高分辨大靶面或成为工业自动光学检测技术的趋势

当前，机器视觉技术正成为现代工业中的核心驱动力。中国机器视觉市场规模呈现持续增长态势。中商产业研究院发布的《2024-2029年中国机器视觉行业市场前景预测及未来发展趋势研究报告》显示，2023年中国机器视觉市场规...

当前，机器视觉技术正成为现代工业中的核心驱动力。中国机器视觉市场规模呈现持续增长态势。中商产业研究院发布的《2024-2029年中国机器视觉行业市场前景预测及未来发展趋势研究报告》显示，2023年中国机器视觉市场规模达到185.12亿元，同比增长8.49%。预计2024年中国机器视觉市场规模将增长至207.17亿元。（数据来源：GGI、中商产业研究院整理）

机器视觉检测设备可以应用于自动化生产线上，对产品的外观、尺寸、缺陷等进行检测，实现快速、高效的品质控制。在工业检测领域，CMOS图像传感器的重要应用之一是自动光学检测（AOI），包括显示面板检测、PCB检测、电子元器件检测等。

据Yole统计，2022年工业领域CMOS图像传感器全球销售额为8.65亿美元，同比增长24%。预计到2028年，工业领域CMOS图像传感器的销售额达13.91亿美元，复合增长率约为8%。

当前，工业自动光学检测的痛点主要体现在如下两个方面：

一是如何把产品细微缺陷通过图像成像出来？这就要求图像传感器具备更高的分辨率；

二是如何把形态各异、复杂多变的产品缺陷高效准确地检测出来？为应对高检测通量和非标准化的产线，市场对于高分辨大靶面的相机需求越来越强烈。这也给相机的核心部件CMOS图像传感器的性能提出了更高的要求：高分辨率，大视场，小像素，高满阱等。

随着行业对于高像素的需求加速，各厂商相继推出超亿像素图像传感器。豪威现已发布2亿像素图像传感器，佳能发布2.5亿像素CMOS影像传感器，威派视半导体发布超6亿像素大面阵图像传感器……

要实现像素规模的提升，像素尺寸需进一步缩小，信噪比将无法满足成像需求，这使得CMOS传感器遇到了显著的技术瓶颈，各方开始寻求不断提高分辨率等性能的技术突破路径。威派视创始团队于2009年在南京大学期间提出了全新的垂直电荷转移成像器件（VPS）概念，用单一晶体管实现图像传感器像素的全部功能，将像素尺寸由“微米级”推进至“纳米级”，最小像素尺寸可达0.5微米，是现代半导体成像技术的新突破。

针对威派视近期发布的VPS800大面阵成像芯片，经第三方评估，VPS图像传感器的高分辨、大视场等性能，相比于以往CMOS图像传感器有了较大提升。

分辨率测试

1. 检测项目：

VPS800大面阵图像传感器的分辨率性能

2. 检测方案：

1)搭建光路，调节镜头和VPS芯片的距离，使得通过透镜成像的ISO 12233测试卡的边缘黑白交界处位于VPS芯片的上下取景线中心；

2)使用光源照射ISO 12233分辨率测试卡，调节VPS芯片在镜头焦距处，使得ISO 12233测试卡可以在VPS芯片上成一个大致清晰的像；

3)前后细微调节VPS芯片的位置，拍摄多组图片，选取最清晰的图片，读取VPS芯片的分辨率。

图1 分辨率实验光路图

3. 检测结果：

通过图片读取VPS芯片的分辨率约为1910线每毫米，转化为线对数也就是约为955lp/mm，基本符合理论计算得到的分辨率极限。

图2 ISO 12233全幅（左） 中心（右）

大视场高分辨成像测试

1. 检测项目：

VPS800大面阵图像传感器的户外成像效果

2. 检测方案：

1)在外景成像实验室搭建以VPS800大面阵成像芯片为核心的成像系统，对户外场景和靶标进行成像能力验证。

2)超大面阵器件采用的光学系统具有高奈频宽视场的特点，焦距为50mm，视场角2w=36°，后截距为7.8mm；由于光学系统具有大数值孔径的特点，系统配备了高精度调焦系统，调焦精度为0.5μm。

3)VPS800使用视频开窗模式配合高精度调焦，将焦面对准至粘贴于400米外的建筑物靶标（A4纸大小）处，验证VPS800的极限分辨能力。

3. 检测结果：

VPS800双采样输出图像像素规模超过6亿，距离400m处的视场范围约300m×220m，如图3（上）所示。选取原图局部区域图像，靶标中“扎根江苏 服务江苏”字样清晰可见，图3（下）所示。

图3 户外全景图（上） 原图局部区域图像（下）

威派视VPS800大面阵成像芯片以自主研发的垂直电荷转移成像器件（VPS）为核心，拥有单芯片像素规模超6亿，可解决现有大面阵相机系统复杂、体积大、功耗高的问题，在获得长焦距和大视场的同时减小体积、重量、功耗和成本，让你在看清更大范围的同时获得更多微细节，目前主要在医疗、生物显微、安防监控、商业卫星、机器视觉等场景展开验证和探索。

随着成像技术应用的发展，实现这些应用的传感器和相机也在发展。从基因治疗到天文学，各种应用继续推动着图像传感器的性能提升和应用范围拓展，并将通过研究和开发带来更大的技术进步。