ALD技術，相機去噪，圖像傳感器
1. 作為鏡片的防反射塗層技術被關注的ALD（atomic layer deposition）的引入趨勢。
（a）為什么需要一種新的防止反射的塗層技術？ ALD被認為是最有前途的防止反射的塗層技術嗎？
原子層沉積（ALD）是將物質以單原子膜形式一層一層鍍在基底表面的技術。原子層沉積是化學氣相沉積（CVD）的一種，是一種新型薄膜沉積技術，具有成膜均勻性極優、成膜密度極好、薄膜純度高、台階覆蓋性優、可低溫沉積等優點，可以廣泛應用在微納電子、納米材料制造領域，全球多個國家對其技術研究與應用開發正在不斷深入。
低溫沉積、薄膜純度以及絕佳覆蓋率等固有優點。
ALD 除了常規的半導體高K 材料，太陽能等領域，軍事上的用途： MCP ， 熱和快中子探測等領域。
（b）ALD有哪些方面優於現有的CVD和PVD沉積技術，從而促進了ALD進入市場？另一方面，是否有什么因素阻礙了ALD的導入？
✧例如）折射率的改善，能在小鏡片上塗布厚度均勻的膜層，成本優勢，大量的初期投資等。
ALD有哪些方面優於現有的CVD和PVD沉積技術：
• 成膜均勻性好；
• 薄膜密度高
• 台階覆蓋性好
• 可以實現低溫沉積(T: 50℃~500 ℃)
阻止：
沉積速率還是比較慢，大大限制了其在工業上的推廣應用。
沉積速率，成本和價格的問題，在制約推廣。
（c）誰在加快ALD的導入？
✧是由華為，索尼，特斯拉，英偉達或蘋果等成品制造商引導的嗎？
✧還是鏡頭制造商和加工商在引導，以增加附加價值？
在全球市場中，ALD設備生產企業主要是美國應用材料Applied Materials、美國拉姆研究Lam Research、美國英特格Entegris、韓國NCD、荷蘭SolayTec、荷蘭Levitech等。
在我國市場中，ALD設備生產企業主要有無錫微導、無錫松煜、理想能源等。
（d）ALD進入市場並滿足市場需求預計需要幾年，多長時間？
（e）ALD是否有被期待的特定使用用途？
✧例如）超高端智能手機（iPhone13等），自動駕駛，監控攝像頭等。
✧或者是在鏡頭的特定部分（例如7層鏡片配置的第一片鏡頭表面或形狀復雜的凹凸形鏡頭等）需要ALD？
預計未來5年，消費電子行業技術升級迭代速度將不斷加快，新型產品推出將不斷增多；物聯網時代背景下，連接入網的終端移動設備數量將快速增加；可穿戴智能設備、智能家居領域發展迅速，傳感器需求將快速增長；工業自動化、工業機器人普及率將不斷提升，微電子、半導體市場需求將持續上升。在此背景下，全球原子層沉積技術需求將快速增長，預計2020-2025年間，全球ALD設備市場規模年均復合增長率將達到14%以上。
2.圖像傳感器的整體趨勢和業界正在着重解決的重要的技術問題。
（a）相機模塊的小型化會繼續嗎？另一方面，圖像傳感器會變得更大，更薄，分辨率會更高或靈敏會更高嗎？
超小超薄封裝COBP光反射器促使手機相機模塊小型化
鏡頭可換，其次是更大的像場、變焦，等等這一系列問題都讓A7縱然擁有小巧的機身體積。
圖像傳感器，或稱感光元件，是一種將光學圖像信息轉換成電信號的設備，它被廣泛地應用在數碼相機和其他電子光學設備中。完成圖像信息光電變換的功能器件稱為光電圖像傳感器。
電荷耦合器件(Charge Coupled Device, CCD)和金屬氧化物半導體(Complementary Metal Oxide Semiconductor, CMOS)器件是目前市場上廣泛應用的兩種圖像傳感器器件。它們的主要區別在於采用的半導體工藝的差別。CMOS和CCD器件都是基於光電效應原理，不過在光生電荷的收集和讀出方式上兩者存在着明顯的區別。
（b）那些趨勢或人要求了這些圖像傳感器的發展？
✧作為智能手機的攝像頭，據說目前的攝像頭模塊還不夠薄，對嗎？由於相機部件突出，背面不能平整。另一方面，是否由於鏡片數量增加或攝像頭的變薄，造成光學噪聲無法消除，圖像質量下降，這種說法對的嗎？
✧在汽車的自動駕駛中，光學噪聲的存在會造成識別錯誤並導致事故，所以必須消除光學噪聲，這種說法對的嗎？
噪音分析
對噪聲種類區分，圖像傳感器的噪聲源根據特性的不同可以大致划分為兩類：一種為時變噪聲，另一種是空間分布噪聲。時變噪聲是在不同時刻其噪聲值變化的噪聲，如光子散射噪聲、散粒噪聲、熱噪聲等。他們具有白噪聲的性質。在時間軸上，這種噪聲呈泊松分布趨勢，在不同時刻的信號值圍繞均值隨機分布。另一種噪聲在空間分布上具有高斯分布特性，但是在不同時刻，空間影響都會顯現。比如：每個像素的增益和感光面積不同造成的固定模式噪聲、傳感器每列數據讀出電路差異造成的列向固定模式噪聲(Column Fixed Pattern Noise, CFPN)。兩種噪聲普遍存在於圖像傳感器的電路中，並且噪聲的傳遞規律能夠體現圖像傳感器內部特征，對兩部分主要噪聲分析具有十分重要的意義。
光子散射噪聲
光子散射噪聲是具有泊松分布特征的隨機噪聲。它們是由大量單個事件的統計不確定性引起的，在時間上服從泊松分布，噪聲值通常采用入射光子的標准差σ描述。散射噪聲從根本上體現了光子從空間到達探測器的隨機分布情況。例如，關於演示光子隨機入射的Monte Carlo模擬示意圖，其中200個光子入射在一個20×20 像素的區域。可以看出，每一個像素接收到的光子數目從零到四個隨機分布。每個像素接收到光子數目的標准偏差被稱為光子散射噪聲。
子散射噪聲具有量子特性。光子打在圖像傳感器像元上時，光子必然遵循隨機分布規律，光子散射噪聲是不可避免的。但是在信號在傳感器內傳輸的過程中，隨機噪聲的傳遞同樣受增益的影響，在輸出端仍會顯示出隨機分布的統計規律。所以光子散射噪聲對於圖像傳感器的參數測試來說至關重要，例如系統增益測試。
信號散粒噪聲
除了光子入射的隨機噪聲外，圖像傳感器內部電路還會引入散粒噪聲。由於帶電粒子同樣具有量子性，當帶電粒子傳遞或者穿越勢壘的過程中，其數量並不是恆定不變，而是圍繞均值附近隨機漲落的。帶電粒子這一漲落特性符合泊松分布，因此當電荷積聚以及電壓被放大的過程中，電子隨機漲落引入散粒噪聲。這種噪聲源於帶電散粒的量子特性，因而稱為散粒噪聲。散粒噪聲屬於白噪聲。
暗電流
任何像素在無光條件下，都會產生非預期的電荷。能夠產生非預期電荷的原因包括：感應節點復位引入的復位噪聲、電壓在內部傳遞引入的源跟隨噪聲、以及其他由於勢阱充放電引入的隨機讀出噪聲等。這些噪聲可以統一歸結為熱隨機噪聲，這是由熱電子在圖像傳感器熱震盪引起的，熱隨機噪聲服從高斯分布規律。暗電流是單位時間內熱噪聲的累計值。
熱噪聲可視為白噪聲，實際上熱噪聲的功率譜密度，頻域上是平坦的，只在非常高的頻率范圍時才開始下降，白噪聲模型己經足夠精確了。
固定模式噪聲
固定模式噪聲包括明場像素不均勻響應和固定模式噪聲(FPN)，是圖像傳感器的像素結構不一致性引入的噪聲。造成圖像非均勻性原因有很多，硅材料本身質量及加工工藝造成溝道摻雜濃度不均，表面態密度分布不均以及柵氧化物厚度不同，因此開啟電壓和有效感光面積不同。
圖像傳感器的不均勻性響應表現在三方面：一是圖像傳感器每列的讀出電路差異引入的列向固定模式噪聲CFPN，CFPN的主要來源有兩個：差分放大器輸入級的失配和列雙采樣電路源跟隨器的失配。二是由於圖像傳感器像元加工工藝的不一致，導致像元感光面積具有差異，致使相同光照的情況下，每一個像元輸出的灰度值有所差異；三是由於半導體材料內部摻雜濃度不均勻，導致每個像元之間的增益大小有差距，同種光照情況下，增益大的像元輸出灰度值大，增益小的像元輸出灰度值小。
（c）高性能圖像傳感器的決定性課題是什么？
✧鬼影和耀斑等光學噪聲是否是課題？或者是降低紅外線？還是防霧？還有其他課題嗎？
✧當前的技術（用於降低紅外線的藍玻璃等）無法解決問題有哪些？
（d）為了解決這些問題，打算使用什么樣的技術？
✧改善軟件？
✧改善攝像頭？
✧還有其他的方法嗎？
（e）您認為將來圖像傳感器會成為什么樣的角色？
✧圖像傳感器是否會起至關重要的作用？或者，像ToF等這樣的其他傳感技術成為主流，圖像傳感器的作用變得不重要？
智能手機“多攝像頭化”發展迅猛
據預測，未來圖像傳感器的市場增長率會遠遠超過智能手機的增長。據OMDIA表示，假設2020年的智能手機出貨數量較上年下滑了13.2%，而圖像傳感器的出貨數量會與去年持平，或者微增。此外，在2020年-2030年十年間，年平均增長率（CAGR）會保持在5.3%，在2026年前后，年度出貨數量會突破100億個。
而主要原因如下：智能手機通過搭載多個攝像頭， 以獲得高質量的圖像—-即“多攝像頭化”趨勢的發展。“多攝像頭化”趨勢在2019年開始迅速發展。據OMDIA調查，搭載兩個以上攝像頭的智能手機在2018年還不及全數的一半，而據預測，在2020年將會占八成左右。2020年，搭載三個及以上攝像頭的智能手機預計會超五成。他們進一步指出：“在市場進入紅海（Red Ocean）之下，各家公司要獲得市場份額，戰略很重要。攝像頭也會起到一定助推作用，在如今的市場上，如果不是搭載多個攝像頭的手機，基本不會刺激購買層”。
2019年智能手機出貨數量中，第一名為三星（21%）、第二名為華為（17%）、第三名為蘋果（14%），后續為小米（9%）、OPPO為8%，在前五名的公司中，中國公司占了三家。智能手機市場上不僅存在TOP1的競爭，此外，2019年整體出貨數量的57%被中國廠家占據，且呈迅速增長趨勢。正是這些中國的手機廠家推動了“多攝像頭化”的發展。
其中，動作最快的是華為，在2017年第四季度，一半的華為手機都搭載了兩個及以上攝像頭。據說，在2019年第三季度，中國的排名前四的手機廠家---華為和小米、OPPO、Vivo的搭載多個攝像頭的手機突破了八成。受此影響，排名第一的三星也迅速擴大“多攝像頭化”手機，此外，蘋果也自“iPhone X／XS”開始搭載多個攝像頭。手機的多攝像頭化成為了業界的潮流。如今，搭載三個攝像頭已經成為趨勢，2020年第一季度，中國排名前四的手機廠商和三星的60%以上的手機都搭載了三個及以上攝像頭。
OMDIA方面進一步表示：“這種趨勢與對圖像傳感器的預測（未來十年，圖像傳感器的需求會穩定推移）有關聯，即使2020年的智能手機市場下滑，智能手機方向的攝像頭需求並不會減少，且增長程度可以足夠彌補因新冠肺炎帶來的損失”。
此外，他們還提及了智能手機攝像頭像素的極限問題，“本來搭載一個攝像頭就可以獲得較高的像素，但是令人遺憾的是，如今在智能手機可搭載的形狀因素（Form Factor）中，20M像素已經是極限。這里說的並不是半導體設計的極限，而是鏡頭（Lens）的極限，如果像素的大小超過鏡頭的聚光范圍，即使進一步提高像素，也無法適當地開啟和關閉光的投射，因此，不得不搭載兩個、三個甚至更多個攝像頭”。
智能手機方向圖像傳感器的像素在不斷提高，如三星研發了108M像素的圖像傳感器—“Samsung ISOCELL Bright HMX”，正在推進供貨。但是，OMDIA方面認為：“如果是單位達億的圖像傳感器的話，STMicroelectronics以及一些日系廠家已經在數年前開始研發用於衛星用途的產品，遠遠早於三星，且技術更勝一籌，即使是三星的產品，也只是’噱頭’，實際並沒有什么需求”。
預計搭載ToF的智能手機將會大幅度增長
在智能手機的功能中，另一個令人期待的是“ToF 傳感”功能的增長。已經有多家智能手機廠家發布了搭載“ToF 傳感”功能的手機，此外，近期、發布的“iPhone 12 Pro”也搭載此功能。OMDIA表示，2019年智能手機方向的“ToF 傳感器”出貨數量達13億9，500萬個，2020年雖然會因新冠肺炎而減速，而2020年-2030年期間，預計CAGR會達到5.3%。另外，在普通照相機方向的圖像傳感器中，索尼位居首位，且與TOP2拉開了很大距離；而在ToF傳感器方面，STMicroelectronics、ams是兩家最大的廠商。李根秀先生表示：“不過，與照相機用途方向相比，手機用途的技術門檻更低，因此有很多中國廠家在不斷加入，未來市場占比還會再發生變化”。
車載領域持續增長、年度增長率近20%
如上所述，在圖像傳感器市場中，手機方向占了八成左右，起決定性作用，從增長率來看，又是另一番景象！尤其引人注目的是汽車、工業設備、無人機三個領域，OMDIA表示，2020年-2030年期間的CAGR分別為19.6％、21.6％、14.0％，增長極其迅速。
車載領域增長的主要原因在於ADAS（高級駕駛輔助系統，Advanced Driving Assistance System）的發展。如今，普及率最高的是后視攝像頭（Rear View Camera），據說這是基於美國的“KT法（Kids and Transportation Safety Act）”要求的。就ADAS攝像頭而言，成本是最大的“瓶頸”，與“后視攝像頭（Rear View Camera）”相比，普及率還較低，但在無人駕駛L2上已經實現了量產，且在2020年4月份日本的L3已經全面啟動，因此市場開始活躍化。各家汽車廠家正在加速研發以投入新產品。
據預測， 2020年新冠肺炎雖然會導致市場低迷，而2030年車載方向的圖像傳感器會從2019年的9，400萬個增至5億2，500萬個。從一輛汽車的攝像頭搭載率來看（攝像頭數量/汽車輛數），2019年為79.7%，2026年將會擴大至195.2%！
此外，在車載攝像頭方面，以“后視攝像頭（Rear View Camera）”為中心，安森美半導體（ON Semiconductor）和豪威科技（OmniVision）兩家公司占有較高份額，如上所述，就ADAS攝像頭的研發而言，“在技術上占有優勢的索尼的受關注程度較高”。此外，索尼曾經有一條不成文的規定—-“不從事與人類生命相關的產品”，自2014年發布車載圖像傳感器以來，把車載圖像傳感器定位為一大業務並開始推進研發，索尼於2020年公布稱：開始量產800萬像素級別的車載圖像傳感器。且應用實績穩步推移，如已經被豐田最新款ADAS“Toyota Safety Sense 2.0”采用，此外，索尼在2020年1月的CES上公布了自主研發的電動汽車試做版—-“VISION-S”，進一步提高了自身的存在感。
在車載領域，索尼雖然處於后起之秀，但OMDIA卻認為：“索尼以創造了圖像傳感器市場而感到自豪，在車載領域，也盡快與博世在德國的高速公路（Autobahn）上對搭載了800萬像素圖像傳感器的無人駕駛汽車進行了驗證試驗，可以說索尼表現了極大的自信！索尼應該是希望通過運用自身的產品獲得TOP1的地位，在不久的將來，索尼應該會研發出令汽車廠家、Tier1大吃一驚的技術！”
就工業設備而言，據預測，在機器視覺（Machine Vision，即電子設備、食品外觀檢查等設備）方面的應用未來還會繼續加速發展。OMDIA表示，2020年-2030年期間的CAGR高達21.6%，而2019年的工業圖像傳感器的出貨數量為910萬個，規模不及車載用途的十分之一，2030年的預測值為6，700萬個。但是，OMDIA認為：“也許這個預測不是那么樂觀”，“從以往的市場動向來看，很有可能會在以某種模式獲得成功的同時，各行各業以及各廠家會超越隔閡，加大投資。現在還沒有明顯的證據，如果一旦成真，將會獲得突破性的發展”。
在無人機領域，CAGR主要是基於以個人興趣為中心的消費用途（2019年出貨數量的七成以上為個人消費用途），未來活躍的中心會集中在以噴灑農葯為主的第一產業，且監控、點檢、檢查等各種專業性方向的采用也會擴大。據說，圖像傳感器的出貨數量會從2019年的740萬個增至2030年的2，600萬個。OMDIA認為：“到2030年，專業用途方向的圖像傳感器將會增至整體的一半，就數量而言，雖然比不上智能手機，而改變我們的世界這一點是毫無疑問的事實，市場肯定會進一步擴大”。