导读
最近,微软研究院和HRL实验室的科学家们,采用曲面图像传感器取代传统的平面图像传感器,不仅可减少相机镜头的组件数量,还降低了镜头的设计复杂度,从而制造出性能更强大、尺寸更小的数码相机和摄像头,不仅可在低光条件下拍摄,且拍摄出的图像效果更好。
关键字
图像传感器、摄像头、半导体、CMOS
背景
前天发布的《基于石墨烯和量子点的图像传感器:应用前景广阔!》一文,介绍了利用石墨烯和量子点技术制成的新型图像传感器,让图像传感器再一次成为我们关注的焦点。今天,我将继续介绍关于图像传感器的创新技术。
说起图像传感器,我们很快会联想到数码相机。特别是对于摄影爱好者来说,数码相机结构中存在着两个非常重要的组件,相信大家都不会感到陌生:
镜头和图像传感器
通过下面这张示意图,我们可以很清楚地看到镜头(Lens Elements)和图像传感器(Electronic sensor)在单反相机中的具体位置。

(图片来源于:维基百科)
镜头:主要作用是捕捉外界物体反射的光线,然后将光线聚焦在图像传感器的光敏面上,所以其主要功能就是对要拍摄的目标物体,进行光学成像。

(图片来源于:维基百科)
图像传感器:也称为感光元件,分为电荷耦合元件(CCD)和金属氧化物半导体元件(CMOS)两大类。它们都是采用光敏二极管,将光信号转化为电信号,然后再通过模数转换(ADC),转化为数字信号。最后,这种数字信号会经过DSP芯片处理,形成完整的图像。CMOS传感器,已将DSP芯片集成于其中,从外观看上去如同一个整体。

(图片来源于:维基百科)
接下来,我们再仔细看看镜头部分,镜头的重要性,相信爱好摄影或者玩过单反相机的朋友就会十分清楚,好的镜头价格都十分昂贵。这里我们先简单介绍一下,关于镜头两个非常重要的参数:焦距和光圈。
焦距,是指镜头光学后主点到焦点的距离,镜头焦距的长短决定着拍摄时的视场角和景深。根据焦距是否可以变化,镜头可分为:定焦镜头和变焦镜头。在定焦镜头中,根据焦距的长短,又可分为:广角镜头(视场角大)、中焦镜头和长焦镜头。当然,不同的镜头适合于不同的拍摄场景。
光圈,是安装在镜头上,用来控制光线透过镜头,进入传感器感光面光量的装置。光圈大小通常用F值(即镜头的焦距/镜头通光直径得出的相对值)表示,F值越大则光圈越小,F值越小则光圈越大。光圈不仅可以决定通光量,而且也可以影响景深。
了解完镜头关键参数后,我们再来看看镜头的结构。一般来说,每个数码相机的完整镜头都会由一组独立的镜头元件,沿着共同的轴排列组成,而这些元件主要是各种镜片。例如,一个廉价的28mm 镜头会含有很多不同的元件,如下图所示:

(图片来源于:维基百科)
之所以多个不同形状和性能的镜头元件要进行组合,目的就是使像差最小化,从而形成无视觉缺陷、完整、清晰的图像。例如,人们为了纠正色差,就会采用不同色散系数的镜片(至少两片)组合而成,一片具有高色散系数,一片具有低色散系数。同样,其他的像差,例如彗形像差和像散,也可以通过不同的镜片搭配组合进行修正。复杂的摄影镜头可以具有超过15个甚至更多的镜头元件组成。
由此可见,为了纠正各种光学错误和像差,让光学图像被传统的平面型图像传感器更容易检测到,绝大多数的数码相机会使用多个光学元件组合,纠正光学图像,达到最佳的成像效果。
然而,这也会带来一些副作用:这么多的光学元件,肯定会抬高设计复杂度和成本。此时,我们就会思考如下的问题:
可否减轻光学元件的工作负担,或者说可否减少使用的光学元件数?
创新
然而,今天我们要介绍的创新技术可以回答这个问题。美国微软研究院和HRL实验室的科学家们设计出了一个巧妙的方案:
使用曲面图像传感器,取代传统的平面图像传感器,使得镜头使用的光学元件数量变少。

(图片来源于:微软研究院)
研究人员在光学会杂志《光学快报》上发表了论文描述了他们的方案。
新型曲面图像传感器的球面曲率是之前报道的三倍以上,且其中的一个传感器已经可集成到数码相机原型中,且较现有的高端商用单反相机,这种数码相机原型,可以拍摄出分辨率更高的图像。这项创新将不仅有利于设计出更小、更快、更低成本的镜头,同时也有利于改善光学元件的其他性能。
技术
让我们从理想聊起,理想的数码相机设计是什么样的呢?仁者见仁,智者见智,或许大家有着不同的看法。但是,这项研究的科学家们是这样想的:
这种理想的相机可以在极度低光的条件下正常工作、尺寸要足够小、并且能拍摄出极高锐度、高质量、无瑕疵的图像。
可理想终究是理想,实际上一直并未得以实现。但是,科学家们并未停止过探索,他们一直想要设计出更加快速的镜头和更小尺寸的图像传感器,且依然可以采集足够多的光线,拍摄出高质量的图像。正是出于这些想法,他们进行了曲面图像传感器的研究,并期待取得突破性进展。
也许,上面的这些说法比较专业化,那么下面这幅图能让我们,更直观地理解科学家们的想法。

(图片来源于:参考资料【2】)
其实,人眼恰恰就具备这些理想特征。所以,图A简单介绍了人眼成像过程,光线经晶状体折射后聚焦在视网膜上。这些我们需要特别注意的是,视网膜是曲面的。然而,不同于人眼,经典光学镜头却需要更多的元件,更复杂的过程,进行像差纠正,将光线聚焦于平面的传感器上。相对于视网膜曲面来说,这种平面的传感器性能明显较差。
图B,则展示了一个1800万像素(1/2.3” 7.6 mm x 7.7 mm 晶粒)背照式CMOS曲面图像传感器,结合在18.74 mm的曲面模具表面上,这种曲面的图像传感器相对于平面的图像传感器,提供了一种类似人眼结构的新型解决方案,势必会全方位提升相机性能。
那么,科学家是如何实际制造这种曲面传感器的呢?
他们先将单个传感器从CMOS图像传感器的晶圆上切下,然后放置到定制的模具(mold)中,再使用气动压力将每个传感器压入模具里面。

(图片来源于:参考资料【2】)
除此之外,曲面传感器还有一些其他方法,例如将传感器的边缘粘合,然后再向其中间部分施加压力。然而,这样做会创造出高压力点,使得传感器在达到标准曲率之前,就会发生破碎。
然而,研究人员采用了新方法有效避免了这一问题。他们让图像传感器在弯曲的过程中,能够自由浮动,逐渐地驱散压力。同时,他们也使用了一种特殊形状的模具,逐渐地在芯片的边缘施加压力,将它压入模具中。
HRL实验室具有这样的半导体制造能力和相关设备,所以微软与其进行合作,战胜了曲面传感器的工艺中所面临的特殊物理挑战。研究人员称,这项研究需要进行大量实验,保证每个曲面传感器都具有精准的性能,即这种弯曲传感器的过程,不会改变任何的电气和成像特性。另外,还要保证施加压力恰当,不会使其发生破碎。
接下来,让我们再看看研究人员对这种曲面传感器进行测试的结果。
当采用具有曲面传感器以及特殊制作的f/1.2 镜头的数码相机进行实验时,这种传感器拍摄的图像分辨率,比具有类似镜头的高端单反相机高两倍。
大多数的相机在图像传感器边缘部分,光线检测能力都会减退。但是,这种曲面传感器几乎不会错失任何光线。在图像的边缘部分,这种曲面传感器拍摄的图像锐度是单反相机的大约5倍。
下面这幅图片,展示了具有曲面传感器的数码相机的拍摄效果。

(图片来源于:参考资料【2】)
所以通过这项研究,研究人员认为,你可以使用现有的图像传感器,将它弯曲,就能显著提升光学系统的性能。这个过程是相对低成本的,并且不会带来任何性能减退。
价值
从创新价值的角度来说,这种曲面传感器更加有效地低纠正了像差,同时也简化了广角镜头的设计过程。
尽管,目前论文中介绍的原型相机,尺寸差不多和小型消费电子相机一样。但研究人员称,这个摄像头的尺寸还可以更小,从应用于智能手机和平板电脑。同时,他们也会创造出量产该曲面传感器的设备,通过在现有的图像传感器制造工艺基础上,结合一些附加的工艺,使其最终得以量产。
所以,它最终带来可商用的曲面图像传感器,同时进一步制造出高性能的新型数码相机和摄像头,拍摄出跨越整个视场的高锐度图像,另外在低光环境下,拍摄效果也可以很好。这项技术可应用于视频监控、AR/VR、无人驾驶等多个领域。
未来
研究人员正在进一步提高传感器的曲率,他们想让这种曲面图像传感器,能够在红外线的波长条件下进行实验。这将有利于这项技术进一步应用于望远镜、三维空间映射、生物识别等领域。
不过,研究人员也在温馨提示,具有这种曲面传感器的商用产品可能不会很快出现。但是,他们希望和其他公司进行合作,对于传感器进行进一步的鲁棒性测试,为量产做好准备。
参考资料
【1】http://m.osa.org/en-us/about_osa/newsroom/news_releases/2017/breakthrough_curved_sensor_could_dramatically_impr/
【2】B. Guenter, N. Joshi, R. Stoakley, A. Keefe, K. Geary, R. Freeman, J. Hundley, P. Patterson, D. Hammon, G. Herrera, E. Sherman, A. Nowak, R. Schubert, P. Brewer, L. Yang, R. Mott, and G. McKnight, “Highly curved image sensors: a practical approach for improved optical performance,” Opt. Express, Vol. 25, Issue 2, 13010-13023 (2017). DOI: 10.1364/OE.25.013010.
【3】https://en.wikipedia.org/wiki/Photographic_lens_design
需要进一步探讨交流的朋友,请直接联系作者微信:JohnZh1984,或者微信关注公众号:IntelligentThings。
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