April 19-21, 2023
Shanghai World Expo Exhibition & Convention Center

仿生事件视觉传感器结合传统CIS技术

 

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。

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文章来源: 问芯Voice