图像传感器近期更是成为市场上不容忽视的焦点,形成了半导体行业最炙手可热的领域之一。目前CCD图像传感器和COMS图像传感器(CIS)是被普遍采用的两种图像传感器。
CCD图像传感器是通过将光学信号转换为数字电信号来实现图像的获取、存储、传输、处理和复现。光学信号转化为数字信号由CCD感光片完成。CCD感光片由三部分组成,即镜片,彩色滤镜和感应电路,大致的形状和运作方式已经定型。
CMOS图像传感器(CIS)是模拟电路和数字电路的集成。主要由四个组件构成:微透镜、 彩色滤光片(CF)、光电二极管(PD)、像素设计。 CMOS图像传感器通常由像敏单元阵列、行驱动器、列驱动器、时序控制逻辑、AD转换器、数据总线输出接口、控制接口等几部分组成这几部分通常都被集成在同一块硅片上。其工作过程一般可分为复位、光电转换、积分、读出几部分。
据MarketsandMarkets称,因CCD具有更高的分辨率和光敏性,因此传统上占据了最大的市场份额。但就目前市场而言,CIS因其成本效益、快速处理速度和低功耗等特性而广受大众关注且认为其最有发展潜力的。因其尺寸小、功率低、易集成、帧速率更快和制造成本更低等自身优势,预计将占领市场的主导地位。
受益于ADAS及自动驾驶的需求拉动,汽车 CIS 市场趋势也是不容小觑。大数据表明未来 5 年汽车 CIS 市场将保持20%的年均复合增速,市场规模有望从2019年9亿美元快速成长至 2023的19 亿美元,增速高于其他 CIS 细分市场。而根据Yole 数据,2018年全球汽车搭载2颗及以上CIS的汽车渗透率仅为 34%,2021年该数值有望成长至 60%,单车搭载的摄像头颗数将快速提升。而目前汽车CIS市场是由安森美作为主力军的,2018 年在全球车用 CIS 领域的市占率达到 62%,而豪威在汽车CIS市场紧随其后,市占率为 20%。虽然索尼在全球 CIS 市场占据绝对领导地位,但由于汽车厂商对 CIS 的要求不同于手机,耐高温、防撞等可靠性指标是主要衡量标准,同时车厂的验证时间也较长,在汽车领域安森美和豪威比索尼略有优势。
一、CIS行业整体情况
谈到CIS市场就不能不提到龙头—索尼,2018年索尼市占率达到51%,三星与豪威分列二、三位,市占率分别为20%、10%,前三名合计市场份额达到81%,市场份额集中度较高。细分市场来看,2018年智能手机 CIS 龙头仍为索尼,市占率达到 54%,得益于三星在全球智能手机市场的领先地位,三星电子智能手机用 CIS 市占率达到 22%,豪威则市占率达到 11%。
安防市场市占率则较为分散,2018 年索尼、豪威、三星位居前三,SK 海力士、松下、格科微等厂商也具备一定竞争力。
二、CIS市场需求量
2020年,随着上游晶圆的产能愈发紧张,CIS芯片的供货缺口也进一步加大。根据市场数据不难发现,CIS严重存在供应不求:5M及以下的CIS出现了两次大规模涨价,而涨价的厂商大都分布在我国大陆地区,其中,格科微的缺货情况尤为明显,为缓解压力,格科微不得不在短期内两次上调产品价格,整体涨幅至今已接近40%。此外,思比科、比亚迪等多家CIS芯片厂商同样有调价 *** 作。CIS出现缺货主要是需求爆发而产能不足,贸易战下,多数晶圆厂的产能优先提供给大客户,小客户的单被砍掉后相关芯片自然就缺货了。而需求的快速增长主要来源于多摄像头在智能手机市场的普及率大幅度提升,并扩散至中低端机型,造成市场对中低端CIS产品需求增加。除智能手机外,汽车电子、安防监控等终端产品摄像头数量成倍增加也是CIS市场的需求快速增长的原因之一。
根据市调机构IC Insights统计,2019年CIS全球出货量达到61亿颗,销售额估较2018年成长9%、至155亿美元,可望连续八年刷新纪录,今年可望成长4%、到161亿美元,此趋势将延续至2023年有望突破95亿颗形式。目前CIS最大终端应用在智能手机,但从成长性来看,汽车领域爆发力最强,至2023年销售额年复合成长率(CAGR)估达到29.7%、上看32亿美元;占整体CIS比重达15%。
三、CIS与CCD工作原理
有人就会疑惑CIS市场真的像这些数据表现的如此优越吗?那么我们就需要先去了解其基本工作原理:我们把接收到的光当做密集的雨点,把像素点比作水桶。CCD上的“水桶”按列平行排布,每一列再逐列传给转移桶(信号读取),然后将数据一起打包放大输出(数据传输),完成数据转换。而CIS上的“水桶”则是同时运作接收“雨滴”,即同时接收并读取光信号,并且每个像素点单独配置了信号放大器,能直接将电信号直接传输给电路板。
四、CIS与CCD差异区别
所谓:“尺有所短,寸有所长。”CIS也是如此,CIS与CCD确实相比有很多突出的特点,如体积小、功耗低、成本低,但CIS仍然面临一些不可以避免的问题,如散热性、分辨率、灵敏度、信噪比等。
CIS与CCD光信号采集方式不同,CCD采取的是被动式,而CIS则采用的是主动式,感光二极管所产生的电荷会直接由晶体管放大输出。CIS在处理快速变化的影像时,电流会频繁变化并且流量增大从而导致其过热。这个问题也是CIS供应商一直以来所考虑的,所以对IC封装材料的选择上更是精心筛选。而在一众IC封装材料中,陶瓷电路板因其自身的载流量大符合CIS电流量要求就已领先一步,再者陶瓷本身材质散热性好、与其匹配的热膨胀系数的优势更是很好解决了CIS电路频繁变化而导致的过热的问题并且可以使其保持恒温状态。
由于CIS每个像素包含了放大器与A/D转换电路,过多的额外设备压缩单一像素的感光区域的表面积,以致于CIS的灵敏度较低,CIS供应商一直在为减小像素间距而努力。只有图像传感器的像素越多,分辨率也越高。
但是,随着像素间距尺寸与光的波长越来越接近,像素缩小变得越来越困难。豪威科技(OmniVision)工艺工程负责人Lindsay Grant表示:“现在研发团队必须找到新方法来避免灵敏度降低和传感器的串扰增加。”而另一种趋势则是CMOS图像传感器的像素大小保持不变,改进方向从减少像素尺寸转向提高图像质量。
不论是减小像素间距还是减少像素尺寸,都无疑是在说明会对该集成电路精密度会越来越高,这就意味着该器件的集成度要高,运行速度要快、性能要好,物联网系统中传感器精密对于系统在布置时也意味着更加方便、性能更优。但与此同时,对硬件的要求也就随之提升,其中的核心就是传感器芯片了,市场上的普通PCB远远不能满足CIS的要求,而陶瓷电路板却有着可进行高密度组装,线/间距(L/S)分辨率可以达到20μm优势,从而实现设备的集成化、微型化,达到CIS的要求。
CIS的信噪声也是一直以来让其供应商大感头疼的,相较于CIS而言,CCD芯片的衬底偏压稳定性更好且芯片上的电路更少,所以拥有更显着的低噪优势,甚至达到无固定模式噪声的水平。CIS成像器件集成度高,各光电元件、电路之间距离很近,相互之间的光、电、磁干扰严重,噪声对图像质量影响很大。
CIS器件集成度高也是其优势所在,所以从芯片的稳定性上寻找方法更为合适。而陶瓷电路板采取DPC薄膜技术,利用磁控溅射的工艺将铜与陶瓷基板相结合起来,所以陶瓷电路板的金属的结晶性能好,平整度好、线路不易脱落并具有可靠性稳定的性能,能够很好的减少CIS噪声从而降低对于图像质量的影响。
斯利通陶瓷电路板除上述优势外,就其导电层可根据电路模块需要设计任意电流,即铜层越厚,可以通过的电流越大,斯利通陶瓷基板的厚度是可以在1μm~1mm内任意定制,可以与CIS需求导电层高精准匹配。
陶瓷电路板更具有三维基板、三维布线,抗腐蚀性好,使用寿命长等独有优势,更有助于CIS的性能、特点巩固加强。据市场调查分析,陶瓷电路板早已在发达国家中广泛应用,陶瓷电路板以其绝对的优势成为了世界级传感器厂商的掌上明珠。
五、CIS未来可期
目前,CIS正朝着高分辨率、高动态范围、高灵敏度、高帧速、集成化、数字化、智能化的方向发展。不可否认,CIS有着不可抗拒的广阔的市场以及良好的发展前景。
未来新兴市场对CIS的需求,同样也是中国CIS厂商发展的新机会。
1.芯片,又称微电路、微芯片、集成电路(英文:integrated电路,IC).它是指包含集成电路的硅芯片,非常小,往往是计算机或其他电子设备的一部分。芯片是半导体元器件产品的总称。是集成电路(IC,完整的电路)载体,其由晶片分割。硅片是一小片包含集成电路的硅,是计算机或其他电子设备的一部分。2.半导体(半导体)是指室温下电导率介于导体和绝缘体之间的材料。它广泛应用于半导体收音机、电视机和温度测量。例如,二极管是由半导体制成的器件。半导体是指其导电性可以控制的材料,范围从绝缘体到导体。无论从科技还是经济发展的角度来看,半导体的重要性都是巨大的。今天,大多数电子产品的核心单元,如电脑、手机或数码录音机,都与半导体密切相关。常见的半导体材料包括硅、锗、砷化镓等。在各种半导体材料中,硅是商业应用中最有影响力的一种。物质有各种形式,如固体、液体、气体和等离子体。我们通常称导电性差的材料为煤、人造水晶、琥珀、陶瓷等。、绝缘体。具有良好导电性的金属,如金、银、铜、铁、锡和铝,称为导体。导体和绝缘体之间的材料可以简称为半导体。3.集成电路(集成的电路)是一种微型电子器件或元件。通过采用一定的工艺,将电路中所需的元器件和布线,如晶体管、电阻、电容、电感等,相互连接在一起,制作在一个或几个小的半导体晶片或介质基片上,然后封装在一个封装体内,形成具有所需电路功能的微结构;所有元器件在结构上已经集成为一个整体,使电子元器件向小型化、低功耗、智能化、高可靠性迈进了一大步。在电路中用字母“IC”表示。集成电路的发明者有杰克·基尔比(基于锗(Ge)的集成电路)和罗伯特·诺伊斯(基于硅(Si)的集成电路)。现在半导体行业多采用硅基集成电路。欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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