A lo largo de los años, la serie de películas "Star Wars" siempre ha conmocionado los corazones de innumerables cinéfilos: ya sean los caballeros Jedi que lucharon contra las fuerzas del mal a pesar de lo siniestro, o el coraje y el sacrificio de la organización de resistencia frente a la opresión, y finalmente a través del excelente La estrategia para ganar ... Más allá de eso, los brillantes duelos de sables de luz en la película, así como las acciones de droides como R2-D2, C-3PO y BB-8, son impresionantes. Sin estos droides, Star Wars podría no haber tenido un final tan sorprendente.
Los robots y el metaverso son uno de los temas más candentes en el International Consumer Electronics Show (CES) 2022. Hoy en día, las máquinas no humanoides que funcionan para nosotros son comunes, como los robots de reparto, los automóviles autónomos, los robots de barrido y los drones aéreos. Dado el impacto del CES, podemos estar al borde de una nueva era: cada hogar tendrá al menos un robot de una escena de película de ciencia ficción como Star Wars.
Por otro lado, a medida que los servicios sin contacto continúan acelerándose durante la pandemia de COVID-19, los servicios metaversos que combinan lo virtual y la realidad están ganando popularidad y la demanda de dichos servicios está creciendo exponencialmente. Muchas personas comienzan a usar la tecnología de Realidad Aumentada (AR, Realidad Aumentada) o Realidad Virtual (VR, Realidad Virtual). Pronto, los dispositivos AR y VR se llevarán como teléfonos inteligentes. Esto marcará el comienzo de una nueva era en la que los servicios estarán disponibles en cualquier momento y en cualquier lugar, lo que significa que ya no necesitamos visitar bancos o fabricantes, y podemos mantener los productos sin entrar en la fábrica.
Figura 1: Robot de entrega Ocado
Ojo de la Máquina (Visión Artificial)
Con el apoyo de sorprendentes avances en el procesamiento de semiconductores y la tecnología de procesamiento de señales de imagen (ISP, procesamiento de señales de imagen), la caída de los precios y el excelente alto rendimiento de alta resolución, la tecnología de sensores de imagen CMOS (CIS) se ha convertido en el pilar de varios dispositivos, como los teléfonos inteligentes. "Ojo". Los píxeles son lo que determina el rendimiento de la cámara, y la competencia a su alrededor ha llevado la tecnología de la cámara a 600 megapíxeles más allá del ojo humano.
Pero, ¿son las imágenes de alta resolución necesariamente adecuadas para la visión artificial? Para los ojos de las máquinas de vanguardia responsables de la seguridad y la protección, incluso los datos de imagen bidimensionales (2D) más nítidos no son suficientes para que funcionen en lugar de los humanos. Es posible que dicha máquina no pueda realizar misiones en operaciones tácticas como la R2-D2. Pero para los automóviles autónomos y los drones, es necesario identificar con precisión el momento de frenado durante la conducción a alta velocidad; para los dispositivos de reconocimiento facial, es necesario escanear con precisión las caras en lugar de las imágenes planas; para dispositivos AR, escaneo en tiempo real de grandes espacios para realidad aumentada. Estas máquinas requieren no solo datos de imágenes 2D, sino también soporte técnico tridimensional (3D). Una máquina puede obtener datos 3D a través de un complejo proceso computacional sin cámara, con ayudas como equipos de ultrasonido o láser. Sin embargo, una máquina con tantos componentes adicionales sería rechazada por los consumidores en términos de diseño y precio.
Figura 2: Características necesarias del ojo de la máquina
Con la cooperación de los ojos y el cerebro, las personas pueden ver objetos estereoscópicamente y reconocer la profundidad y la distancia. A través de un mecanismo similar, las máquinas también pueden identificar objetos multidimensionales y medir distancias a través de la triangulación. Por ejemplo, la visión estéreo utiliza dos cámaras y un procesador para lograr el efecto de reconocimiento. Sin embargo, tales mecanismos también sufren de inconvenientes como la complejidad computacional, la falta de precisión en la medición de distancias planas y la baja precisión en lugares relativamente oscuros, que reducen el alcance de tales mecanismos. Recientemente, el método de tiempo de vuelo (ToF) se ha puesto en uso práctico como un método alternativo para superar estas deficiencias. ToF es una forma sencilla de medir la distancia calculando el tiempo que tarda la luz en rebotar en un objeto. Este método es fácil y rápido de ejecutar, y tiene la ventaja adicional de medir con precisión las distancias independientemente del entorno de iluminación porque utiliza una fuente de luz separada.
ToF: la distancia se obtiene midiendo el tiempo de ida y vuelta de la luz emitida
Visión estereoscópica: dos sistemas ópticos que visualizan el mismo objeto desde dos puntos diferentes en relación con la misma línea de base
Figura 3: Comparación de los métodos de visión estéreo y reconocimiento de objetos ToF
método de tiempo de vuelo
ToF se puede dividir en dos categorías: ToF directo (d-ToF, ToF directo) y ToF indirecto (i-ToF, ToF indirecto). La distancia se calcula utilizando la diferencia de fase de la luz devuelta. SK hynix desarrolló estas dos tecnologías de sensores ToF para utilizarlas en varios productos. Posiblemente, los robots del futuro tendrán un ojo que usa i-ToF para reconocer objetos a corta distancia, y el otro ojo que usa d-ToF para explorar objetos distantes.
El propósito de este artículo es aclarar la tecnología i-ToF de SK hynix.
Figura 4: Análisis comparativo de ToF indirecto y ToF directo
El método i-ToF calcula la diferencia de fase de la fuente de luz con la relación de las cargas acumuladas en más de dos memorias diferentes dentro de un píxel, y mide la distancia en consecuencia. En comparación con d-ToF, este mecanismo tiene algunas limitaciones en la medición de la distancia porque cuando la luz regresa desde una distancia, hay menos señales que se pueden separar debido a la intensidad reducida. Sin embargo, en comparación con d-ToF, tiene la ventaja de una resolución más alta, debido a su circuito simple, el píxel puede separar la señal por sí mismo y es fácil reducir el píxel. Para compensar las limitaciones de i-ToF y maximizar sus ventajas, ahora se está realizando una gran cantidad de investigación para mejorar la relación señal-ruido (SNR), aumentar la eficiencia cuántica (QE) de las fuentes de luz infrarroja o emplear técnicas para eliminar la luz de fondo (BGL). y ampliar.
La estructura actual de píxeles i-ToF se puede dividir aproximadamente en una estructura de puerta y una estructura de difusión. El método de estructura de compuerta genera una diferencia de potencial mediante la aplicación de un voltaje modulado a la rejilla para recoger los electrones circundantes. La estructura de difusión, por otro lado, actúa como un demodulador fotónico asistido por corriente (CAPD) para recolectar electrones utilizando la corriente generada mediante la aplicación de un voltaje modulado al sustrato. En comparación con el primero, el segundo puede detectar rápidamente los electrones generados en regiones más profundas, lo que hace que la transferencia sea más eficiente, pero requiere más disipación de potencia porque utiliza una corriente inferior de carga múltiple. Además, a medida que los píxeles se vuelven más pequeños y el número de píxeles aumenta debido a la alta resolución, el consumo de energía aumenta aún más.
Con el fin de maximizar las ventajas de CAPD y reducir sus limitaciones, SK hynix ha desarrollado la tecnología de píxeles de clase QVGA de 10um y clase VGA de 5um, utilizando una nueva estructura llamada VFM (Modulador de Campo Vertical). A continuación, profundicemos en la tecnología VFM y sus beneficios.
Ventajas de la tecnología VFM Pixel
Hay varios criterios para juzgar un buen sensor de medición de distancia, pero ante todo, debe ser capaz de detectar con precisión la distancia y reducir los problemas de calefacción a través de un menor consumo de energía. En otras palabras, un buen sensor debe detectar señales rápidamente con alta eficiencia y bajo consumo de energía, mientras que también debe separar con precisión las señales en función de las diferencias de fase.
1. Tecnología y combinación CIS retroiluminada (BSI) de SK hynix
Al igual que CIS, el procesamiento retroiluminado aporta una serie de ventajas al diseño o rendimiento del sensor ToF. La fuente de luz utilizada para calcular el tiempo de vuelo es la luz infrarroja (IR) porque debe ser invisible para el ojo humano. Y calcula distancias precisas incluso en entornos con poca luz. El infrarrojo tiene una longitud de onda más larga en comparación con la luz visible, lo que significa que sin usar una oblea más gruesa que CIS, la mayor parte de la luz es penetrada, lo que resulta en niveles de señal extremadamente bajos en los píxeles. Pero eso no significa que el grosor pueda crecer infinitamente. Es difícil recolectar rápidamente los electrones producidos en regiones más profundas, al igual que la pesca en alta mar es más difícil que la pesca en lugares de pesca. Cuando se utiliza la iluminación trasera en lugar de la iluminación frontal (FSI), la señal se puede detectar rápidamente porque la iluminación trasera permite que la luz se recoja más cerca, donde el campo eléctrico, que actúa como una línea de pesca, también se proyecta desde el lado opuesto al volverse más fuerte con la luz.
Figura 5: Comparación de la iluminación frontal y trasera (permeabilidad y recolección de luz por espesor)
El rendimiento de i-ToF depende de su capacidad para separar las señales de acuerdo con la tasa de acumulación de carga. En este sentido, los sensores iluminados frontalmente pueden causar errores en la distancia, ya que cuando la luz pasa a través de la superficie del píxel, es más probable que ingrese directamente al nodo de detección, ignorando la diferencia de fase. Es como si hubiera otros estudiantes en el aula cuando se está llevando a cabo el pase de lista. En el cableado de metal iluminado por delante, también hay muchas restricciones en el cableado metálico para garantizar un mayor factor de llenado, mientras que el retroiluminado permite una mayor variedad de cableado metálico, como extraer agua del suelo que talar árboles en un bosque denso Recolectar agua de lluvia es más eficiente (Figura 6).
Figura 6: Tasas de acumulación de carga i-ToF para diferentes métodos de iluminación (análogo a extraer agua bajo tierra y talar árboles en bosques densos)
Esta ventaja de la retroiluminación se puede lograr combinándola con la tecnología CIS retroiluminada de SK hynix, que tiene la tecnología para crear píxeles menores de 1 micra.
2. Matriz de lentes pequeñas (SLA) y guía de onda óptica de estructura de zanja y eficiencia cuántica
De acuerdo con el mecanismo i-ToF que utiliza la tasa de acumulación de carga, necesitamos el nivel máximo de señal para obtener datos de distancia precisos a distancias más largas. Por lo tanto, la alta QE en el rango de longitud de onda infrarroja es esencial.
Como se mencionó anteriormente, debido al alto poder de penetración de la fuente de luz infrarroja, su intensidad de luz es más débil que la de la luz visible, por lo que la profundidad de la recolección de luz es profunda. Una forma de lidiar con esto es formar intencionalmente estructuras de microlentes (lentes de tamaño pequeño dispuestas de acuerdo con el tamaño y el número de píxeles debajo de la lente de la cámara) en lo alto para lograr una mejor recolección de luz, pero la altura es limitada debido a limitaciones técnicas. SK hynix ha adoptado un enfoque diferente para superar esta deficiencia. Al colocar varias lentes en cada píxel que son más pequeñas que el tamaño del píxel, este método aumenta la profundidad de recolección de luz, aumentando así la cantidad total de luz recibida.
Además, SK hynix también extrae una estructura de patrón especial en la parte posterior, de modo que la luz incidente toca la estructura y se refleja en ella, extendiendo la ruta de transmisión de la luz y enfocando la luz en el área de modulación, reduciendo así la tasa de pérdida de luz y mejorando la eficiencia de transmisión bajo la misma intensidad de luz logra el efecto de matar dos pájaros de un tiro. De hecho, esto confirma que el QE se ha más que duplicado bajo la fuente de luz de 940nm. Con un QE más alto, logra reducir el error entre las distancias reales y medidas en casi un 55% en comparación con los métodos anteriores.
Figura 7: SLA (izquierda) y guía de onda óptica estructurada en zanja (derecha)
3. Garantice un bajo consumo de energía y un alto rendimiento
Excluyendo el consumo de energía de la fuente de luz, el sensor ToF consume la mayor cantidad de energía en el circuito que modula la señal cuando funciona. La potencia del circuito de accionamiento de modulación es proporcional a la corriente que fluye a través de la placa. En otras palabras, podemos reducir el consumo de energía reduciendo la corriente de sustrato. Además, las mediciones de distancia precisas y precisas requieren períodos de modulación más cortos y una detección rápida de la señal. El vehículo (fotón) tiene que acelerarse pisando el pedal del acelerador para recorrer la misma distancia (espesor de silicio) rápidamente, lo que consume mucho combustible (o corriente). Como otro ejemplo, extraer agua de un pozo profundo requiere mucha fuerza para levantar la polea. Pero, ¿qué pasaría si pudieras bombear el agua subterránea? Puede sacar toda el agua que necesita con poco esfuerzo, simplemente abra el grifo.
El método VFM aumenta la región de agotamiento al optimizar las condiciones y la estructura de la implantación de iones pixel, lo que le permite actuar como una bomba y fortalecer el campo eléctrico vertical. Por lo tanto, la fuerza del campo eléctrico se agrega a la corriente, que puede recolectar electrones de manera efectiva y, al mismo tiempo, también puede lograr una recolección rápida bajo la condición de corriente pequeña y mejorar el consumo de energía. Extensos experimentos han demostrado que cuando la corriente aumenta, se pierde el rendimiento del píxel VFM, lo que significa que es una estructura más adecuada para baja potencia, y la corriente ya no es un factor importante. En otras palabras, el método mejora el rendimiento del píxel al controlar la corriente a través de un diseño que permite un fuerte campo eléctrico vertical para que solo actúe como guía. En comparación con el sensor ToF de clase QVGA, el sensor ToF de clase VGA de 5um tiene un tamaño de píxel más pequeño y una resolución más alta, pero la corriente por píxel se reduce y el aumento en el consumo de energía es casi nulo.
Figura 8: Como sensor ToF, la estructura VFM tiene un consumo de energía más eficiente
Resumir
SK hynix contribuye a la creación de valor económico y social al permitir que varios fabricantes de módulos ingresen a una amplia gama de mercados de aplicaciones al proporcionar un soporte técnico cercano y sensores mientras desarrollan la tecnología de sensores ToF.
En el futuro, podremos usar equipos de AR / VR para viajar por todo el mundo, usar drones para entregar paquetes, dejar que los robots domésticos nos traigan paquetes, pedir a los robots de barrido que limpien por nosotros e incluso sentarnos en automóviles autónomos impulsados por reconocimiento facial. Mira las noticias en el coche. Esperamos que estos escenarios se realicen en el nuevo mundo que la tecnología de soluciones profundas de SK hynix está a punto de abrir.
