Im Laufe der Jahre hat die "Star Wars" -Filmreihe immer die Herzen unzähliger Kinobesucher schockiert: Ob es die Jedi-Ritter sind, die trotz des Unheimlichen gegen die bösen Mächte gekämpft haben, oder der Mut und das Opfer der Widerstandsorganisation angesichts der Unterdrückung und schließlich durch die ausgezeichnete Die Strategie zu gewinnen... Darüber hinaus sind die brillanten Lichtschwert-Duelle im Film sowie die Aktionen von Droiden wie R2-D2, C-3PO und BB-8 beeindruckend. Ohne diese Droiden hätte Star Wars vielleicht kein so erstaunliches Ende gehabt.
Roboter und das Metaversum sind eines der heißesten Themen auf der International Consumer Electronics Show (CES) 2022. Heute sind nicht-humanoide Maschinen, die für uns arbeiten, alltäglich, wie Lieferroboter, selbstfahrende Autos, Kehrroboter und Luftdrohnen. Angesichts der Auswirkungen der CES stehen wir möglicherweise am Rande einer neuen Ära: Jedes Haus wird mindestens einen Roboter aus einer Science-Fiction-Filmszene wie Star Wars haben.
Auf der anderen Seite, da sich kontaktlose Dienste während der COVID-19-Pandemie weiter beschleunigen, gewinnen Metaverse-Dienste, die Virtual und Reality kombinieren, an Popularität und die Nachfrage nach solchen Diensten wächst exponentiell. Viele Menschen beginnen, Augmented Reality (AR, Augmented Reality) oder Virtual Reality (VR, Virtual Reality) Technologie zu verwenden. Bald werden AR- und VR-Geräte wie Smartphones herumgetragen. Dies wird eine neue Ära einläuten, in der Dienstleistungen jederzeit und überall verfügbar sein werden, was bedeutet, dass wir keine Banken oder Hersteller mehr besuchen müssen und Produkte warten können, ohne die Fabrik zu betreten.
Abbildung 1: Ocado-Lieferroboter
Auge der Maschine (Machine Vision)
Unterstützt durch erstaunliche Fortschritte in der Halbleiterverarbeitung und Bildverarbeitungstechnologie (ISP, Image Signal Processing), sinkende Preise und hervorragende hochauflösende Hochleistung ist die CMOS-Bildsensortechnologie (CIS) zur Hauptstütze verschiedener Geräte wie Smartphones geworden. "Auge". Pixel bestimmen die Kameraleistung, und der Wettbewerb um sie herum hat die Kameratechnologie auf 600 Megapixel über das menschliche Auge hinaus getrieben.
Aber sind hochauflösende Bilder unbedingt für die industrielle Bildverarbeitung geeignet? Für die Augen modernster Maschinen, die für die Sicherheit verantwortlich sind, reichen selbst die schärfsten zweidimensionalen (2D) Bilddaten nicht aus, um anstelle von Menschen zu arbeiten. Eine solche Maschine ist möglicherweise nicht in der Lage, Missionen in taktischen Operationen wie der R2-D2 auszuführen. Aber für selbstfahrende Autos und Drohnen ist es notwendig, das Bremsmoment während des Hochgeschwindigkeitsfahrens genau zu identifizieren; Bei Gesichtserkennungsgeräten ist es notwendig, Gesichter anstelle von flachen Bildern genau zu scannen. für AR-Geräte, Echtzeit-Scan große Räume für Augmented Reality. Diese Maschinen benötigen nicht nur 2D-Bilddaten, sondern auch dreidimensionale (3D) technische Unterstützung. Eine Maschine kann 3D-Daten durch einen komplexen Rechenprozess ohne Kamera mit Hilfsmitteln wie Ultraschall oder Lasergeräten erhalten. Eine Maschine mit so vielen zusätzlichen Komponenten würde jedoch von den Verbrauchern in Bezug auf Design und Preis abgelehnt werden.
Abbildung 2: Notwendige Merkmale des Auges der Maschine
Mit der Zusammenarbeit der Augen und des Gehirns können Menschen Objekte stereoskopisch sehen und Tiefe und Distanz erkennen. Durch einen ähnlichen Mechanismus können Maschinen auch mehrdimensionale Objekte identifizieren und Entfernungen durch Triangulation messen. Zum Beispiel verwendet Stereo Vision zwei Kameras und einen Prozessor, um den Erkennungseffekt zu erzielen. Solche Mechanismen leiden jedoch auch unter Nachteilen wie Rechenkomplexität, mangelnder Genauigkeit bei der Messung von Ebenenabständen und geringer Genauigkeit an relativ dunklen Orten, die den Umfang solcher Mechanismen einschränken. Vor kurzem wurde die Time-of-Flight (ToF) -Methode als alternative Methode zur Überwindung dieser Mängel in die Praxis umgesetzt. ToF ist eine einfache Möglichkeit, die Entfernung zu messen, indem die Zeit berechnet wird, die benötigt wird, bis Licht von einem Objekt abprallt. Diese Methode ist einfach und schnell auszuführen und hat den zusätzlichen Vorteil, dass Entfernungen unabhängig von der Lichtumgebung genau gemessen werden können, da eine separate Lichtquelle verwendet wird.
ToF: Die Entfernung wird durch Messung der Round-Trip-Zeit des emittierten Lichts ermittelt
Stereoskopisches Sehen: zwei optische Systeme, die dasselbe Objekt von zwei verschiedenen Punkten relativ zur gleichen Basislinie betrachten
Abbildung 3: Vergleich von Stereovisions- und ToF-Objekterkennungsmethoden
Zeitpunkt der Flugmethode
ToF kann in zwei Kategorien unterteilt werden: direktes ToF (d-ToF, direktes ToF) und indirektes ToF (i-ToF, indirektes ToF). Der Abstand wird anhand der Phasendifferenz des zurückgegebenen Lichts berechnet. SK hynix hat diese beiden ToF-Sensortechnologien entwickelt, um sie in verschiedenen Produkten einzusetzen. Möglicherweise werden Roboter der Zukunft ein Auge haben, das i-ToF verwendet, um Objekte aus nächster Nähe zu erkennen, und das andere Auge, das d-ToF verwendet, um entfernte Objekte zu erkunden.
Der Zweck dieses Artikels ist es, die i-ToF-Technologie von SK hynix zu klären.
Abbildung 4: Vergleichende Analyse von indirektem ToF und direktem ToF
Die i-ToF-Methode berechnet die Phasendifferenz von der Lichtquelle mit dem Verhältnis der Ladungen, die sich in mehr als zwei verschiedenen Speichern innerhalb eines Pixels angesammelt haben, und misst den Abstand entsprechend. Im Vergleich zu d-ToF hat dieser Mechanismus einige Einschränkungen bei der Entfernungsmessung, da bei der Rückkehr von Licht aus der Ferne weniger Signale aufgrund der reduzierten Intensität getrennt werden können. Im Vergleich zu d-ToF hat es jedoch den Vorteil einer höheren Auflösung, aufgrund seiner einfachen Schaltung kann das Pixel das Signal selbst trennen und es ist einfach, das Pixel zu verkleinern. Um die Einschränkungen von i-ToF auszugleichen und seine Vorteile zu maximieren, wird derzeit viel geforscht, um das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) zu verbessern, die Quanteneffizienz (QE) von Infrarotlichtquellen zu erhöhen oder Techniken zur Entfernung von Hintergrundlicht (BGL) einzusetzen. und erweitern.
Die aktuelle i-ToF-Pixelstruktur lässt sich grob in eine Gate-Struktur und eine Diffusionsstruktur unterteilen. Die Gate-Strukturmethode erzeugt eine Potentialdifferenz, indem eine modulierte Spannung an das Gitter angelegt wird, um die umgebenden Elektronen zu sammeln. Die Diffusionsstruktur hingegen fungiert als stromunterstützter photonischer Demodulator (CAPD), um Elektronen mit dem Strom zu sammeln, der durch Anlegen einer modulierten Spannung an das Substrat erzeugt wird. Im Vergleich zu ersterem können letztere Schnell Elektronen erkennen, die in tieferen Regionen erzeugt werden, was die Übertragung effizienter macht, erfordert jedoch mehr Verlustleistung, da sie einen minderwertigen Multilaststrom verwendet. Wenn die Pixel kleiner werden und die Anzahl der Pixel aufgrund der hohen Auflösung zunimmt, steigt der Stromverbrauch weiter an.
Um die Vorteile von CAPD zu maximieren und seine Einschränkungen zu reduzieren, hat SK hynix eine Pixeltechnologie der 10um QVGA-Klasse und der 5um VGA-Klasse entwickelt, die eine neue Struktur namens VFM (Vertical Field Modulator) verwendet. Lassen Sie uns als Nächstes einen tiefen Einblick in die VFM-Technologie und ihre Vorteile geben.
Vorteile der VFM Pixel Technologie
Es gibt verschiedene Kriterien für die Beurteilung eines guten Abstandsmesssensors, aber in erster Linie sollte er in der Lage sein, Entfernungen genau zu erkennen und Heizprobleme durch geringeren Stromverbrauch zu reduzieren. Mit anderen Worten, ein guter Sensor muss Signale schnell mit hoher Effizienz und geringem Stromverbrauch erkennen, während er auch die Signale anhand von Phasenunterschieden genau trennen muss.
1. SK hynix's CIS Back-Illuminated (BSI) Technologie und Kombination
Wie bei CIS bringt die hinterleuchtete Verarbeitung eine Reihe von Vorteilen für das Design oder die Leistung von ToF-Sensoren mit sich. Die Lichtquelle, die zur Berechnung der Flugzeit verwendet wird, ist Infrarotlicht (IR), da es für das menschliche Auge unsichtbar sein muss. Und es berechnet genaue Entfernungen auch in Umgebungen mit schlechten Lichtverhältnissen. Infrarot hat eine längere Wellenlänge im Vergleich zu sichtbarem Licht, was bedeutet, dass ohne verwendung eines dickeren Wafers als CIS der größte Teil des Lichts durchdrungen wird, was zu extrem niedrigen Signalpegeln in den Pixeln führt. Aber das bedeutet nicht, dass die Dicke unendlich wachsen kann. Es ist schwierig, schnell Elektronen zu sammeln, die in tieferen Regionen produziert werden, genauso wie die Hochseefischerei schwieriger ist als das Fischen an Angelplätzen. Wenn die hintere Beleuchtung anstelle der vorderen Beleuchtung (FSI) verwendet wird, kann das Signal schnell erkannt werden, da die hintere Beleuchtung es ermöglicht, das Licht näher beieinander zu sammeln, wobei das elektrische Feld, das als Angelschnur fungiert, auch von der gegenüberliegenden Seite projiziert wird, indem es mit Licht stärker wird.
Abbildung 5: Vergleich von frontbeleuchtet und hinterleuchtet (Permeabilität und Lichtsammlung pro Dicke)
Die Leistung von i-ToF hängt von seiner Fähigkeit ab, Signale nach der Rate der Ladungsakkumulation zu trennen. In dieser Hinsicht können frontbeleuchtete Sensoren Fehler in der Entfernung verursachen, denn wenn Licht durch die Pixeloberfläche fällt, ist es wahrscheinlicher, dass es direkt in den Erkennungsknoten eintritt und die Phasendifferenz ignoriert. Es ist, als wären andere Schüler im Klassenzimmer, wenn der Appell stattfindet. Bei frontbeleuchteten Metallverkabelungen gibt es auch viele Einschränkungen, um einen höheren Füllfaktor zu gewährleisten, während die hintergrundbeleuchtete Beleuchtung eine größere Auswahl an Metallverkabelungen ermöglicht, z. B. das Ziehen von Wasser aus dem Boden als das Fällen von Bäumen in einem dichten Wald Das Sammeln von Regenwasser ist effizienter (Abbildung 6).
Abbildung 6: i-ToF-Ladungsakkumulationsraten für verschiedene Beleuchtungsmethoden (analog zum Wasserziehen unter der Erde und dem Fällen von Bäumen in dichten Wäldern)
Dieser Vorteil der Hintergrundbeleuchtung kann durch die Kombination mit der CIS-Hintergrundbeleuchtungstechnologie von SK hynix erreicht werden, die über die Technologie verfügt, um Pixel kleiner als 1 Mikrometer zu erzeugen.
2. Small Lens Array (SLA) & Trench Structure Optical Waveguide und Quanteneffizienz
Gemäß dem i-ToF-Mechanismus, der die Rate der Ladungsakkumulation verwendet, benötigen wir den maximalen Signalpegel, um genaue Entfernungsdaten über größere Entfernungen zu erhalten. Daher ist eine hohe QE im Infrarot-Wellenlängenbereich unerlässlich.
Wie oben erwähnt, ist aufgrund der hohen Durchdringungskraft der Infrarotlichtquelle ihre Lichtintensität schwächer als die des sichtbaren Lichts, so dass die Tiefe der Lichtsammlung tief ist. Eine Möglichkeit, damit umzugehen, besteht darin, absichtlich Mikrolinsenstrukturen (kleine Objektive, die entsprechend der Größe und Pixelanzahl unter dem Kameraobjektiv angeordnet sind) hoch oben zu bilden, um eine bessere Lichtsammlung zu erreichen, aber die Höhe ist aufgrund technischer Einschränkungen begrenzt. SK hynix hat einen anderen Ansatz gewählt, um dieses Manko zu überwinden. Durch das Platzieren mehrerer Linsen an jedem Pixel, die kleiner als die Größe des Pixels sind, erhöht diese Methode die Lichtsammeltiefe und erhöht dadurch die Gesamtmenge des empfangenen Lichts.
Darüber hinaus gräbt SK hynix auch eine spezielle Musterstruktur auf der Rückseite aus, so dass das einfallende Licht die Struktur berührt und von ihr reflektiert wird, wodurch der Lichtdurchlässweg verlängert und das Licht auf den Modulationsbereich fokussiert wird, wodurch die Lichtverlustrate reduziert und die Transmissionseffizienz bei gleicher Lichtintensität verbessert wird der Effekt, zwei Fliegen mit einer Klappe zu schlagen. Tatsächlich bestätigt dies, dass die QE unter der 940-nm-Lichtquelle mehr als verdoppelt wird. Bei höherer QE gelingt es, den Fehler zwischen tatsächlichen und gemessenen Entfernungen im Vergleich zu bisherigen Methoden um fast 55% zu reduzieren.
Abbildung 7: SLA (links) und grabenstrukturierter Lichtwellenleiter (rechts)
3. Stellen Sie einen geringen Stromverbrauch und eine hohe Leistung sicher
Ohne den Stromverbrauch der Lichtquelle verbraucht der ToF-Sensor die meiste Energie in der Schaltung, die das Signal moduliert, wenn es betrieben wird. Die Leistung der Modulationsantriebsschaltung ist proportional zum Strom, der durch die Platine fließt. Mit anderen Worten, wir können den Stromverbrauch reduzieren, indem wir den Substratstrom reduzieren. Darüber hinaus erfordern genaue und präzise Entfernungsmessungen kürzere Modulationszeiten und eine schnelle Signalerkennung. Das Fahrzeug (Photon) muss beschleunigt werden, indem man auf das Gaspedal tritt, um die gleiche Strecke (Siliziumdicke) schnell zurückzulegen, was viel Kraftstoff (oder Strom) verbraucht. Ein weiteres Beispiel: Das Entnehmen von Wasser aus einem tiefen Brunnen erfordert viel Kraft, um die Riemenscheibe anzuheben. Aber was wäre, wenn Sie das Grundwasser nach oben pumpen könnten? Sie können das gesamte Wasser, das Sie benötigen, mit wenig Aufwand herausziehen, drehen Sie einfach den Wasserhahn auf.
Die VFM-Methode erhöht den Depletionsbereich, indem sie die Bedingungen und die Struktur der Pixelionenimplantation optimiert, so dass sie wie eine Pumpe wirken und das vertikale elektrische Feld verstärken kann. Daher wird die Kraft des elektrischen Feldes dem Strom hinzugefügt, der Effektiv Elektronen sammeln kann, und gleichzeitig kann es auch eine schnelle Sammlung unter der Bedingung eines kleinen Stroms erreichen und den Stromverbrauch erhöhen. Umfangreiche Experimente haben gezeigt, dass bei steigendem Strom die Leistung des VFM-Pixels verloren geht, was bedeutet, dass es eine geeignetere Struktur für geringe Leistung ist und der Strom kein wichtiger Faktor mehr ist. Mit anderen Worten, die Methode verbessert die Leistung des Pixels, indem sie den Strom durch ein Design steuert, das ein starkes vertikales elektrisches Feld ermöglicht, so dass es nur als Leitfaden dient. Im Vergleich zum ToF-Sensor der QVGA-Klasse hat der ToF-Sensor der 5um-VGA-Klasse eine kleinere Pixelgröße und eine höhere Auflösung, aber der Strom pro Pixel ist reduziert und der Anstieg des Stromverbrauchs beträgt fast Null.
Abbildung 8: Als ToF-Sensor hat die VFM-Struktur einen effizienteren Stromverbrauch
Zusammenfassen
SK hynix trägt zur Schaffung von wirtschaftlichem und sozialem Wert bei, indem es verschiedenen Modulherstellern den Eintritt in eine Vielzahl von Anwendungsmärkten ermöglicht, indem es bei der Entwicklung der ToF-Sensortechnologie enge technische Unterstützung und Sensoren bietet.
In Zukunft werden wir in der Lage sein, mit AR / VR-Geräten um die Welt zu reisen, Drohnen zu verwenden, um Pakete zu liefern, Hausroboter Pakete zu uns bringen zu lassen, Kehrroboter zu bitten, für uns zu reinigen, und sogar in selbstfahrenden Autos zu sitzen, die mit Gesichtserkennung betrieben werden. Schauen Sie sich die Nachrichten im Auto an. Wir gehen davon aus, dass diese Szenarien in der neuen Welt realisiert werden, die die Deep-Solution-Technologie von SK hynix eröffnen wird.
