Over the years, the "Star Wars" series of movies have always shocked the hearts of countless moviegoers: whether it is the Jedi knights who fought against the evil forces despite the sinister, or the courage and sacrifice of the resistance organization in the face of oppression, and finally through the excellent The strategy to win... Beyond that, the brilliant lightsaber duels in the movie, as well as the actions of droids like R2-D2, C-3PO, and BB-8, are impressive. Without these droids, Star Wars might not have had such an amazing ending.
I robot e il metaverso sono uno degli argomenti più caldi dell'International Consumer Electronics Show (CES) del 2022. Oggi, le macchine non{1}}umanoidi che funzionano per noi sono all'ordine del giorno, come i robot per le consegne, le auto{2}}a guida autonoma, i robot spazzatrici e i droni aerei. Dato l'impatto del CES, potremmo essere sull'orlo di una nuova era: ogni casa avrà almeno un robot da una scena di un film di fantascienza-come Star Wars.
D'altra parte, poiché i servizi contactless continuano ad accelerare durante la pandemia di COVID-19, i servizi metaverse che combinano virtuale e realtà stanno guadagnando popolarità e la domanda di tali servizi sta crescendo in modo esponenziale. Molte persone iniziano a utilizzare la tecnologia della Realtà Aumentata (AR, Realtà Aumentata) o della Realtà Virtuale (VR, Realtà Virtuale). Presto, i dispositivi AR e VR saranno trasportati come smartphone. Ciò inaugurerà una nuova era in cui i servizi saranno disponibili sempre e ovunque, il che significa che non abbiamo più bisogno di visitare banche o produttori e possiamo mantenere i prodotti senza entrare in fabbrica.
Figura 1: robot di consegna Ocado
Occhio della macchina (Visione artificiale)
Supported by amazing advances in semiconductor processing and Image Signal Processing (ISP, Image Signal Processing) technology, falling prices, and excellent high-resolution high performance, CMOS image sensor (CIS) technology has become the mainstay of various devices such as smartphones. "Eye". Pixels are what determines camera performance, and competition around them has pushed camera technology to 600 megapixels beyond the human eye.
Ma le immagini ad alta{0}}risoluzione sono necessariamente adatte alla visione artificiale? Per gli occhi delle-macchine all'avanguardia responsabili della sicurezza, anche i dati di immagine bi{2}}più nitidi (2D) non sono sufficienti per lavorare al posto degli esseri umani. Una macchina del genere potrebbe non essere in grado di eseguire missioni in operazioni tattiche come la R2-D2. Ma per auto{7}}a guida autonoma e droni, è necessario identificare con precisione il momento di frenata durante la guida ad-alta velocità; per i dispositivi di riconoscimento facciale, è necessario scansionare accuratamente i volti anziché le immagini piatte; per dispositivi AR, in{10}}tempo reale Scansiona grandi spazi per la realtà aumentata. Queste macchine richiedono non solo dati di immagini 2D, ma anche supporto tecnico tridimensionale (3D). Una macchina può ottenere dati 3D attraverso un complesso processo computazionale senza una telecamera, con ausili come apparecchiature ad ultrasuoni o laser. Tuttavia, una macchina con così tanti componenti aggiuntivi verrebbe rifiutata dai consumatori in termini di design e prezzo.
Figura 2: caratteristiche necessarie dell'occhio della macchina
Con la cooperazione degli occhi e del cervello, le persone possono vedere gli oggetti stereoscopicamente e riconoscere la profondità e la distanza. Attraverso un meccanismo simile, le macchine possono anche identificare oggetti multi{0}}dimensionali e misurare le distanze attraverso la triangolazione. Ad esempio, la visione stereo utilizza due telecamere e un processore per ottenere l'effetto di riconoscimento. Tuttavia, tali meccanismi soffrono anche di inconvenienti come la complessità computazionale, la mancanza di accuratezza nella misurazione delle distanze dei piani e la bassa accuratezza in luoghi relativamente bui, che restringono la portata di tali meccanismi. Di recente, il metodo Time{1}}of{2}}Flight (ToF) è stato messo in pratica come metodo alternativo per superare queste carenze. ToF è un modo semplice per misurare la distanza calcolando il tempo impiegato dalla luce per rimbalzare su un oggetto. Questo metodo è facile e veloce da eseguire e offre il vantaggio aggiuntivo di misurare accuratamente le distanze indipendentemente dall'ambiente di illuminazione perché utilizza una sorgente luminosa separata.
ToF: la distanza si ottiene misurando il tempo di andata e ritorno-della luce emessa
Visione stereoscopica: due sistemi ottici che osservano lo stesso oggetto da due punti diversi rispetto alla stessa linea di base
Figura 3: confronto tra i metodi di riconoscimento degli oggetti Stereo Vision e ToF
metodo del tempo di volo
ToF può essere suddiviso in due categorie: ToF diretto (d-ToF, ToF diretto) e ToF indiretto (i-ToF, ToF indiretto). La distanza viene calcolata utilizzando la differenza di fase della luce restituita. SK hynix ha sviluppato queste due tecnologie di sensori ToF per utilizzarle in vari prodotti. Probabilmente, i robot del futuro avranno un occhio che utilizza i-ToF per riconoscere oggetti a distanza ravvicinata e l'altro occhio che utilizza d-ToF per esplorare oggetti distanti.
Lo scopo di questo articolo è chiarire la tecnologia i-ToF di SK hynix.
Figura 4: Analisi comparativa di ToF indiretto e ToF diretto
Il metodo i-ToF calcola la differenza di fase dalla sorgente luminosa con il rapporto delle cariche accumulate in più di due diverse memorie all'interno di un pixel e misura la distanza di conseguenza. Rispetto a d-ToF, questo meccanismo presenta alcune limitazioni nella misurazione della distanza perché quando la luce ritorna da una distanza, ci sono meno segnali che possono essere separati a causa della ridotta intensità. Tuttavia, rispetto a d-ToF, ha il vantaggio di una risoluzione maggiore, grazie al suo circuito semplice, il pixel può separare il segnale da solo ed è facile rimpicciolire il pixel. Per compensare i limiti di i-ToF e massimizzarne i vantaggi, sono in corso numerose ricerche per migliorare il rapporto segnale-a{5}}rumore (SNR), aumentare il efficienza quantistica (QE) delle sorgenti di luce a infrarossi o impiegare tecniche per rimuovere la luce di fondo (BGL). ed espandere.
L'attuale struttura di pixel i{0}}ToF può essere suddivisa approssimativamente in una struttura di gate e una struttura di diffusione. Il metodo della struttura del gate genera una differenza di potenziale applicando una tensione modulata al reticolo per raccogliere gli elettroni circostanti. La struttura di diffusione, d'altra parte, agisce come un demodulatore fotonico assistito dalla corrente-(CAPD) per raccogliere elettroni utilizzando la corrente generata applicando una tensione modulata al substrato. Rispetto al primo, il secondo è in grado di rilevare rapidamente gli elettroni generati nelle regioni più profonde, rendendo il trasferimento più efficiente, ma richiede una maggiore dissipazione di potenza perché utilizza una corrente inferiore a più-carico. Inoltre, man mano che i pixel diventano più piccoli e il numero di pixel aumenta a causa dell'alta risoluzione, il consumo energetico aumenta ulteriormente.
In order to maximize the advantages of CAPD and reduce its limitations, SK hynix has developed 10um QVGA-class and 5um VGA-class pixel technology, using a new structure called VFM (Vertical Field Modulator). Next, let's take a deep dive into VFM technology and its benefits.
Vantaggi della tecnologia pixel VFM
Esistono vari criteri per giudicare un buon sensore di misurazione della distanza, ma prima di tutto dovrebbe essere in grado di rilevare accuratamente la distanza e ridurre i problemi di riscaldamento attraverso un minor consumo energetico. In altre parole, un buon sensore deve rilevare rapidamente i segnali con alta efficienza e basso consumo energetico, mentre deve anche separare accuratamente i segnali in base alle differenze di fase.
1. SK hynix's CIS back-illuminated (BSI) technology and combination
Like CIS, back-illuminated processing brings a number of advantages to ToF sensor design or performance. The light source used to calculate the time of flight is infrared light (IR) because it must be invisible to the human eye. And, it calculates accurate distances even in low-light environments. Infrared has a longer wavelength compared to visible light, which means that without using a thicker wafer than CIS, most of the light is penetrated, resulting in extremely low signal levels in the pixels. But that doesn't mean the thickness can grow infinitely. It is difficult to quickly collect electrons produced in deeper regions, just as deep-sea fishing is more difficult than fishing at fishing spots. When backside illumination is used instead of front illuminated (FSI), the signal can be detected quickly because backside illumination allows the light to be collected closer together, where the electric field, which acts as a fishing line, is also projected from the opposite side by become stronger with light.
Figura 5: confronto tra frontale-illuminato e retro-illuminato (permeabilità e raccolta della luce per spessore)
The performance of i-ToF depends on its ability to separate signals according to the rate of charge accumulation. In this regard, front-illuminated sensors may cause errors in distance, because when light passes through the pixel surface, it is more likely to directly enter the detection node, ignoring the phase difference. It's like there are other students in the classroom when the roll call is taking place. In front-illuminated, there are also many restrictions on metal wiring to ensure a higher fill factor, while back-illuminated allows a wider choice of metal wiring, like drawing water from the ground than cutting down trees in a dense forest Collecting rainwater is more efficient (Figure 6).
Figura 6: i-ToF addebitano i tassi di accumulo per diversi metodi di illuminazione (analoghi al prelievo di acqua nel sottosuolo e all'abbattimento degli alberi nelle fitte foreste)
Questo vantaggio della retroilluminazione-può essere ottenuto combinando con la tecnologia retroilluminata CIS-di SK hynix, che dispone della tecnologia per creare pixel più piccoli di 1 micron.
2. Guida d'onda ottica della struttura della trincea di Small Lens Array (SLA) ed efficienza quantistica
Secondo il meccanismo i-ToF che utilizza la velocità di accumulo della carica, abbiamo bisogno del livello massimo di segnale per ottenere dati accurati sulla distanza a distanze maggiori. Pertanto, è essenziale un QE elevato nella gamma di lunghezze d'onda dell'infrarosso.
Come accennato in precedenza, a causa dell'elevato potere di penetrazione della sorgente di luce infrarossa, la sua intensità luminosa è più debole di quella della luce visibile, quindi la profondità di raccolta della luce è profonda. Un modo per affrontare questo problema è formare intenzionalmente strutture di microlenti (lenti di piccole dimensioni-disposte in base alle dimensioni e al numero di pixel sotto l'obiettivo della fotocamera) in alto per ottenere una migliore raccolta della luce, ma l'altezza è limitata a causa di vincoli tecnici. SK hynix ha adottato un approccio diverso per superare questa lacuna. Posizionando diverse lenti su ogni pixel che sono più piccole delle dimensioni del pixel, questo metodo aumenta la profondità di raccolta della luce-, aumentando così la quantità totale di luce ricevuta.
Inoltre, SK hynix scava anche una speciale struttura a motivo sul retro, in modo che la luce incidente tocchi la struttura e venga riflessa da essa, estendendo il percorso di trasmissione della luce e concentrando la luce sull'area di modulazione, riducendo così il tasso di perdita di luce e migliorare l'efficienza di trasmissione con la stessa intensità luminosa ottiene l'effetto di uccidere due piccioni con una fava. In effetti, ciò conferma che il QE è più che raddoppiato sotto la sorgente di luce a 940 nm. A un QE più elevato, riesce a ridurre l'errore tra le distanze effettive e misurate di quasi il 55% rispetto ai metodi precedenti.
Figura 7: guida d'onda ottica strutturata SLA (sinistra) e trincea-(destra)
3. Garantire un basso consumo energetico e prestazioni elevate
Escludendo il consumo di energia della sorgente luminosa, il sensore ToF consuma più energia nel circuito che modula il segnale quando è in funzione. La potenza del circuito di pilotaggio della modulazione è proporzionale alla corrente che scorre attraverso la scheda. In altre parole, possiamo ridurre il consumo di energia riducendo la corrente del substrato. Inoltre, misurazioni di distanza accurate e precise richiedono periodi di modulazione più brevi e un rapido rilevamento del segnale. Il veicolo (fotone) deve essere accelerato premendo il pedale dell'acceleratore per percorrere rapidamente la stessa distanza (spessore del silicio), che consuma molto carburante (o corrente). Come altro esempio, aspirare acqua da un pozzo profondo richiede molta forza per sollevare la puleggia. Ma se potessi pompare le acque sotterranee? Puoi estrarre tutta l'acqua di cui hai bisogno con poco sforzo, basta aprire il rubinetto.
Il metodo VFM aumenta la regione di svuotamento ottimizzando le condizioni e la struttura dell'impianto di ioni pixel, consentendogli di agire come una pompa e rafforzando il campo elettrico verticale. Pertanto, la forza del campo elettrico viene aggiunta alla corrente, che può raccogliere efficacemente gli elettroni e, allo stesso tempo, può anche ottenere una raccolta rapida in condizioni di piccola corrente e aumentare il consumo di energia. Numerosi esperimenti hanno dimostrato che quando la corrente aumenta, le prestazioni del pixel VFM si perdono, il che significa che è una struttura più adatta per bassa potenza e la corrente non è più un fattore importante. In altre parole, il metodo migliora le prestazioni del pixel controllando la corrente attraverso un design che consente un forte campo elettrico verticale in modo che funga solo da guida. Rispetto al sensore ToF di classe -QVGA, il sensore ToF di classe- VGA da 5 um ha una dimensione dei pixel più piccola e una risoluzione più elevata, ma la corrente per pixel è ridotta e l'aumento del consumo energetico è quasi pari a zero .
Figura 8: Come sensore ToF, la struttura VFM ha un consumo energetico più efficiente
Riassumere
SK hynix contribuisce alla creazione di valore economico e sociale consentendo a vari produttori di moduli di entrare in un'ampia gamma di mercati applicativi fornendo uno stretto supporto tecnico e sensori durante lo sviluppo della tecnologia dei sensori ToF.
In the future, we will be able to use AR/VR equipment to travel around the world, use drones to deliver packages, let home robots bring packages to us, ask sweeping robots to clean for us, and even sit in self-driving cars powered by facial recognition. Watch the news in the car. We expect these scenarios to be realized in the new world that SK hynix's deep solution technology is about to open up.
