今天就由集成电路展小编将为你解读更多行业新趋势。

很多人会问，神经形态视觉传感器的技术原理存在数十年，为何在此时会吸引国际大厂争相入局？

自 2015 年人工智能技术与商用落地在各类应用中实现，视觉相关逐渐由人看转变为机器“看”。

相较于传统 CMOS 图像传感器芯片 CIS，仿生事件视觉传感器芯片更适合用于计算机视觉、人工智能，也被称为事件驱动相机 (Event-based Camera)。

传统 CIS 由于快门统一控制曝光的工作原理，导致用于计算机视觉时，就暴露了一系列缺陷，比如速度慢导致运动模糊、数据量大造成带宽占用高及功耗高、易受环境光影响等。

仿生事件视觉传感器芯片是模仿人眼的视网膜神经，让每个像素独立工作，通过感知外界光强变化来输出变化的脉冲信号或事件流信号，也就是以事件驱动的原理，来捕捉一个场景中的关键信息，大量降低数据冗余和延迟。

进一步解释像素工作方式的区别：

CIS 是基于电荷，需要对电荷进行积分之后，才能有输出。也就是说，在电荷积分的这个过程，CIS 像素不区分在这个过程中的变化，这也就限制它的采样频率，无法捕捉高速运动物体。而且运动的叠加，就可以理解成多个虚拟帧的图片重合在一起，使得图像模糊。

EVS 是基于 PD 电流，监测PD的电流信号是否发生了变化。变换超过一个给定的阈值，以 2bit 信号输出；即变强 01 或变弱 10，若变化不超过阈值，则为 00；所以可以响应高频信号，即快速变化的物体。同时其计算过程是所有像素同时进行数模转换，这是一个并行过程。而且因为转换简单，这个 2bit 的数模转换非常迅速，从而实现了非常高速的整个像素阵列的转换与输出，达到高帧率。

EVS 与CIS 相比，具有速度快 (>1000 帧/s)、功耗低、冗余数据量少、动态范围大 (>120dB) 等特点，可解决计算机视觉当前面临的一些痛点。

以上便是集成电路展小编为大家整理的相关内容，如果大家对这方面比较感兴趣，可以到集成电路展参观交流。2022年4月20-22日，集成电路展将于上海世博展览馆隆重开幕，届时，全球700个电子制造专用设备供应商及品牌参展将空降上海，展示覆盖PCBA制程、3C自动化专用设备及技术解决方案，诚邀您莅临参观，为您解读更多行业发展新趋势。

文章来源： 问芯Voice