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机器学习与3D成像携手开启智能视觉新时代

时间:2018-06-01 作者:邵乐峰 阅读:
自过去的15个月以来,艾迈斯半导体(ams)先后通过7次收购,一举成为在光学传感器、图像传感器、环境传感器和音频传感器领域的领先供应商。

自过去的15个月以来,艾迈斯半导体(ams)先后通过7次收购,一举成为在光学传感器、图像传感器、环境传感器和音频传感器领域的领先供应商。此外,ams还逐步剥离了电视面板驱动集成电路、NFC和RFID阅读器产品线,以便更专注于传感器解决方案的战略。年报显示,ams在2017年营收突破10亿欧元,年同比增长率高达93%。除了高速增长的3D传感外,丰富的传感器组合同样功不可没。

ams将80-90%的投资用于光传感器、图像传感器、环境传感器和音频传感器领域,其余的投资集中在位置传感器、流量传感器和无线方面。公司CEO Alexander Everke此前在接受媒体采访时就表示,“我们已经形成全球最强的传感器技术产品组合,以传感器解决方案打造完美世界,驱动全球产业实现数字化转型,并消费和通讯市场份额占到60%,汽车、工业和医疗市场份额占到40%。”

除了包括VCSEL在内的3D传感、光谱传感、接近传感等光学传感器外,在音频领域,ams有ANC降噪、MEMS话筒IC、POW:COM实现配件充电和通信等产品;在环境方面,气体/颗粒、温度/相对湿度、压力等传感器大量应用于IoT市场和移动市场;在图像传感方面,ams除了能提供针对工业市场的高性能全局快门CMOS解决方案外,还有用于医疗CT、数字X光射线的优化型系统、以及一次性内窥镜的全球最小微型摄像头NanEye。

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集中化战略的致胜组合

强劲的机器视觉发展需求

CMOS图像传感器具有体积小、功耗低等优势,在图像传感器领域占有率达到90%。随着背照式和堆栈式技术等新型CMOS图像传感器技术的进步,以及双摄像头、3D摄像头陆续出现并成为智能手机的新卖点,再加上汽车、无人机、VR以及AR技术等新兴市场的推动,CMOS图像传感器正迎来新一轮的产业成长高峰。

ams图像传感器解决方案事业部高级副总裁兼总经理Stephane Curral预计在2017年到2021年之间,传感器市场年均复合增长率为30%,其中医疗行业增长13%,工业市场增长6%,差异化消费类应用增长56%。
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ams图像传感器解决方案事业部高级副总裁兼总经理Stephane Curral

2015年12月,ams通过收购CMOSIS,开始重点布局工业4.0、物联网和医学诊断等增长市场。CMOSIS的图像传感器可满足机器视觉、医疗、广播、交通、科学和摄影成像等市场的高端应用。此外,CMOSIS还为类似内窥镜的医疗应用提供优质的NanEye微型照相机模块。相机与先进的光学传感器的结合可驱动新型传感器方案在垂直市场的发展,而通过将CMOSIS的前沿IP和设计能力与ams的生产能力和光学传感器优势结合起来,ams方面预计其增长计划也将更快得以实现。

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感测医学领域全光谱

Stephane Curral指出,工业4.0正加快工业市场的增长,主要表现在以下四个方面:

1) 对高速/高分辨率机器视觉系统需求的提升;

2) 借助协作性机器人,实现自动化增长;

3) 加速智能仪表的使用;

4) 对定制和现成传感器接口结局方案需求的提升。

而不断老龄化的全球人口推动着医疗诊断需求的增长。医疗内窥镜方面,一次性内窥镜需求低成本微型化解决方案,医学成像则要求以最小辐射剂量和较低系统成本生成更清晰的图像。高增长差异化消费类应用领域的机会则来自3D结构光和人眼跟踪系统。

除了之前多次提及的NanEye外,ams另一款明星级产品则是CMV50000图像传感器。它能够提供48M像素的高分辨率,是前一代CMOSIS全局快门CMOS图像传感器的两倍以上。且拥有低噪音、高帧频、动态范围广、易于集成等特点,在自动光学检测系统、机器视觉应用与专业消费者视频应用等领域表现优异。

在评价全局快门技术时,Stephane Curral强调了具备很高全局快门效率的同时,兼具低噪声的重要性,认为这两点的结合可以给用户提供一个非常广的动态范围选择。此外,是否能够在提高图像传感器分辨率和帧率的同时维持最低的功耗,也是对产品性能的重要考核指标。

CMOS是否会全面碾压CCD

由于车载应用、机器视觉、人脸识别与安防监控的快速发展,以及越来越强大的手机拍照功能(例如双摄像头或三摄像头),全球CMOS图像传感器销售额屡创新高,市场调研机构IC Insights统计,2017年销售额为125亿美元,同比增长19%,预计2018年CMOS图像传感器销售额有望达到137亿美元,同比增长10%,将连续八年创历史记录。再向后看,该机构认为,一直到2022年,CMOS图像传感器都将保持出货量与销售额年年创新高的趋势。

IC Insights在其最新报告中指出,CMOS图像传感器应用范围不断拓展,新兴应用持续涌现,一直在蚕食CCD(电荷耦合器件)的市场份额。由于智能手机市场日趋成熟,2016年CMOS图像传感器增长仅有6%,但非手机应用市场飙升,导致CMOS传感器市场在2017年同比大增19%,对比一下,CCD就异常惨淡,2016年尚增长5%,但2017年竟然下跌2%,销售额为16亿美元。

Stephane Curral说CMOS现在占据着大概70%~80%的市场份额,他对将来CMOS完全取代CCD图像传感器技术深信不疑。例如在医疗图像抓取应用中,CMOS图像传感器就具备系统集成度更高、动力要求较低、图像抓取功能更为灵活、界面智能化程度更高、动态范围更大、感光度更高等六大优势,一些常用的医疗器械如医疗内窥镜均因为CMOS图像传感器使得性能有大幅度提升。

“当然,CCD在一些非常专业的特定应用市场中仍会保留少许份额,但相比CMOS技术,大势已去。”他说。

将成像与先进的光学传感器相结合,产生新型传感器方案,推动其在垂直市场的发展,是ams重点关注的新趋势之一,3D和高光谱图像传感技术即为典型代表。在医学领域,ams应用到医学透射中的有3D CT技术、低成本CT技术以及低成本X射线技术可以实现较小辐射剂量生成清晰图像,另外用于一次性内窥镜的最小NanEye方案也可以实现更小的封装尺寸、更小的失真率以及更高的分辨率。

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成像与光学融合应用之一:高光谱

2017年1月,ams通过收购Heptagon,实现了端到端光学传感解决方案的完整布局。资料显示,Heptagon公司在高性能光学封装领域具有独特专长,目前专注于消费类市场,是要求大批量、小尺寸光学封装的移动设备应用主要供应商。

机器学习与3D成像结合

在人工智能的发展和应用的推动下,机器视觉的广泛应用无疑是在加速的。过去,人眼视觉主导着成像应用和开发,随着人工智能的发展和对智能边缘设备的强劲需求,业界普遍预期会有更多机器视觉应用的技术和产品创新诞生。

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在谈及此话题时,Stephane Curral表示机器学习和3D图像应该结合起来才能更好地工作,而ams也正在大量地投资软件方面的解决方案。换句话说,当图像需要向外读取的时候,3D图像需要有一个与深度相关的数据,而这些数据必须要使用机器学习的方式来进行处理,这样才是高效的。

而在这种3D成像领域,由于需要对近红外光有高敏感度,例如通过激光、VCSEL对940nm光谱进行捕捉。此外在3D成像方面也需要使用BSI背照技术,因此,全局快门技术是极为重要的。

“很多公司都说他们有很多相关的IP,但是这些IP其实都是在电荷区域相关的。”Stephane Curral补充说,电荷区域的IP与BSI技术的匹配并不理想。通过收购CMOSIS公司,ams获得了相关专利,使得他们能在这方面有独特的优势。当然,BSI将来还会进一步向堆栈技术发展,ams正在考虑在原有传感器基础上堆叠更多晶圆,来增强传感器的数据处理能力,使得逻辑处理更加高效和快速。

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