致力於推動高能效電子的創新，安森美半導體提供全麵的高能效聯接、感知
、電源管理、模擬、邏輯、時序
、分立及定製器件陣容
，使客戶能夠減少全球的能源使用。安森美半導體市場範圍非常廣泛，核心市場主要是在汽車、工業
、通信、消費類和計算。

 

“我們最大的市場份額集中在汽車、工業和通信。”安森美半導體智能感知部全球市場和應用工程副總裁易繼輝(Sammy Yi)說，“這些行業有幾個非常重要的共同點
，一是對產品性能要求非常高；二是對產品質量和可靠性要求非常高
；三是對產品長期供貨的持續性要求非常高。而這正是安森美半導體的優勢所在。”

 

安森美半導體智能感知部全球市場和應用工程副總裁易繼輝

 

智能感知部(ISG)關注三大市場

 

安森美半導體主要分為三個產品部門
，分別是電源方案部(PSG)、先進方案部(ASG)和智能感知部(ISG)。設立於2014年的智能感知部(ISG)年輕且活躍，是安森美半導體目前成長速度最快的部門。

 

“汽車、機器視覺和邊緣人工智能是智能感知部主攻的三個市場方向。”易繼輝說，汽車行業雖屬傳統行業
，但近年來得益於電力化
、智能化，汽車行業煥發新生。

 

為了打造更加安全、舒適的智能汽車
，各類感知產品應用需求激增。“安森美半導體在汽車智能感知方麵成長速度遠比汽車行業本身發展速度快得多
，就是因為汽車采用新技術的速度非常快。”

 

 

同樣
，在工業4.0時代，曆史悠久的機器視覺在自動化
、人工智能等技術的加持下不斷產生新的發展動力和活力。

 

特別是在中國市場，越來越多的製造企業考慮采用機器視覺幫助生產線實現檢查

、測量和自動識別等功能，以提高效率並降低成本，從而實現生產效益最大化。

 

機器視覺作為新興技術被寄予厚望，被認為是自動化行業一個具備光明前景的細分市場。

 

從全球範圍看，由於下遊消費電子
、汽車、半導體、醫藥等行業規模持續擴大，全球機器視覺市場規模呈快速增長趨勢，2017年已突破80億美元
，並預計到2020年全球市場規模將達到125億美元，2025年將超過192億美元。

 

相較於前兩者，邊緣人工智能屬於行業“新兵”，但潛力無限。“邊緣人工智能主要是由人工智能
、5G、IoT等新技術導入後開發出新的應用，發展非常迅速，經常隔幾天、隔幾個禮拜，就會有新客戶打電話來說他們有新的想法和應用
，希望得到幫助。”易繼輝舉例道。

 

在上述核心市場，安森美半導體智能感知部都做了長時間的投入和布局

，包括圖像感知

，多光譜、高光譜的感知，激光雷達感知、毫米波雷達感知、傳感器融合此類深度感知。這些都在推動人工智能和第四次工業革命的進步。

 

工業人工智能應用，圖像傳感器是關鍵

 

隨著智能製造的逐步深入推進
，工業機器視覺
、機器人、人工智能技術發展迅速

，圖像傳感器是助其發展的關鍵技術。

 

工業人工智能應用的發展給圖像傳感器帶來了更高的挑戰，包括推動了後者在全局快門性能、高速拍攝、大分辨率、使用不可見光譜區域和三維體積深度提供的信息進行關鍵推斷
，以及神經網絡處理的發展。

 

易繼輝舉例說，平板檢測是整個工業機器視覺行業中，對圖像傳感器最有挑戰性的應用，從1K、2K、4K一直到8K，像素要求逐漸提高。

 

具體來講，平板檢測過程分兩步：

 

●    第一步是暗檢測，上電前主要檢測一些指紋、劃痕和其他物理上的問題；

●    第二步是上電以後，檢測發光源。

 

LED有一個亮板在後麵作為發光源，而OLED，特別是AMOLED(Active Matrix OLED)的(de)每(mei)個(ge)像(xiang)素(su)都(dou)是(shi)一(yi)個(ge)單(dan)獨(du)發(fa)光(guang)源(yuan)，像(xiang)素(su)和(he)像(xiang)素(su)之(zhi)間(jian)發(fa)光(guang)的(de)強(qiang)度(du)和(he)色(se)彩(cai)的(de)均(jun)勻(yun)度(du)
，都(dou)要(yao)能(neng)夠(gou)很(hen)準(zhun)確(que)地(di)偵(zhen)測(ce)出(chu)來(lai)，這(zhe)就(jiu)對(dui)圖(tu)像(xiang)傳(chuan)感(gan)器(qi)的(de)要(yao)求(qiu)非(fei)常(chang)高(gao)。

 

 

“過去檢測LED麵板上的1顆像素，對應需要9顆像素(3×3)，OLED則對應需要16顆(4×4)，甚至25顆(5×5)像素。平板檢測對圖像傳感器的像素要求越來越高，從4,500萬到1.5億像素，甚至超過2億像素。”易繼輝說。

 

易繼輝以1.3英寸固定尺寸的圖像傳感器為例，闡述圖像傳感器技術發展路線圖。

 

首先，圖像傳感器的分辨率在逐年提升，從過去的200萬像素、500萬像素、800萬像素
、1200萬像素，逐步升級到現在超過2000萬像素。

 

其次，噪聲導數相當於圖像質量，在同樣大小的尺寸下的圖像傳感器逐年隨著像素的增大，圖像質量也在不斷提高。

 

此外，帶寬也是逐年提高。比如，一個29×29mm2標準的工業用攝像頭，十年前可能隻是200萬像素，後來逐漸增加到300萬、500萬、1200萬，今年已經能夠用到1600萬像素。

 

 

“安森美半導體在技術上有非常長時間的積累。”易繼輝說，如：

 

●    全局快門
，在高速運動下使圖像不會有拖影
；內校正，像素內的校正，以前都是在係統裏通過軟件校正，現在直接做到硬件裏
，像素內部去做圖像校正；

●    工藝節點，從110納米到65納米，再到45納米，甚至更小
，充分利用了摩爾定律的優勢，即成本、尺寸、耗電量都在逐年下降；

●    背照式
，在同樣尺寸下分辨率越來越高，像素尺寸可能越來越小，感光量、感光度，特別是暗光下，性能可能就會降低
，背照式就是用來提高感光能力；

●    堆棧架構

，以後就不光是兩維空間了，而是三維

、堆棧式、兩次堆棧、三次堆棧都有可能實現。

 

以後不光把模擬和數字信號放在第二層，甚至於人工智能一些算法放在第三層裏，整個圖像傳感器就是高智能化的圖像傳感器。

 

可以預見，圖像傳感器的開發正在從僅提供RGB和(he)二(er)維(wei)坐(zuo)標(biao)信(xin)息(xi)轉(zhuan)移(yi)到(dao)新(xin)的(de)更(geng)豐(feng)富(fu)的(de)形(xing)式(shi)。圖(tu)像(xiang)傳(chuan)感(gan)器(qi)可(ke)提(ti)供(gong)更(geng)多(duo)類(lei)型(xing)的(de)數(shu)據(ju)

，無(wu)論(lun)是(shi)深(shen)度(du)數(shu)據(ju)
，還(hai)是(shi)增(zeng)加(jia)的(de)光(guang)譜(pu)信(xin)息(xi)，以(yi)及(ji)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)合(he)並(bing)這(zhe)些(xie)數(shu)據(ju)集(ji)並(bing)實(shi)現(xian)高(gao)級(ji)決(jue)策(ce)

，從(cong)而(er)使(shi)係(xi)統(tong)能(neng)夠(gou)通(tong)過(guo)新(xin)的(de)測(ce)量(liang)和(he)決(jue)策(ce)機(ji)會(hui)提(ti)供(gong)更(geng)快(kuai)、更準確的結果。

 

作(zuo)為(wei)工(gong)業(ye)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)的(de)領(ling)導(dao)廠(chang)商(shang)，安(an)森(sen)美(mei)半(ban)導(dao)體(ti)會(hui)以(yi)全(quan)方(fang)位(wei)的(de)智(zhi)能(neng)感(gan)知(zhi)產(chan)品(pin)陣(zhen)容(rong)和(he)領(ling)先(xian)的(de)技(ji)術(shu)，應(ying)對(dui)工(gong)業(ye)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)應(ying)用(yong)挑(tiao)戰(zhan)並(bing)推(tui)進(jin)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)的(de)創(chuang)新(xin)。

 

文章來源：中國工控網，作者：張麗瑩

 

 

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