在当今数字化时代，视觉产品的需求与日俱增，在自主移动机器人 (AMR)、仓库机器人、无人机、农业、工厂检查和安防/监控等应用场景，会实施基于机器视觉的人工智能 (AI) 与先进技术来执行关键功能。要想提高现有的目标检测和识别能力，需要解决在不利光照条件下，对运动中的对象和更远距离的精细细节捕获图像的难题。而安森美(onsemi)先进的CMOS图像传感器技术正是推动这一领域不断创新的关键，这些技术不仅能够提高图像传感器的灵敏度和分辨率，还能够通过更加智能的传感器片上多帧合成以及压缩技术来获得低系统带宽需求的高动态范围影像，还实现了HDR运动补偿、LED闪烁抑制、运动唤醒等功能。在这样一个竞争激烈的市场中，利用领先的CMOS图像传感器技术的企业将能够更好地满足市场需求，提高产品的竞争力和市场份额。因此，深入了解和应用这一技术已经成为了企业推进视觉产品创新的必要手段。

安森美最新推出的AR0822是一颗集eHDR™、运动补偿(Motion Compensation)、运动唤醒(Wake on Motion)几大硬核功能于一体的八百万像素的4K图像传感器芯片。下面让我们来了解一下这些专业名词吧：

动态范围计算公式：

Smax:最大可测量到的信号，即像素饱和信号值,也就是像素的满井电荷；

(相关资料图)

Smin:最小可侦测到的信号，即SNR=1时的信号值，也就是全黑场景下的读出噪声；也就是

多次曝光是如何来提升动态范围的呢？

T1=Long exposure time，T2=Short exposure time.

这三个维度基本上就代表了目前主流的HDR技术方向。

多次曝光技术，通过长曝光来捕捉低亮度处的细节，通过中、短曝光来捕捉中高亮度处的图像。在常规像素设计的情况下，通过多次曝光技术就可以达到120dB（3次曝光）甚至140dB（4次曝光）的动态范围。然而一般的多次曝光技术存在不足：对于运动的物体会有运动伪色影，特别是对于LED光源，有时它能被短曝光时间捕捉到，有时候则不能，那就导致了LED闪烁不清的问题。典型的脉冲光源是LED交通灯、交通标志和汽车尾灯。

这类设计的芯片上同时存在大像素和小像素，大像素来捕捉低光信息，小像素来捕捉高光信息。由于大小像素是同时曝光的，这种设计避免了运动伪影问题。然而这种技术存在大像素QE损失，以及由于大小像素QE不同、串扰等影响产生的色彩问题，需要使用者花费大量的资源和成本来进行校正，给用户带来了很大的挑战。大小像素技术是利用大像素和小像素感应光线的比例来实现HDR，目前半导体制作技术能力不允许任意的扩大或者缩小像素物理尺寸，所以大小像素技术能达到动态范围也是有限的。

在现在成本以及小型化压力下，要将同样分辨率的芯片做小，就需要使用更小的像素，大小像素方案比单像素方案更难去缩小像素尺寸。注:大小像素技术是安森美的专利，在2009年由美光公司获得。

通过增加额外的电路，当像素电容饱和时候，溢出的电荷继续转移到外挂的电容存储中去，从而实现了超大的满井电荷，动态范围能达到单次曝光110dB，多次曝光能达到150dB。这种方式在110dB下没有LED 闪烁问题和运动伪影问题，同时还有非常好的低光照性能。

如果采用传统的HDR 数据传输方式，4K 3次曝光需要超过10Gbps，这对SERDES以及线缆的挑战十分巨大。

AR0822 是eHDR^™(embedded High Dynamic Range)，多次曝光合成是在sensor内部进行完成的，通过内部智能拟合以及压缩功能，可以将3次曝光的20bit数据压缩成12bit数据，然后再传输给后端平台，极大的降低了系统的数据带宽。

运动补偿包含运动捕捉和运动纠正两个模块，运动捕捉模块来捕捉T1和T2之间的运动值（对每一个pixel进行motion mask的计算）,运动纠正模块使用motion mask来对T1数据进行运动补偿。

例图：上路实拍，可以看出AR0822出色的HDR效果，以及极好的低亮度性能。注：图片截取自视频流。

而其杰出的motion detect ROI 则进一步降低功耗：我们对画面进行运动捕捉block 分区，只关注开启区域的运动检测，像典型的可视门铃，上图中场景内存在树木花草，一旦有什么“风吹草动”或者小动物经过，很可能系统就开启误报，而可编程的运动捕捉区域，可以很好的降低这种误报。配合PIR，通过sensor自带的运动捕捉和超级低功耗模式，可以让整机系统电池使用时间延长50倍。

先进的CMOS图像传感器技术的发展，将不断推动视觉产品的创新和进步。无论是在工业自动化、汽车安全、医疗诊断等领域，这一技术都将扮演着越来越重要的角色。安森美的AR0822传感器集eHDR™、运动补偿、运动唤醒几大硬核功能于一体，解决工程师在设计视觉系统时所面临的动态范围、运动伪影、LED闪烁、功耗等复杂挑战，实现更多创新。

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