热点丨将摆脱索尼传感器依赖,苹果发布图像传感器新专利

   2025-07-29 kongyu840
核心提示:自称性能超越最佳的传感器苹果公司新近公布的一项名为“高动态范围低噪点堆叠像素图像传感器”的专利,揭示了成像技术领域的一项
自称性能超越最佳的传感器


苹果公司新近公布的一项名为“高动态范围低噪点堆叠像素图像传感器”的专利,揭示了成像技术领域的一项重大进步。


该专利详细描述了一种由两层构成的堆叠式传感器:


一层为传感器芯片,内含光电二极管及模拟电路;


另一层为逻辑芯片,负责处理读出、噪声消除及控制功能。


这种堆叠式传感器的设计方法与索尼公司的做法相似,使得苹果公司得以将尖端电路封装进更为纤薄的传感器模块中,这一技术特别适合应用于智能手机以及Vision Pro等AR和VR设备。


该专利技术最显著的特征在于其具备20档(即120分贝)的卓越动态范围,这一指标显著超越了现行智能手机传感器所具备的10至14档动态范围,甚至超越了诸如ARRI ALEXA 35等高端电影摄影机所具备的17档动态范围。


动态范围是评估传感器在同时记录最亮和最暗细节方面能力的重要指标。


具备20档动态范围的传感器,预示着未来的iPhone可能无需进行任何曝光调整,即可同时捕捉到强烈阳光下的云层细节以及昏暗室内环境中的微妙阴影,从而实现接近人眼所感知的光影效果。


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创新双层堆叠的架构设计

从架构设计的角度审视,该传感器采纳了双层堆叠的结构,实现了传感器芯片与逻辑芯片的分层布局。


位于上层的是集成了光电二极管和模拟电路的传感器芯片,而下层则负责处理读出、噪声消除以及控制功能的逻辑芯片。


这种结构类似于“三明治”,有效地减少了传感器的厚度,使其更适用于对轻薄化有严格要求的设备,如iPhone、Apple Vision Pro等;


同时,它还实现了模拟信号与数字处理的无缝衔接,显著提升了数据处理的效率与速度。


在像素级架构方面,苹果公司采取了独特的策略。


传统上,4T像素通过传输门来降低噪声,然而苹果却选择了更为简洁的3T结构。


为了应对3T结构通常伴随的噪声问题,苹果在每个像素内部集成了噪声感应电路。


该设计与索尼现有的堆叠式传感器技术相似,但苹果通过三项关键创新实现了性能上的飞跃:


①LOFIC(横向溢流积分电容器)电路:每个像素单元均配备有三个独立的电荷储存层次。


浮动扩散节点(适用于低光照条件)、第一级LOFIC电容器(适用于中等光照条件)以及第二级LOFIC电容器(适用于强光照条件)。


随着入射光强度的改变,电荷会自动转移到相应的储存层次中,从而实现通过单一曝光捕捉极宽的动态范围,有效避免了传统高动态范围(HDR)成像中多帧合成所可能产生的运动模糊问题。


②内置噪声感应电路:在逻辑芯片上,每个像素均配备了精细的电流存储电路,能够实时监测并消除热噪声(即kTC噪声)。


该技术采用相关双采样(CDS)方法,在信号读取过程中精确地减去固有的噪声成分,即使在光照条件较低的情况下,亦能提供极为清晰的图像输出,无需依赖于后期处理软件中的降噪算法。


③反常规的3T像素设计:苹果采纳了一种通常被认为结构较为简单,然而却伴随着较高噪声水平的三晶体管(3T)设计,而非业界普遍采用的四晶体管(4T)设计。


通过结合LOFIC电路与电流存储噪声消除技术,苹果成功地解决了3T像素固有的缺陷问题,实现了噪声性能甚至超越传统4T像素的水平,同时亦提升了像素的填充因子和生产过程中的良品率。



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对苹果产品生态的深远影响


如果这项专利技术能够成功应用到实际产品中,对于苹果的产品生态而言,将带来全方位的变革。


iPhone上,其影像能力有望实现质的飞跃。


用户在拍摄时,无论是逆光下的人像,还是极暗环境中的夜景,都能轻松捕捉到丰富的细节,高光不过曝,暗部不死黑,画面层次感和色彩还原度将达到新的高度。


例如,在拍摄夕阳下的城市街道时,建筑物的轮廓、窗户内透出的灯光以及天空中绚丽的晚霞,都能清晰呈现,无需再借助后期HDR 合成。


同时,低噪点的特性,将使iPhone在视频拍摄方面也更具优势,为用户带来更稳定、更清晰的拍摄体验,进一步巩固其在移动视频拍摄领域的地位。


对于Apple Vision Pro,这款被苹果寄予厚望的AR/VR设备而言,新传感器将为其带来更逼真、更细腻的视觉体验。


在沉浸式的虚拟环境中,用户能够感受到更真实的光影变化和细节呈现,例如在虚拟的博物馆中,能够清晰地看到展品上的每一处纹理和雕刻细节;


在虚拟演唱会现场,歌手的发丝、汗珠都能纤毫毕现,极大地增强了用户的沉浸感和交互体验。


此外,随着苹果在智能家居、自动驾驶等领域的布局,高性能的图像传感器也将成为这些产品的关键技术支撑。


在智能家居摄像头中,新传感器能够提供更清晰的监控画面,准确识别家庭成员和异常情况;


在自动驾驶领域,有助于提高激光雷达的感知精度,提升自动驾驶系统的安全性和可靠性。


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