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CMOS传感器的发展—叠加和互联技术

上一篇我们介绍了阻碍CMOS传感器一大主要因素——像素间距,其实它只是影响图像好坏的众多因素之一,还有更多的技术难题摆在我们面前。

叠加和互联

除了像素缩放,CMOS图像传感器正在进行其他创新,如芯片堆叠。供应商也在使用不同的互连技术,如TSV(硅通孔技术)封装技术、混合键合和pixel-to-pixel。

多年来,包括像素阵列和逻辑电路在内的图像传感器都在同一个芯片上。最大的变化发生在2012年,当时索尼推出了一款两模堆叠的图像传感器。芯片堆叠可以使供应商将传感器和处理功能拆分到不同的芯片上。这允许更多的功能在传感器,同时也减少了模具尺寸。

为此,索尼开发了一种基于90nm工艺的像素阵列芯片。该芯片被堆叠在一个单独的65nm图像信号处理器(ISP)芯片上,它提供处理功能。然后将两个模具连接起来。

最终,其他厂商也转向了类似的堆叠方法。一般来说,顶部像素阵列模具是基于成熟节点的。底部ISP模具的工艺范围为65nm、40nm和28nm。14nm finFET技术正在研发中。

与此同时,在2018年,三星和索尼开发了三层设备。在索尼CMOS图像传感器系列的一个版本中,一个DRAM单元被夹在图像传感器和逻辑芯片之间。嵌入式DRAM支持更快的数据读取。

除了芯片堆叠,供应商也在开发不同的互连方案,将一个模具连接到另一个。最初,OmniVision、三星和索尼使用的是tsv,这是一种微小的、类似于通道的电气互连。

2016年,索尼转向了一种名为铜混合键合(copper hybrid bonding)的互联技术。三星仍然在TSV领域精进,而OmniVision同时在做TSV和混合绑定。

在混合键合中,模具采用铜-铜互连。为此,逻辑晶片和像素阵列晶片在一个晶圆厂加工。两个晶圆片通过介电间的键合连接,然后是金属间连接。

TSV和混合键合都能实现良好的间距。Lam的Haynes介绍:“关于CMOS图像传感器像素和逻辑晶片的堆叠,TSV集成和混合键合可能会继续与堆叠的BSI共存,但随着多堆叠BSI传感器变得越来越普遍,TSV集成将变得越来越重要。”

还有其他可能的趋势。KLA高级营销总监Steve Hiebert表示:“在未来,我们希望看到两个与CMOS图像传感器芯片堆叠相关的趋势。第一个是进一步缩小间距,以实现更高的芯片间互连密度。第二种是增加三种或更多设备的部署。”

下一件大事是像素间的互联。Xperi正在开发一种名为“3D混合BSI”的技术,用于像素级集成。索尼和OmniVision已经展示了这项技术。

Xperi产品营销高级总监Abul Nuruzzaman:“它会使更多的互联成为可能,它允许传感器的每个像素与相关的A/D转换器之间的像素级互连,而且对所有像素进行并行A/D转换。该连接提供了堆叠像素和逻辑层之间的高密度电互连,允许实现与有效百万像素数量一样多的A/D转换器。混合键合也可用于将内存与专用内存叠加到每个像素上。”

这种结构支持大规模的并行信号传输,使得高速读取和写入图像传感器的所有像素数据成为可能。Nuruzzaman:“它使全局快门具有缩放像素功能,可以为自动驾驶汽车、医学成像和高端摄影等各种关键时间应用提供实时、高分辨率成像。”

结论

显然,CMOS图像传感器是个动态的市场。但在covid19爆发的情况下,2020年对供应商来说将是艰难的一年。

尽管如此,市场上仍有一波创新浪潮。IC Insights的Lineback表示:“嵌入式CMOS图像传感器和摄像头正在越来越多的应用于安全、基于视觉的用户界面和识别、物联网、自动驾驶汽车和无人机等系统中。”

延伸阅读——像素真的越高越好吗?底大一级压死人

在市场竞争如火如荼同时,智能手机厂商的“像素大战”不断升级。2019年初,华为、小米抢发4800 万像素摄像头手机;年中,vivo、OPPO、三星、红米等争先恐后发布6400 万像素手机;如今,继联想之后,小米在三星的加持下,一亿像素手机也实现了量产上市。

目前,手机厂商正利用AI算法将夜拍、防抖、虚化、变焦等一些在相机上的功能逐一攻克并应用在智能手机上,潜望式、TOF、超广角、长焦镜头也随之在手机上出现。由此,围绕手机和相机拍照孰优孰劣的争逐渐成为焦点。那么,手机拍照真的能取代相机乃至单反吗?

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