据麦姆斯咨询报道,1975年戈登·摩尔(gordon moore)做出了一项预测,这就是著名的摩尔定律:集成电路可以容纳的晶体管数量每两年(或18个月,取决于芯片类型)翻一番,见图1。简单来讲,集成电路的处理性能或处理速度每两年翻一番。通常情况下,对于图像传感器来讲,像素数量每两年翻一番,或像素尺寸每两年增加√2倍。其实没那么快,因为图像传感器更像是模拟芯片,而不是数字芯片,不会与技术节点成比例增长。彩色(rgb)图像传感器能够增加像素尺寸,但带来的是性能降低,因为尺寸/成本的比值非常重要。通过仅对像素区进行有针对性的工艺改进,或多片晶圆3d堆叠,将处理功能转移到较小工艺节点,这也在一定程度上起到了帮助作用。
图1:摩尔定律
将此规律运用到tof像素领域进行综合思考,与rgb图像传感器不同,tof像素值需要计量等级。这是因为tof像素值支持深度测量,而不是让图像看起来“漂亮”。tof像素值性能由信噪比决定。接下来让我们进行深入探讨。为了简化分析,在研究占主导地位的噪声源时,有三种不同机制。
1. 信号散粒噪声(signal shot noise)
2. 环境散粒噪声(ambient shot noise)
3. 读取噪声(read noise)
选择其中一种机制(如:环境散粒噪声)进行深入分析。这里,量子效率(quantum efficiency,以下简称qe)是从入射光子中收集光子电荷的概率,而调制对比度(modulation contrast,以下简称mc)是光子电荷生成可用于获取深度信号的概率,则:
假设mc和qe的值处于上限,由于像素面积减少了一半,时间抖动就增加了√2。这是否意味着像素较小会导致性能不佳?事实证明,还有另一个杠杆参数可以提高性能,这是调制频率。来自微软的cyrus曾在其博客文章中提到了基于相位的tof测量方法。时间抖动的不同表达方式为:
图2:环境散粒噪声限制机制:频率标度与像素尺寸的关系
从图2看出,可以通过增加频率来恢复因为像素尺寸缩小产生的性能下降。但是,只有当mc在更高频率时不会显著降低,才可能这样做。微软的tof技术是高频mc的领导者(频率在320 mhz时mc为78%)。此外,更高的频率会增加芯片功耗和激光光学功耗。
下图(图3)展示了tof像素尺寸随着摩尔定律发展的规律。
图3:摩尔定律 vs. tof像素尺寸发展
注:文章来自微软资深首席科学家swati mehta,由麦姆斯咨询编译。
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