基于像素电荷补偿的超宽动态范围CMOS图像传感器研究

CMOS图像传感器在消费电子、工业生产、安全监控、医疗成像、科学研究、军事国防等领域都获得了广泛应用，是一类非常重要的集成电路。然而，目前主流传统的CMOS图像传感器动态范围较小，无法记录自然场景接近180dB动态范围的图像信息，因此本项目研发具有超宽动态范围的CMOS图像传感器意义十分重大。 本项目首先提出并研究了基于电荷补偿技术的图像传感器原理；然后利用电荷补偿技术实现了高动态CMOS图像传感器原型器件，对该图像传感器的性能进行了详细的测试，并对非理想因素进行了分析；同时研究了一种基于两次电荷转移的高动态CMOS图像传感器，并研究了高分辨率、高动态范围CMOS图像传感器信号获取和处理电路，设计了图像传感器模拟输出轨对轨放大器，适用于并行列模数转换用的12bit循环型模数转换器，以及适合于串行输出的40MHz采样率、14bit精度的流水线型模数转换器。 本项目提出的像素电荷补偿技术，具有本征的高动态范围，其基本结构是通过像素中加入一个附加的光电二极管，弱光时反偏，强光时自动转换为正偏，从而实现电荷补偿，使得像素输出电压在弱光下与光强成线性，强光下变成与光强对数成正比，达到提高图像传感器动态范围的目的。该技术申请并获得了国家发明专利。 通过这种技术实现的CMOS图像传感器像素在弱光下呈现线性响应，在强光下为对数响应，可响应光功率密度在1.99×10^-9W/cm^2至0.448W/cm^2之间，等效动态范围达到167dB，远远高于目前主流CMOS图像传感器约80dB的动态范围。同时该图像传感器具有接近2V的输出摆幅。设计的14bit流水线模数转换器采用了每级2.5bit精度的冗余架构，前期测量结果显示有效精度超过了10bit。 本项目所研究的图像传感器结构简单、处理电路与信号处理方案成熟可靠，将能够比较完美地解决传统CMOS图像传感器动态范围较低的缺点，具有重要的科学意义和应用价值。 2100433B

CMOS图像传感器应用广泛，但其动态范围较小，不能满足记录自然场景的需求。目前提高其动态范围的方法存在着牺牲成像速度和质量、电路架构复杂、提升效果有限等缺点。本项目创新地提出利用像素电荷补偿的方法来得到超宽动态范围的CMOS图像传感器，特色是通过像素中加入一个附加的光电二极管，弱光时反偏，强光时自动转换为正偏，从而实现电荷补偿，使得像素输出电压在弱光下与光强成线性，强光下变成与光强对数成正比，达到提高图像传感器动态范围的目的。该方案受工艺影响小，弱光下响应速度快，信噪比高，强光下信号不饱和，动态范围提升明显。像素结构简单，无需采用复杂电路及额外时序来判断入射光的强弱。处理电路及系统方案采用传统积分式结构，技术成熟可靠。目标是所研究的图像传感器在30fps下动态范围将接近或超过160dB。本项目的研究将能够比较完美地解决CMOS图像传感器动态范围的问题，具有重要的科学意义和应用价值。

将压缩感知技术引入CMOS图像传感器中，在传感器像素阵列级实现冗余信息的集成压缩，提高图像转换速度并降低系统功耗。本项目基于压缩感知理论，主要研究了在图像传感过程中消减冗余数据的CMOS 图像传感器设计理论和方法，研究了数字降噪和频域冗余数据压缩的方法，研究了一种适用于时间延时积分电荷域累加型耦合式转移输出的机制，研究了解码式3D堆叠结构等模式提高像素存储稳定度和准确度，研究了可应用于图像传感器的高精度Cyclic ADC。基于压缩感知架构重点研究了面向 SOPC 实现的快速图像融合技术，研究了基于相似特征三角形的图像配准算法，研究了图像分类的降维处理算法，以及图像去噪、图像滤波、图像编解码等相关应用于压缩感知图像处理算法。最终建立一套基于压缩感知的新型CMOS 图像传感器理论和方法模型，完成核心图像信息压缩处理算法及实现电路的建模、分析和优化，在电路精度、功耗和面积占用实现优化，实现CIS高性能传感成像和高效率数据输出处理。

将压缩感知技术引入CMOS图像传感器中，可以在图像光电转换之后，直接对信号进行压缩采样，将信号采集和压缩同时进行，可以有效减少输入数据量，提高转换速度并降低系统功耗。利用CMOS 工艺特征尺寸缩小等新技术工艺，结合现代信息处理和压缩理论，可以在传感器像素阵列级实现冗余信息的集成压缩。本项目基于压缩感知理论，研究在图像传感过程中消减冗余数据的CIS设计理论，研究像素级数字降噪和频域冗余数据压缩的方法，借鉴存储阵列冗余纠错编码等模式提高像素存储稳定度和准确度，结合运动估计进行帧差时域冗余信息消除。最终建立一套基于压缩感知的新型CMOS 图像传感器理论和方法模型，完成核心像素图像信息压缩处理电路的建模、分析和优化，在电路精度、功耗和面积占用实现优化，实现CIS高性能传感成像和高效率数据输出处理。研究成果为小尺寸工艺下新一代高智能化CMOS 图像传感器芯片设计提供可行性理论指导和技术方法，并广泛应用于图像信息采集系统。

本项目研究基于CMOS技术的图像传感器信号处理方法，探索其中的低噪声高速信号读取、信号自适应实时处理、超低功耗系统设计等传感器信号处理关键技术。提出了多像素共享信号处理结构，降低了单位像素内晶体管数目，奠定了像素内部集成采样、降噪、量化等完整信号处理系统的基础。研究了信号幅度对数变换的电路实现方法，探索了提高系统动态范围的可能。奠定了智能像素结构进一步研究的基础。 根据传感器信号处理的需求研究了新型高速自清零比较器架构。采用输入/输出误差采样，实现了前置放大电路及锁存器固定误差的自动消除，在降低功耗的同时保证了比较器的高速特性。进一步探索了自适应ADC及高速折叠ADC的实现方法，设计了采样率为80 Ms/s和200 Ms/s的两个原型结构并进行了初步测试。 研究了正电子发射断层成像系统（PET）信号处理的方法。开展了基于TDC（Time-to-Digital Converter）的精确测时系统及PET系统闪烁脉冲数字化单芯片解决方案的相关工作，采用0.25 um CMOS工艺设计了原型芯片。通过使用两级时间控制方案，达到了低功耗实现高分辨率时间测量精度的目的。芯片的测量精度可达40 ps。 根据无线传感器网络的需求研究了超低功耗无线数据收发系统的关键技术。设计了超低功耗自适应时钟/数据精确恢复芯片，当数据率在0.5 kbit/s到500 kbit/s变化时系统功耗仅为13 uW。进一步采用无源唤醒技术设计了满足中国短程通信标准的5.8 GHz无线数据收发单芯片系统，灵敏度为-88 dBm，待机电流低于1 uA，数据率达2 Mb/s。 截至2012年12月，已在学术会议上作分组报告14次，发表论文25篇（11篇期刊论文，14篇会议论文， SCI/EI检索19篇）；完成了6颗混合信号系统集成电路芯片的设计，获得集成电路版图登记8项；相关成果应用于无线数据通信及心电信号检测系统，申请发明专利4项，其中1项已获得授权。累计指导研究生20人，其中硕士研究生18人，有7名已经毕业；合作培养博士研究生2人，有1名已经毕业。