什么是近红外3D传感器?

文章来源: 人气:1660 更新时间:2020-12-25

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。

透镜,滤光片研发生产.jpg

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。

  

相关资讯