omnivision傳感器：OmniVision全新發(fā)布500萬像素RGB-IR圖像傳感器
為二合一筆記本電腦提供單一攝像頭，同時提高紅外面部識別的準確性，彩色自拍及視頻會議的圖像質(zhì)量
加利福尼亞州圣克拉拉 - 2019 年 5 月 29 日 –行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)字圖像解決方案開發(fā)商豪威科技公司（OmniVision Technologies, Inc.）今天宣布推出業(yè)界首款用于二合一筆記本電腦的 500 萬像素 RGB-Ir 圖像傳感器 OV5678。 該傳感器使用單個攝像頭具有更高的面部識別認證準確度，可用于紅外（IR）Windows Hello 以及自拍和視頻會議的高質(zhì)量彩色（RGB）圖像。 結(jié)合紅外和彩色成像，設(shè)計人員可以制造更薄，功能更完善的二合一筆記本電腦。
圖：OmniVision 全新發(fā)布 500 萬像素 RGB-IR 圖像傳感器，專用于配備 Windows Hello 面部識別功能的二合一筆記本電腦。
“在此之前，Windows Hello 面部識別認證在二合一筆記本電腦中并不常見，主要因為它通常需要第二個用于近紅外成像的攝像頭。” OmniVision 的產(chǎn)品營銷經(jīng)理 Jason Chiang 說：“OV5678 通過在單個 500 萬像素傳感器中結(jié)合 RGB 和 IR 功能，無需第二個攝像頭，節(jié)省空間的同時增加了產(chǎn)品的價值。”
為確保高質(zhì)量的彩色圖像，OV5678 采用 OmniVision 的 1.12 微米 PureCel?Plus 像素架構(gòu)，具有深溝槽隔離，可大大降低色彩串擾。此外，其埋入式濾色器陣列（BCFA）具有很高的容差，可以收集各種角度入射的光。
PureCel?Plus 架構(gòu)還利用較厚的硅在可見光譜外的近紅外光捕獲圖像，從而提高近紅外成像的量子效率——整個過程僅需 130 萬像素，只占 OV5678 傳感器全分辨率的四分之一。 此 IR 性能可實現(xiàn) Windows Hello 面部識別認證等機器視覺應用。 它還可以通過眼部跟蹤，判斷用戶是否觀看屏幕，從而降低功耗。 同時，眼部追蹤還可以對過長時間觀看屏幕的用戶發(fā)出關(guān)于眼睛疲勞的警告。
OV5678 樣品及評估套件現(xiàn)已上市并且可以批量生產(chǎn)。 要了解更多信息，請訪問 5 月 28 日至 30 日在 Computex 上的 OmniVision VIP 套間展廳。 如果您沒有參加，請聯(lián)系您的 OmniVision 銷售代表以獲取更多信息：
omnivision傳感器：日經(jīng)：索尼和豪威科技獲得美國許可，可向華為提供關(guān)鍵圖像傳感器
集微網(wǎng)消息，據(jù)日經(jīng)新聞報道，多家知情人士透露，全球兩家領(lǐng)先的相機成像傳感器提供商索尼和Omnivision已獲得美國政府的許可，可恢復對華為公司的部分發(fā)貨。
索尼同時也是蘋果的供應商，是優(yōu)質(zhì)CMOS圖像傳感器芯片的獨家供應商，這使華為得以推出能夠與iPhone等行業(yè)領(lǐng)先競爭對手競爭的世界級相機。
自9月15日起，如果全球供應商使用任何美國技術(shù)給華為提供產(chǎn)品都需要獲得許可證。
華為稱，在上周發(fā)布的新Mate 40系列仍使用索尼的圖像傳感器，為它們提供了世界上最先進、功能最強大的攝像頭系統(tǒng)。
Omnivision（豪威科技）于2014年被一家中國基金收購，目前是上海韋爾半導體的子公司，也是蘋果，Oppo和小米的主要供應商。它是僅次于索尼和三星的全球第三大CMOS圖像傳感器制造商。
一位芯片行業(yè)高管告訴日經(jīng)新聞：“我們了解到，一些與顯示器和圖像傳感器相關(guān)的供應商正在獲得美國政府的許可，因為這些組件被認為與網(wǎng)絡(luò)安全問題無關(guān)，而索尼同樣獲得了批準。”
一位與日本公司關(guān)系密切的消息人士告訴日經(jīng)新聞，盡管獲得了許可證，但索尼仍對與華為業(yè)務的未來持謹慎態(tài)度，因為華為仍需要為其智能手機業(yè)務確保許多其他芯片和組件的可靠來源。
索尼拒絕對特定客戶發(fā)表評論。Omnivision也沒有回應日經(jīng)新聞的置評請求。
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omnivision傳感器：豪威科技以及思特威推出CMOS圖像傳感器LED閃爍抑制技術(shù)
隨著LED技術(shù)的發(fā)展以及LED產(chǎn)業(yè)的成熟，在交通信號燈、汽車照明與指示燈等應用場景中，LED憑借其發(fā)光效率高、穩(wěn)定性好、使用壽命長的優(yōu)勢，已經(jīng)逐漸取代傳統(tǒng)發(fā)光源。然而，由于LED的驅(qū)動通常采用脈沖調(diào)制方式，因此LED燈往往是以肉眼無法識別的頻率進行著閃爍。
LED燈頻閃引起AI系統(tǒng)誤判的根源
LED燈是常見的具有頻閃危害的光源，在交通燈、車燈等領(lǐng)域有廣泛的應用，普通人看來這似乎并沒有什么不妥，但是當攝像頭開始作為汽車信息采集源之后，LED燈頻閃的危害開始顯現(xiàn)。頻閃，即指有頻率的閃爍，光隨著時間快速、重復的變化就叫頻閃，直接的感受就是光源調(diào)動、不穩(wěn)定。
當前，雖然LED閃爍無法通過肉眼識別，但如今的汽車攝像頭系統(tǒng)采用CMOS圖像傳感器，是能達到100-200萬像素的高清傳感器。單雙目攝像頭和雷達系統(tǒng)融合，能為駕車人提供障礙物或者移動物體的速度、距離和外觀形狀等信息。而自動駕駛無非就是利用深度學習算法對攝像頭等采集的信息加以分析，然后替代人類駕駛?cè)藛T作出駕駛行為。
比如，LED燈以一個基礎(chǔ)頻率，以及可調(diào)節(jié)的占空比來調(diào)整亮和暗的強度。對于人眼來說，LED光源是持續(xù)的，但HDR相機卻捕捉到了亮和暗的屬性，并且在觀看視頻的時候出現(xiàn)‘閃爍’。”兩相結(jié)合來看，當帶有HDR相機的汽車在捕捉LED路牌和其他的車輛的LED光源時，將會在攝像頭傳回來的畫面里出現(xiàn)信息缺失或者信息錯誤。這樣的情況下，人類還敢相信智能后視鏡甚至是自動駕駛嗎？
因此對于快門時間更短的CMOS圖像傳感器而言，這種閃爍往往是引起AI系統(tǒng)誤判的根源。當前的LED燈頻率多數(shù)介于90-270赫茲之間，通常一個亮暗周期小于或者等于11毫秒。汽車流媒體后視鏡上的HDR相機一幀圖像通常是16.6毫秒，但是曝光時間多數(shù)介于3-4毫秒。因此，相機無法在任何曝光時間下（長、短或極短）捕捉到LED脈沖，并且LED在視頻中也無法被觀測。
一旦LED驅(qū)動頻率與傳感器曝光頻率不一致，就會出現(xiàn)曝光時間與LED開啟時間錯位的情況，從而采集到明暗錯誤或持續(xù)閃爍的圖像信息。對于自動駕駛車用設(shè)計而言，這會引發(fā)無法接受的系統(tǒng)安全性問題。
特別是在國內(nèi)外自動駕駛開發(fā)紛紛向L4、L5級別邁進時，汽車愈發(fā)依靠更多的CMOS圖像傳感器提供的準確圖像數(shù)據(jù)，判斷路況、信號標識、緊急狀況等，從而利用人工智能算法進行駕駛操作相關(guān)的決策。這意味著，車用CMOS圖像傳感器必須能夠適應當前以LED信號燈為主的道路信號體系。
LED“閃爍”如何解決？
從當前的局勢來看，要實現(xiàn)高級別的自動駕駛，汽車是離不開攝像頭的輔助，如果不解決LED燈“閃爍”的問題，安全就要時刻打上一個問號。抑制、消除LED燈“閃爍”在研究自動駕駛的道路上是繞不過的坎。
據(jù)專家介紹，當前有三種方法可以解決LED燈“閃爍”問題，分別是LOFIC技術(shù)、斬波技術(shù)和分離像素技術(shù)。其原理是為了保證捕捉到一個90Hz LED脈沖至少需要11ms的曝光時間，LFM（減少或消除LED閃爍）技術(shù)需要相機能夠延長曝光時間，并使其比LED驅(qū)動周期更長，同時不出現(xiàn)過曝，且維持一定的動態(tài)范圍水平，那問題就得到了解決。
思特威科技LED閃爍抑制技術(shù)
豪威科技以及思特威推出CMOS圖像傳感器LED閃爍抑制技術(shù)
據(jù)悉，為了解決LED閃爍問題，豪威科技曾在三種抑制LED“閃爍”的技術(shù)中，選擇了分離像素技術(shù)。基于分離像素技術(shù)，豪威科技推出了兩款HDR圖像傳感器OX01A10和OXO2A10。這兩款傳感器將分別應用于側(cè)視和后視攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)（CMS）。
據(jù)介紹，使用分離像素架構(gòu)，并且降低小光電二極管敏感度，是目前看最理想的解決方案。首先，小光電二極管能延長曝光時間，使其足夠長，以確保LED脈沖的捕捉；其次，大光電二極管可以確保低光條件下的高靈敏度；而額外的極短曝光（VS）可以捕獲場景中最亮的部分。”
同時，近日，技術(shù)領(lǐng)先的CMOS圖像傳感器供應商思特威科技宣布推出自主研發(fā)的LED閃爍抑制技術(shù)。憑借思特威研發(fā)團隊在LED閃爍抑制技術(shù)的創(chuàng)新實現(xiàn)方式，CMOS圖像傳感器能夠通過該技術(shù)提供的有效抑制能力，解決LED閃爍問題帶來的車用安全隱患，進一步提升人工智能輔助駕駛系統(tǒng)及自動駕駛應用的安全性。
omnivision傳感器：豪威科技發(fā)布其首款手機前攝用 RGBC 傳感器
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