OMNIVISION технологии визуализации цифрового изображения

OmniPixel3-HS
Технология фронтальной подсветки (FSI) от OmniVision используется для изготовления компактных камер в мобильных телефонах, ноутбуках и других приложениях, где требуется работа в условиях низкой освещенности без использования вспышки.

OmniPixel3-GS расширяет возможности своего предшественника и используется для отслеживания взгляда при идентификации лица и в других приложениях компьютерного зрения.

OmniBSI
Технология изображения с обратной подсветкой (BSI) отличается от архитектуры FSI тем, как свет попадает на светочувствительную область сенсора. В архитектуре FSI свет сначала должен пройти через транзисторы, слои диэлектрика и металлические схемы. В отличие от этого, технология OmniBSI переворачивает датчик изображения и применяет цветные фильтры и микрообъективы к обратной стороне пикселей, в результате чего свет проходит через заднюю часть датчика.

OmniBSI-2
Технология BSI второго поколения, разработанная в сотрудничестве с Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited (TSMC), построена с использованием специальных 65-нм технологий проектирования и меди толщиной 300 мм. Эти технологические изменения были внесены для улучшения чувствительности при низкой освещенности, темнового тока и полной емкости камеры, а также для получения более четкого изображения.

Микросхема CameraCubeChip
В этом модуле камеры процессы изготовления сенсора и объектива объединены с использованием технологии стекирования полупроводников. Оптические элементы на уровне пластин изготавливаются за один этап путем объединения КМОП-датчиков изображения, процессов упаковки в масштабе чипа (CSP) и оптики на уровне пластин (WLO). Эти полностью интегрированные микросхемы обладают функциональностью камеры и предназначены для создания тонких и компактных устройств.

Технология RGB-Ir
Технология RGB-iR использует цветофильтр для повышения точности цветопередачи. Благодаря использованию 25% матрицы пикселей в инфракрасном диапазоне (ИК) и 75% в RGB, она может одновременно получать как RGB, так и ИК-изображения. Это позволяет получать изображения как днем, так и ночью с помощью одного и того же датчика. Он используется для домашних камер видеонаблюдения с питанием от батареи, а также для биометрической аутентификации, такой как распознавание жестов и лиц.

Технологии PureCel
Компания OmniVision разработала сенсорные технологии PureCel и PureCel Plus, чтобы обеспечить дополнительную функциональность камер для смартфонов и экшн-камер. Технической целью было создать модули камер меньшего размера, которые позволяли бы использовать оптические форматы большего размера и улучшали качество изображения, особенно в условиях низкой освещенности.

Обе эти технологии предлагаются в формате многослойных штампов (PureCel-S и PureCelPlus-S). Эта методология использования многослойных матриц позволяет отделить матрицу изображений от конвейера обработки изображений датчиками в виде многослойной матрицы, что позволяет реализовать дополнительные функциональные возможности датчика, обеспечивая при этом значительно меньшие размеры матрицы по сравнению с датчиками без многослойной матрицы. В PureCelPlus-S используются структуры с частичной изоляцией глубоких траншей (B-DTI), содержащие поверхностный оксид, предварительно нанесенные HfO, TaO, оксид, вкладыш на основе Ti и вольфрамовый сердечник. Это первая конструкция DTI для OmniVision и первая с 2013 года траншея B-DTI с металлическим заполнением.

В PureCel Plus используется матрица скрытого цветового фильтра (BCFA) для сбора света с различными углами падения света для улучшения переносимости. Изоляция глубоких траншей уменьшает перекрестные помехи, создавая изолирующие перегородки между пикселями внутри кремния. В PureCel Plus Gen 2 компания OmniVision решила улучшить изоляцию глубоких траншей для лучшей изоляции пикселей и повышения производительности в условиях низкой освещенности. Ее целевое применение - видеокамеры для смартфонов.

Nyxel
Технология Nyxel NIR imaging от OmniVision, разработанная для удовлетворения требований к работе в условиях низкой освещенности и ночного видения, предъявляемых передовыми системами машинного зрения, видеонаблюдения и автомобильными камерами, сочетает в себе архитектуру из толстых кремниевых пикселей и тщательное управление текстурой поверхности пластины для повышения квантовой эффективности (QE). Кроме того, расширенная изоляция глубоких траншей помогает сохранить функцию передачи модуляции, не влияя на темновой ток датчика, что еще больше улучшает возможности ночного видения. Улучшения производительности включают в себя качество изображения, увеличенную дальность обнаружения и снижение требований к источнику света, что приводит к общему снижению энергопотребления системы.

Nyxel 2
Эта технология ближнего инфракрасного излучения второго поколения усовершенствована по сравнению с первым поколением за счет увеличения толщины кремния для повышения чувствительности изображения. Была расширена изоляция глубоких каналов, чтобы устранить проблемы с перекрестными помехами без ущерба для функции передачи модуляции. Поверхность пластины была усовершенствована для улучшения прохождения фотонов и увеличения фотонно-электронного преобразования. Датчик обеспечивает 25%-ное улучшение невидимого спектра БИК-излучения с длиной волны 940 нм и 17%-ное увеличение едва видимой длины волны БИК-излучения с длиной волны 850 нм по сравнению с технологией первого поколения.

Уменьшение мерцания светодиодов и высокий динамический диапазон
Обработка изображений с высоким динамическим диапазоном (HDR) основана на алгоритмах объединения нескольких снимков в один для получения изображения более высокого качества, чем при обычном захвате. Светодиодное освещение может создавать эффект мерцания при использовании HDR. Это проблема для систем машинного зрения, например, используемых в автономных транспортных средствах. Это связано с тем, что светодиоды широко используются в автомобилестроении - от фар до светофоров, дорожных знаков и т.д. Человеческий глаз может адаптироваться к мерцанию светодиодов, а машинное зрение - нет. Чтобы смягчить этот эффект, OmniVision использует технологию разделения пикселей. Один большой фотодиод фиксирует сцену, используя короткую выдержку. Маленький фотодиод, использующий длительную выдержку, одновременно фиксирует сигнал светодиода. Затем два изображения объединяются в итоговую картинку. В результате получается изображение без мерцания.

Продукты
КМОП-датчики изображения
Разрешение CMOS-матриц OmniVision варьируется от 64 мегапикселей до менее одного мегапикселя.[23] В 2009 году компания Apple получила заказы от Apple на 3,2-мегапиксельные и 5-мегапиксельные CIS-матрицы.

ASIC
OmniVision также производит прикладные интегральные схемы (ASIC) в качестве сопутствующих продуктов для своих датчиков изображения, используемых в автомобилестроении, медицине, приложениях дополненной и виртуальной реальности (AR/VR) и IoT.

Микросхема CameraCubeChip
CameraCubeChip от OmniVision представляет собой полностью упакованный модуль камеры на пластинчатом уровне размером 0,65 × 0,65 мм. Он интегрируется в одноразовые эндоскопы и катетеры диаметром всего 1,0 мм. Эти медицинские устройства используются для проведения целого ряда медицинских процедур, от диагностики до малоинвазивной хирургии. Используемый датчик OV6948 имеет размер 0,575 × 0,575 мм и разрешение 200 × 200 пикселей.

ЖК-дисплей
OmniVision производит технологию проецирования жидких кристаллов на кремнии (LCOS) для дисплеев.
В 2018 году компания Magic Leap использовала технологию LCOS от OmniVision и ASIC sensor bridge для создания гарнитуры дополненной реальности Magic Leap One.

Рынки и приложения
Рынок цифровых изображений разделился на два направления: цифровую фотографию и машинное зрение. Если в течение некоторого времени на рынке доминировали камеры для смартфонов, то с 2017 года приложения для машинного зрения стали основой новых разработок. Автономные транспортные средства, медицинские приборы, миниатюрные камеры видеонаблюдения и устройства Интернета вещей (IoT) - все это основано на передовых технологиях обработки изображений. Датчики изображения OmniVision предназначены для всех сегментов рынка обработки изображений, включая:

Мобильный
Автомобильный
Безопасность
Интернет вещей/развивающийся
Вычисления
Медицинский