基于ATR4251放大器的汽車天線設計
近年來,拍照手機、電腦攝像頭 (PC-CAM)、監(jiān)控等領域飛速發(fā)展,需求量日漸增長,CMOS圖像傳感器(CIS)作為這些應用的核心元件,其市場需求也越來越大。CIS芯片集光電、模擬電路和數(shù)字電路于一體,其設計、生產(chǎn)、測試、封裝以及最終應用與傳統(tǒng)IC相比,都有其特別的地方,因此行業(yè)門檻也相對較高。
本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/187903.htm北京思比科作為中國本土企業(yè),是唯一基于自主專利技術開發(fā)成功高端CMOS圖像傳感器芯片并實現(xiàn)規(guī)?;a(chǎn)的企業(yè),近幾年開發(fā)成功了一系列高品質(zhì)圖像傳感器芯片。以下針對拍照手機,PC-CAM和監(jiān)控三個領域的應用,具體介紹思比科的系列產(chǎn)品。
1.拍照手機
拍照手機可以實現(xiàn)預覽、拍照、回顯、錄像和回放的全部功能。從傳感器應用的角度,拍照手機可以分為以下兩類:第一類是 YUV型,即傳感器輸出標準的YUV圖像數(shù)據(jù),多媒體處理器接收后完成圖像的編解碼等后處理,傳感器和多媒體處理器相對獨立,SP80818(1/8 inch VGA)和SP82318(1/3.2 inch 2M)就是針對這種應用設計的。第二類是Raw Data型,傳感器只輸出原始數(shù)據(jù),所有的圖像處理和自動控制都由多媒體處理器來主導完成,SP80708(1/7 inch VGA)和SP83308(1/3 inch 3.2M)符合這種應用。以下分別介紹兩種方案。
1.1 YUV型
YUV型的方案是目前中低端拍照手機普遍采用的一種方案,主要集中在VGA,1.3M和2M的拍照手機,要求傳感器輸出標準的YUV數(shù)據(jù)。傳感器除了完成圖像采集的功能外,還要完成圖像處理和圖像轉換的功能。圖1是SP80818和SP82318的結構框圖以及YUV手機的結構圖。其中傳感器核(Sensor Core)部分包含有感光陣列、曝光控制和讀出電路、可變增益放大器(PGA)和模數(shù)轉換器(ADC),主要完成圖像采集功能。傳感器核輸出的原始圖像數(shù)據(jù)送到圖像處理器(ISP),ISP完成一系列圖像處理和圖像轉換功能,主要包含以下處理:灰度補償、數(shù)字增益和白平衡、鏡頭陰影修正、壞點檢測和修正、彩色插值、平滑處理和輪廓增強、GAMMA校正、色彩校正、亮度、飽和度和對比度調(diào)節(jié)、圖像尺寸變換、色彩空間轉換、圖像數(shù)據(jù)打包輸出??刂颇K完成自動曝光控制,自動白平衡,50Hz/60Hz閃爍檢測等功能,對傳感器核和ISP進行控制,以及和多媒體處理器的通信(多媒體處理器通過串行總線接口訪問傳感器內(nèi)部寄存器,實現(xiàn)對傳感器的控制。)
圖1: YUV傳感器SP0818和SP2318的結構框圖及應用。
雖然絕大多數(shù)主流的傳感器設計公司都是按照以上功能來設計自己的產(chǎn)品,但由于設計能力和所采用的工藝性能的不同,市面上產(chǎn)品的性價比仍然會存在較大的差距。
思比科在設計這些產(chǎn)品之前,已經(jīng)做了大量的基礎研究,從工藝,算法到電路原理都有了很多的突破,形成了以 SuperPix和SuperImage為核心的技術特點,相關專利已經(jīng)達到數(shù)十件以上,SuperPix技術具體體現(xiàn)在高性能的像素單元(Pixel) 設計,高精度、高速度和超低功耗的CDS電路,PGA電路和ADC電路設計;SuperImage技術則主要包含一系列效果優(yōu)良、實現(xiàn)簡潔的算法,如自動白平衡,自動曝光控制,彩色插值,平滑去噪,輪廓增強等。
YUV方案的優(yōu)點在于照相模塊的獨立性和靈活性。工程師很容易完成不同的傳感器和多媒體處理器之間的對接,而復雜繁瑣的圖像調(diào)試工作已經(jīng)由照相模塊的供應商完成,工程師只需要將多媒體處理器中傳感器的配置參數(shù)更新就可以得到理想的圖像效果。
然而,隨著手機市場的競爭加劇,客戶對傳感器的性價比要求越來越高,這種方案的缺點也越來越明顯。由于傳感器工藝的特殊性決定了在設計和制造過程中,不能使用超過4層的金屬連線資源,這將大大增加邏輯關系復雜的圖像處理電路的面積,從而增加傳感器的成本。而另一方面,為了降低成本,傳感器的感光單元尺寸越來越小,為了得到更好的圖像質(zhì)量,需要越來越復雜的算法對圖像進行處理?;谝陨显颍琁SP的功能已經(jīng)開始從傳感器轉移到多媒體處理器。對于規(guī)模龐大的多媒體處理器來說,ISP的集成對其成本不會有明顯增加,而傳感器的成本則有大幅度下降。因此?Raw Data方案也越來越被關注。
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