增強技術也不容忽視。
 
圖3:PCB 檢測比較
資料來源:安森美半導體提供

圖像比例、HDR、NIR 增強,任何場景皆輕鬆應對
要提供真正的 1080p 解析度,須達 1920 X 1200 像素水準;而條碼長度>6吋的標籤 (GSI-128),亦須具備高像素的單鏡頭快速讀取。另一個衡量因子是高動態範圍 (HDR),牽涉到高光區、低光區不同光量強度的分佈範圍,對比度多落在 20~80dB 區間。陶志說明,高光、低光同時並存的工業場景約在 60dB,識別已屬不易;若在戶外光照強的環境下、又要同時辨識車內陰暗人物等智慧交通/汽車應用,動態對比更上看 80dB。

這與曝光時間有關:像素曝露於場景的時間很短且並非始終相同,暗光場景光子少、填充像素時間變少,需較長曝光以獲取更多數據;反之,高光照僅需短曝光。難就難在:高光、暗光並存,須透過多重曝光技術合成及線性化處理、重新成像,這對於須識別不同場景的 AI 應用至關重要。最後一項是 NIR 增強。陶志剖析,標準矽基製程的成像較暗,加入 850~900nm NIR 後亮度 (靈敏度) 可提高三倍,可減少夜間 LED 補光和功耗,滿足夜間成像和導航所需。
 
圖4:生活中常見的場景動態對比示例
資料來源:安森美半導體提供

為此,安森美備有 PC-based 的 DevSuite 評估系統,方便開發者針對輸出尺寸、幀率、增益與曝光等硬體功能,以及圖形化、色彩管理、降噪、統計等軟體調校進行設計前評估。陶志強調,不同應用場景有不同的影像感測需求,安森美的建議及對應產品如圖5 所示。整體而言,AI 成像秘訣在於:1.以全域快門捕捉移動場景;2.以 HDR 捕捉強光、微光並存場景;3.以 NIR 輔助 LED 照明,用於微光拍攝和夜視相機;4.考慮光學和解析度以因應視場 (FOV) 和場景邊緣細節。 
 
圖5:不同應用場景 vs. 不同影像感測需求 vs. 安森美建議方案
資料來源:安森美半導體提供

基於 SiPM 的單點 dToF 光達,準確獲取深度訊息
與此同時,為進一步呈現立體形狀和景深,對於飛時測距 (ToF) 的深度感測需求正在增加,而解析度較高、功耗較低、抗干擾能力較強的 dToF (直接 ToF),日益受到關注,但單光子雪崩二極體 (SPAD) 製程難度高、系統集成複雜是其缺點。安森美推出基於自有矽光電倍增器 (SiPM) 技術的單點 dToF 光達方案,將許多 SPAD 並聯成 SiPM,當達到雪崩狀態時輸出脈衝計算處理得出光子能量分佈,獲取深度訊息。

陶志表示,dToF 正廣泛應用於立體視覺、結構光、飛行時間、超深度、雷達與醫學正子造影 (PET-CT/MR)。PET 檢測器模組由晶體+光電探測器組成:一個 PET 偵測環 (ring detector) 約有 30 個探測器模組、內含 3 萬個 SiPM,以取代舊式輻射高、一致性差、檢測時間長的光電倍增管 (PMT)。安森美推出 SiPM dToF 光達參考平台 SECO-RANGEFINDER-GEVK——包括 SiPM 光達測距儀及參考方案,可作為評估套件或完整的參考設計。
 
圖6:工業 dToF 光達應用
資料來源:安森美半導體提供

這套單點 dToF 光達系統有效範圍為 0.11~23 公尺,具備以下特色:開箱即用、友善的圖形使用者介面 (GUI)、可調節系統變數、帶自動校準的時間數位轉換 (TDC)、軟體可調設置,適合各種工業和物聯網 (IoT) 應用。特別一提,它符合業界雷射安全標準 (IEC/EN 60825-1:2014 和 21 CFR 1040.10 / 1040.11) 以及美國食品藥物管理署 (FDA) 認證。相關資訊參閱:https://www.onsemi.com/support/evaluation-board/seco-rangefinder-gevk
 

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