未来的相机技术

在本文中,我们将探讨相机技术的最新发展以及业界中的主要持份者。

相机技术的意义

相机是电脑的眼睛。 随着相机技术的进步,我们处理和应用视觉数据的能力也随之发展。 相机技术中硬件和软件的关系不再分离。 相机技术的小型化,高清晰度和其他创新使我们能够以前所未有的方式及领域收集视觉数据。 这为智能手机,自动驾驶汽车,医疗保健,监控等范畴的应用打开了机会。

智能手机一直是驱动相机技术发展的关键。 它的高产量和每台设备的价值为创新提供了资源和动力。 智能手机相机占整个CMOS(互补金属氧化物半导体)图像传感器市场的82%(Techno 2020)。 研究机构YoleDéveloppement预测,全球相机模组市场的整体收入将从2019年的313亿美元增长到2025年的570亿美元,年均复合增长率为10.5%。

视像是自动驾驶最重要的数据输入之一。 拥有可靠的高性能摄像头系统对于自动驾驶的成功至关重要。 在开发自主系统中,我们看到了两种主流组合的核心传感器。 第一个是LiDAR(光检测和测距),RADAR(无线电检测和测距)和相机的组合。第二种方案是仅将雷达和摄像头结合起来,而主要输入系统的视觉数据是为特斯拉采用。 请注意大多数相机组件也用于LiDAR中。




相机模组的主要组件

  • 图像传感器 图像传感器将可变衰减的光波转换为电子信号。 两种主要的数码图像传感器是电荷耦合元件(CCD)和有源像素传感器(CMOS传感器)。
  • 镜头套装相机镜头会聚集并聚焦从场景或主体反射的光线。 当反射的光线进入相机镜头并穿过这些零件时,它们会被导向至相机的图像传感器。
  • 相机模组将所有组件固定在一起,保护镜头套装和图像传感器。
  • 其他相机模组还具有其他组件,例如印刷电路板(PCB),音圈电机(VCM),滤镜,连接器等。

资料来源: Mirae Asset 2020, Sony 2020, Oppo 2020


相机技术可有多远的发展?

考虑到视像在智能机器中的重要性,我们相信相机技术将继续创新。 我们将重点介绍该行业的三项我们认为将影响未来相机技术的关键技术发展。

飞时测距感测(ToF)相机–中长距离3D感应能力

飞时测距感测相机(ToF相机)是一种范围成像的相机系统,它采用飞时测距感测技术来通过测量人造光信号或LED激光的往返时间来解析相机与对象之间每点图像的距离。公司可以在智能手机的前置镜头中采用结构性照明技术,从而实现准确并安全的面部识别应用。 在手机的后置镜头中集成ToF镜头将可以对中长距离3D影像进行更精确的测量,从而获得更好的人像模式和扩增实境(AR)应用。

多镜头趋势–改善多功能性

由于智能手机镜头是固定的,因此能具有不同用途的镜头的唯一方法便是同时放置多个相机镜头,例如远摄镜头(用于高光学变焦),超广角镜头和专用摄像机等。 多相机趋势已经发展了几年,我们期望这些相机的功能会不断提高。

AI相机图像处理更接近传感

人工智能为应用视觉数据提供了广泛的可能性,例如自动驾驶。 对较低等待时间和更快图像处理的要求使计算更接近传感模组(相机模组)。 索尼于今年初推出了下一代CIS(CMOS图像传感器)(IMX 500、501),该传感器将逻辑晶片封装在像素晶片下。 像素晶片获取的信号通过ISP(图像信号处理器)运行,并且在逻辑晶片输出提取信息时对AI进行处理,从而减少了处理的数据量。

相机供应链–关键参与

  • 索尼图像传感器

根据techno系统研究(2020),索尼是全球最大的图像传感器生产商,2019年其市场占有率按收入计算为48%。 索尼与顶级智能手机品牌合作开发高端定制图像传感器,成为高端传感器的领导者。

  • 三星集团图像传感器, 相机模组, 镜头, 执行器

三星是全球第二大图像传感器提供商。 SEMCO(三星机电)还设计和制造关键部件如镜头和执行器,并生产用于电话和汽车应用的相机模组。

  • 韦尔图像传感器

韦尔是汽车行业的主要图像传感器供应商。 它在2018年的汽车CIS中拥有超过60%的市场占有率(HIS 2019)。

  • 大立光电镜头

大立光电是消费电子相机镜头的主要供应商,专注于供应高端镜头。

  • 舜宇光学镜头, 相机模组

舜宇光学为消费类电子产品和汽车提供相机镜头和相机模组组件。 该公司还一直在与LiDAR供应商合作以提供光学组件。

资料来源: Mirae Asset 2020.