松下研发高测距精度远程TOF图像传感器 可用于车辆远程成像等领域

据外媒报道，当地时间2月18日，松下宣布开发出一种飞行时间图像传感器。该传感器采用雪崩光电二极管(APD)的像素，可以根据物体的位置(最远200米)获得高精度的3D信息，可应用于车辆远程成像、广域监控等多个领域。

(图片来源:松下)这款新研发的TOF图像传感器通过电子倍增器的垂直堆叠结构和电子存储减少了APD像素面积，使其可以集成100万像素。2018年6月，松下推出了具有APD像素的TOF图像传感器，新传感器基于这种技术。此外，除了松下开发的远程高分辨率3D远程成像技术，该传感器还具有很高的测距精度，这对于传统的TOF传感器和激光雷达来说非常困难。这种新的传感器还可以准确地检测远处被覆盖的人和物。这种新型传感器具有以下优点:1 .它是一款高分辨率、高灵敏度的TOF图像传感器，APD 100万像素，是松下传统传感器像素数的4倍；诸如传统TOF传感器的图像传感器将已经进入其像素的单个光子转换成电子。所以，由于信号光对噪声的敏感性，当信号光弱到单光子的水平时，就会出现灵敏度低的问题。传统的APD传感器称为SPAD(单光子雪崩二极管)，在一个像素内倍增电子，像素面积大，很难小型化。新开发的垂直堆叠APD(VPAD)通过垂直堆叠光电转换器、电子倍增器和信号存储器来减小面积。以便形成6微米的像素间距..从而将图像传感器灵敏度信号放大10000倍，达到100万像素的高分辨率。2.使用TOF获得高测距精度的3D远程图像，即使在10米到100米的长距离范围内，也可以实现10厘米距离的传感器，这是松下传统传感器测距精度的15倍。一般来说，TOF测距是通过测量从光源发射到物体的光子经过反射和返回的飞行时间来计算距离的。松下此前开发了一种3D远程成像技术，该技术使用独特的短脉冲TOF方法，测距精度为1.5米，距离可达250米。该技术基于弱光检测技术。通过在所有APD像素中构建独特的集成电路，可以可靠地捕获单个光子的微弱信号，从而可以根据概率计算入射光子的数量。松下新开发了光子累积和时间分割的间接TOF技术，可以将入射光子数转换为积分信号，并在短距离内应用间接TOF计算，从而在长距离(10至100米)内实现测距精度为10厘米的3D远程成像，这是传统TOF传感器和激光雷达难以实现的。该传感器可以实现高分辨率、高测距精度的远程测量。即使在很远的距离，它也可以获得3D远程图像，这些图像可以识别被覆盖的人和小物体的位置和形状。据外媒报道，当地时间2月18日，松下宣布开发出一种飞行时间图像传感器。该传感器采用雪崩光电二极管(APD)的像素，可以根据物体的位置(最远200米)获得高精度的3D信息，可应用于车辆远程成像、广域监控等多个领域。

(图片来源:松下)这款新研发的TOF图像传感器通过电子倍增器的垂直堆叠结构和电子存储减少了APD像素面积，使其可以集成100万像素。2018年6月，松下推出了具有APD像素的TOF图像传感器，新传感器基于这种技术。此外，除了松下开发的远程高分辨率3D远程成像技术，该传感器还具有很高的测距精度，这对于传统的TOF传感器和激光雷达来说非常困难。这种新的传感器还可以准确地检测远处被覆盖的人和物。这种新型传感器具有以下优点:1 .它是一款高分辨率、高灵敏度的TOF图像传感器，APD 100万像素，是松下传统传感器像素数的4倍；诸如传统TOF传感器的图像传感器将已经进入其像素的单个光子转换成电子。所以，由于信号光对噪声的敏感性，当信号光弱到单光子的水平时，就会出现灵敏度低的问题。传统的APD传感器称为SPAD(单光子雪崩二极管)，在一个像素内倍增电子，像素面积大，很难小型化。新开发的垂直堆叠APD(VPAD)通过垂直堆叠光电转换器、电子倍增器和信号存储器来减小面积。以便形成6微米的像素间距..从而将图像传感器灵敏度信号放大10000倍，达到100万像素的高分辨率。2.使用TOF获得高测距精度的3D远程图像，即使在10米到100米的长距离范围内，也可以实现10厘米距离的传感器，这是松下传统传感器测距精度的15倍。一般来说，TOF测距是通过测量从光源发射到物体的光子经过反射和返回的飞行时间来计算距离的。松下此前开发了一种3D远程成像技术，该技术使用独特的短脉冲TOF方法，测距精度为1.5米，距离可达250米。该技术基于弱光检测技术。通过在所有APD像素中构建独特的集成电路，可以可靠地捕获单个光子的微弱信号，从而可以根据概率计算入射光子的数量。松下新开发了光子累积和时间分割的间接TOF技术，可以将入射光子数转换为积分信号，并在短距离内应用间接TOF计算，从而在长距离(10至100米)内实现测距精度为10厘米的3D远程成像，这是传统TOF传感器和激光雷达难以实现的。该传感器可以实现高分辨率、高测距精度的远程测量。即使在很远的距离，它也可以获得3D远程图像，这些图像可以识别被覆盖的人和小物体的位置和形状。

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