摘要：本文分别从基本结构、相关工作原理以及主要类型等多个方面对CMOS图像传感器技术进行了详细的讲解，接下来我们又分别从高清化、网络化和智能化等多个方面对CMOS图像传感器技术在未来的发展趋势进行了详细的阐述，最后我们分别从市场规模、市场格局以及未来发展前景等多个方面对CMOS圖像传感器技术进行了重要的研究分析。

关键词：CMOS图像传感技术;图像传感器;光敏探测器

1 CMOS图像传感器技术

1.1 基本结构

混合信号型的电路器件之一就是CMOS图像传感器，在它的内部主要构成部分就是数字逻辑模块、信号处理模块以及像素阵列等。一共由MXN个像素单元在CMOS图像传感器的内部形成了对应的像素阵列，每一个这里面的像素单元都有对应的一个信号处理单元还有一个对应的光敏探测器。一般来说，一个反偏的PN结可以构成一个光敏探测器，光敏探测器如果使用P+NP的二极管则可以提高光响应率。光子可以在采样阵列时激发对应的光敏探测器，从而出现光电流，光电流信号可以被像素单元里的相关信号处理电路转化为电荷信号或电压信号等，然后利用信号处理模块将生成的电荷或电压信号传送到片外。

1.2 相关工作原理

CMOS图像传感器主要包含了三个工作流程，分别对应的是复位、积分以及读出光敏元等，下面我们将详细讲解一下这三个工作流程。

1.2.1复位

我们每次采样结束或者上电以后，务必要记得复位光敏元。在我们进行复位光敏元这一操作时，相当于是光敏元在采样对应的复位电压，并且我们在开展采样光敏元这一具体步骤的时候所利用的光电二极管也可以当做是对电容还有电流源的并联。实际上在光电二极管中存在的寄生电容指的就是电容，而由光电二极管激发出的光电流实际上就是指的电流源，因此在复位光敏元这一操作步骤时就是相当于对光电二极管里存在的寄生电容进行复位操作。因为通常是使用一个NMOS开关来控制复位信号的，所以在复位的过程中可能会引入KTC噪声。

1.2.2 积分

我们在进行两次复位光电二极管这一操作时，在二极管里这时候会出现反向饱和电流还有光电流，并且在光电二极管中不断抽取寄生电容两端存在的电荷，使得寄生电容两端的压差不停的降低，因为存在的光电流比较小，所以必须累积一定的时间才行。光信号的强弱可以直接影响光电流的大小，而光电流的大小又可以直接影响电压下降的过程，因此在我们在实际操作的过程中开展的采样电信号就相当于是采样光信号的过程。

1.2.3 读出

在结束积分之后需要对信号开展读出处理，信号读出的流程大多时候使用的是双采样方法，也就是把光电二极管里存在的光电信号还有复位信号采用差分输出。在读出过程中有两种差分输出的模式，一种就是不相关双采样模式，使用不相关双采样模式的时候需要先采样光电信号，然后复位信号源并采样复位信号。因为光电信号和复位信号之间并不具有相关性，所以只能对像元的固定图样噪声进行去除处理，但是对于复位噪声无法进行去除。还有一种差分输出模式就是相关双采样模式，使用相关双采样模式的时候需要先采样复位信号，在完成积分之后才可以采样光电信号。因为光电信号和复位信号之间存在相关的关系，所以可以对像元的固定图样噪声进行去除处理，同时也能对复位噪声进行去除。

1.3 主要类型

1.3.1无源图像传感器

Weckler在1967年的时候第一次针对无源图像传感器的相关结构进行了阐述，在那个时期的无源图像传感器里单个像素中只有行选通管和光电二极管这两部分而己。无源图像传感器的结构非常简单，所以它的主要优点就是量子效率高和填充率高。然后因为无源图像传感器的输出噪声比较大且读取信号的速度比较低，所以无源图像传感器的结构并不适合制造高动态范围以及大面阵的器件。

1.3.2 有源图像传感器

紧接着科研人员又提出了一种新的有源图像传感器，这一新的图像传感器技术实际上是为了解决无源图像传感器结构中存在的一系列问题。当前应用的最广泛并且最简单的一种像素电路结构，就是把一个内置的源极跟踪器还有复位管集成到有源图像传感器中。光电二极管采样光信号时行选通管会打开，信号的传送路径是从源极跟踪器到列线。跟无源图像传感器相比较，有源传感器的像素电路虽然占空比不高，但是引入有源放大器之后明显改善了传感器的信噪比和读出速度，这大大提升了图像传感器的性能。

1.3.3 数字图像传感器

数字图像传感器可以说是对有源图像传感器的进一步优化，它把重要的模数转换模块植入到了传感器的像素电路中。让每个输出的像素都能直接传给存储单元并被上位机处理，这大大提高了信号传输的速度且降低了面阵占空比。数字图像传感器的结构在处理输出信号时很便捷，能够减低电路噪声且减少信号传送的路径。

2 未来的发展趋势

随着国家对公共安全和国家安全越来越重视，使得当前社会对安防监控的要求也越来越高，因此当前安防监控技术所用到的CMOS图像传感器技术需要尽快完成向高清化、网络化以及智能化的转变。

2.1高清化

对于智能监控技术来说最基本的要求之一就是图像的高清化，这也是智能监控技术最重要的基础。智能的监控技术不只要实现图像视频的获取，还要完成对图像视频的分析处理，因此智能监控技术需要有比较强的自动识别功能。如果获取的图像视频模糊的话，将缺乏关键的细节，无法拿到图像视频的细节特征，由于后端获取的依据不足，将进一步影响自动控制和智能提醒的实现。CMOS图像传感器技术的研究人员为了实现图像视频的高清化，不断地在研究自动饱和度、自动对比度、去噪、高像素等相关技术。未来CMOS图像传感器技术的科研人员还需要不断突破去雾去水滴、全动态范围、场景自适应、低光去噪、高灵敏度以及高像素等技术，从而实现图像视频的高清化，稳定保持图像视频全天候的亮丽清晰效果。

2.2 网络化

图像视频的高清化可以为后续的智能化分析以及提醒控制等提供很好的依据，但高清化的图像视频也需要更高的传输能力。传统的图像视频传输技术大多依赖于光纤、双绞线以及同轴传输等，这在兼容性、联网便捷性、成本、传输质量等方面都存在一些问题。这些问题导致在各个行业以及独立的子系统中都存在着监控数据，由于缺乏较强的对于监控数据处理的能力，所以使得很难实现监控数据资源的充分共享，更无法完全实现高效的远程实时监控。我国当前网络费用不断降低以及网络宽带速度的不断提高，使得高清化的网络监控技术迅速得到普及，当下应该极力满足网络监控技术所需要的控制功能、数据速率以及图像格式等。各个监控子系统能够被网络化的智能监控系统轻松的连接起来，从而实现远程控制和数据资源的共享。借助于云计算强大的数据处理能力，能够更好地实现对图像视频数据的分析处理，同时借助于云上强大的数据存储能力，可以更加方便安全的对图像视频数据进行智能化存储。CMOS图像传感器技术能够实现网络化之后，个人可以通过网络使用手机终端随时了解监控地点的实时情况，同时个人也能在网络上控制监控系统，从而便利当前人们的生活。

2.3 智能化

把云计算技术与网络监控技术结合起来，能够极大的提高当前监控技术的信息处理、存储共享以及信息获取等能力，促进监控技术智能化发展。针对智能化的监控技术，大多是基于后端分析处理图像视频数据的功能来实现的。CMOS图像传感器技术作为监控技术最前端的成像技术，也需要满足智能化的要求，从而实现可控制和智能化的成像过程。对于CMOS图像传感器技术具备的智能菜单及控制这一功能来说，它能够实现用户在外部按照自己独特的爱好来操作以及调节图像视频。对于全天候图像自适应这一功能来说，它能够在不同场景中实现图像的自动适应，并获得很好的成像效果。而图像接口自适应这一功能可以实现对应用端要求的进一步弱化。相关科研人员应该对CMOS图像传感器技术的智能化水平不断进行提高，再把智能提醒控制以及后端图像分析处理的两个优点进行结合，这样的话能够最大程度的对智能监控技术的可靠性进行增强，也能降低在实际生活当中对CMOS图像传感器技术应用的复杂度。

3 市场发展的现状

3.1 市场规模

据统计关于CMOS图像传感器在2017这一年度的全球整体市场规模就已经达到了139亿美元，相对于2015年的全球市场规模大约同比增加了20.8%，这么高的增长率主要归功于智能手机相关功能的大规模普及，比如说智能手机中包含的3D互动、生物特征识别以及光学变焦等新功能。我们研究分析发现预计CMOS图像传感器的全球市场规模在2017年到2022年之间的复合年均增长率可以保持在大约10.5%的高水平，如果一直保持这种趋势的话，预计全球市场规模在2022年可以达到大约210亿美元。我们对CMOS图像传感器在全球范围的出货量进行了相关的研究和分析，发现在2017这一年的出货量就已经超出了大约40亿颗。并且我们分析了估计在未来的2021这一年度中关于CMOS图像传感器的全球范围出货量大约能够实现大约70亿颗。我们对CMOS图像传感器在2018至2023年这一时间段的全球市场规模进行了研究以及分析，得出的结论是汽车领域的增速是最大的。

3.2 市场格局

CMOS图像传感器在当前人们生活中的实际应用大多数集中于安防、医疗、汽车、计算机、消费领域、智能手机等这几个重要领域。其中智能手机是CMOS图像传感器技术的重点应用领域，在2017年智能手机应用的占比高达6g%，其次较高的占比是消费领域高达11%，最低占比的是医疗大约占比为0.3%。从统计的数字来看，智能手机是当前应用CMOS图像传感器最广泛的领域，也是未来需要重点关注的应用领域。而处于第二大市场占有率的三星仅为19. 8%，与索尼之间还具有较大的差距，从图1中可以看出，排名前六的厂商大约占据市场所有份额的90.8%，市场的占有处于高度集中的状态。CMOS图像传感器厂商排名在前六的，只有豪威把封測部分和晶圆制造等业务外包给了代工厂，其他的厂商基本都是有属于自己的工厂。

4 结束语

CMOS图像传感器技术在过去一段时间里性能不断得到了提升且CMOS图像传感器相关重要技术也实现了迅猛的发展。当全球在大范围的普及智能手机以后，CMOS图像传感器技术的实际应用也变得更加的广泛，甚至在商业上实现了非常大的成就。在CMOS的全球市场份额当中，智能手机占据着领先的地位，但是其他的一些领域对CMOS图像传感器的市场占比也在逐渐增大，比如医疗、汽车以及安防等领域。当前在全球范围已经有非常多的领域开始逐渐加大使用CMOS图像传感器技术的力度，这将进一步促进关于CMOS图像传感器技术新的一轮发展。

参考文献

[1]石晨阳.CMOS图像传感器CIS技术专利分析[J].集成电路应用，2020， 37 （05）： 100-101.

[2]王金旺，图像传感器走向系列化，CCD技术仍难被取代[J].电子产品世界，2018，25 （04）：89+27.

[3]蔡毓龙，李豫东，文林，郭旗.CMOS图像传感器单粒子效应及加固技术研究进展[J].核技术，2020，43 （01）：50-58.

[4]舒望，基于图像传感技术的汽车防盗系统的研究与设计[J].辽宁工业大学学报（自然科学版），2018，38 （01）：4-7.

[5]马精格.CCD与CMOS图像传感器的现状及发展趋势[J].电子技术与软件工程，2017 （13）：103.

作者简介

冯莹彰（1985-），男，云南省大姚县人。大学本科学历，中专讲师，电子电工类专业教师。