什么是近红外、SOI，Soitec的技术对3D传感器有什么样的助益，今天在这里梳理一下。

　　近红外NIR眼动追踪、面部识别、手势控制以及夜视功能的摄像头，这些功能都要用到可见光谱之外的红外光。根据红外线的波长，又可以粗略的分为近红外、中红外、远红外。远红外FIR）辐射强度和物体温度有关，记录的图像并不清晰。比如像这样，远红外可用作热传感。和远红外不同的是，近红外（NIR）接近可见光，生成的图像近似人眼所见，都是靠物体反射成像。

　　因此，近红外（NIR）这种人眼不可见（不会对用户造成干扰），低能耗、精度高这些特性使得它在过去几年里彻底革新了机器视觉。iPhone X的面部识别用到的也是近红外。结构光也就是把近红外网格投影到人脸上，根据采集到的网格、点阵的扭曲来计算3D模型的结构。不过NIR并不是生来完美，灵敏度低、抗干扰性差等问题让这项技术沉睡了几十年的时间，直到九十年代再次被人所重视，进入快速发展期。

　　NIR的局限

　　NIR红外光学成像中，QE代表其捕获的光子与转化为电子的光子的比率。QE越高，NIR照明距离就越远，图像也就越亮。100%的QE意味着所有被捕获的光子都被转化为电子，从而可实现最亮的可能图像。但是NIR CMOS图像传感器捕获光的能力有限，量子效率低（QE），此时如果想要转化更多的光子，传统的做法是使用厚硅，以此提高QE增强信号强度。但是持续地增加硅的厚度会导致光子跳到邻近的像元中，产生串扰，此时形成的图像会变得更模糊。并且这将产生更多的衬底噪音，导致信噪比的降低。

　　关于SOI:

　　SOI是CMOS工艺的特殊版本，两者之间的最大差别在于衬底。CMOS的衬底是导电的，而SOI采用的衬底是不导电的绝缘体硅工艺，原理就是在Silicon（硅）晶体管之间，加入绝缘体物质（氧化物埋层 buried oxide,简写为BOX，或者是栅极氧化物GOX）。如此可以使得两者之间的寄生电容比原来的少上一倍，可以较易提升时脉，并减少电流漏电成为省电的IC。Soitec在truedepth 3D相机NIR传感器的深槽隔离(DTI)顶部使用了SOI工艺，为NIR COMS传感器带来了SOI衬底，绝缘层就像一面镜子，红外光能穿透至更深层，并且反射回主动层。在这种优化后的SOI衬底的帮助下，能够大幅度提高信噪比：光捕获增大，量子效率（QE）提高完全像素隔离而减少了串扰通过BOX（图中的灰色隔离底层）隔离限制衬底噪声，隔离金属污染BOX同样可以扩散阻挡层以预防金属污染可用于300mm的晶元中，BOX的厚度范围是15nm-150nm，绝缘层上方的硅层满足“开盒即用”的标准，厚度在50～200nm之间。

　　总的来说，SOI大幅提高了NIR的灵敏度，因为它能有效地减少画素内的泄漏。改善的灵敏度提供了良好的影像对比。结构光这类红外光投射捕捉技术容易受到可见光的影响，因此Apple采用SOI提高NIR的对比度是非常重要的，以防止在室外可见光干扰较大的时候iPhone X的Face ID失效。Soitec掌握的Smart Cut技术使其具备全球最好的SOI晶元技术，能够成功实现SOI的商业化大规模量产，目前其他先进的SOI企业的技术也来自其授权。不出意外，明年的各家手机旗舰应当都会配备上前置的面部识别模组，引发3D传感器的市场的增长。3D传感器也必将在AR/VR、安防、人脸识别等更多领域迎来爆发。