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.
Les robots et le métaverse sont l'un des sujets les plus brûlants du Salon international de l'électronique grand public (CES) 2022. Aujourd'hui, les machines non-humanoïdes qui travaillent pour nous sont monnaie courante, telles que les robots de livraison,-les voitures autonomes, les robots balayeurs et les drones aériens. Compte tenu de l'impact du CES, nous sommes peut-être à l'aube d'une nouvelle ère : chaque foyer aura au moins un robot issu d'une scène de film de science-fiction comme Star Wars.
D'autre part, alors que les services sans contact continuent de s'accélérer pendant la pandémie de COVID-19, les services métavers qui combinent virtuel et réalité gagnent en popularité et la demande pour de tels services augmente de façon exponentielle. De nombreuses personnes commencent à utiliser la technologie de réalité augmentée (AR, réalité augmentée) ou de réalité virtuelle (VR, réalité virtuelle). Bientôt, les appareils AR et VR seront transportés comme des smartphones. Cela inaugurera une nouvelle ère où les services seront disponibles à tout moment, n'importe où, ce qui signifie que nous n'avons plus besoin de visiter les banques ou les fabricants, et nous pouvons entretenir les produits sans entrer dans l'usine.
Figure 1 : Robot de livraison Ocado
Oeil de la machine (vision artificielle)
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.
Mais les images haute-résolution sont-elles nécessairement adaptées à la vision artificielle ? Aux yeux des machines-de pointe chargées de la sûreté et de la sécurité, même les données d'image bidimensionnelles (2D) les plus nettes ne suffisent pas pour qu'elles fonctionnent à la place des humains. Une telle machine peut ne pas être en mesure d'effectuer des missions dans des opérations tactiques comme le R2-D2. Mais pour les voitures et les drones-autonomes, il est nécessaire d'identifier avec précision le moment de freinage lors de la conduite-à grande vitesse ; pour les appareils de reconnaissance faciale, il est nécessaire de numériser avec précision des visages au lieu d'images plates ; pour les appareils AR, analyse en temps-réel de grands espaces pour la réalité augmentée. Ces machines nécessitent non seulement des données d'image 2D, mais également une assistance technique en trois dimensions (3D). Une machine peut obtenir des données 3D via un processus de calcul complexe sans caméra, avec des aides telles que des équipements à ultrasons ou laser. Cependant, une machine avec autant de composants supplémentaires serait rejetée par les consommateurs en termes de conception et de prix.
Figure 2 : Caractéristiques nécessaires de l'œil de la machine
Avec la coopération des yeux et du cerveau, les gens peuvent voir des objets de manière stéréoscopique et reconnaître la profondeur et la distance. Grâce à un mécanisme similaire, les machines peuvent également identifier des objets multi-dimensionnels et mesurer des distances par triangulation. Par exemple, la vision stéréo utilise deux caméras et un processeur pour obtenir l'effet de reconnaissance. Cependant, de tels mécanismes souffrent également d'inconvénients tels que la complexité de calcul, le manque de précision dans la mesure des distances planes et une faible précision dans des endroits relativement sombres, qui réduisent la portée de ces mécanismes. Récemment, la méthode Time-of-Flight (ToF) a été mise en pratique comme méthode alternative pour surmonter ces lacunes. ToF est un moyen simple de mesurer la distance en calculant le temps nécessaire à la lumière pour rebondir sur un objet. Cette méthode est facile et rapide à exécuter et présente l'avantage supplémentaire de mesurer avec précision les distances quel que soit l'environnement d'éclairage car elle utilise une source de lumière séparée.
ToF : la distance est obtenue en mesurant le temps-d'aller-retour de la lumière émise
Vision stéréoscopique : deux systèmes optiques visualisant le même objet à partir de deux points différents par rapport à la même ligne de base
Figure 3 : Comparaison des méthodes de reconnaissance d'objets Stereo Vision et ToF
méthode du temps de vol
Le ToF peut être divisé en deux catégories : le ToF direct (d-ToF, ToF direct) et le ToF indirect (i-ToF, ToF indirect). La distance est calculée en utilisant la différence de phase de la lumière renvoyée. SK hynix a développé ces deux technologies de capteur ToF pour les utiliser dans divers produits. Il est possible que les robots du futur aient un œil qui utilise i-ToF pour reconnaître des objets à courte distance, et l'autre œil qui utilise d-ToF pour explorer des objets distants.
Le but de cet article est de clarifier la technologie i-ToF de SK hynix.
Figure 4 : Analyse comparative des ToF indirects et des ToF directs
La méthode i-ToF calcule la différence de phase à partir de la source lumineuse avec le rapport des charges accumulées dans plus de deux mémoires différentes au sein d'un pixel, et mesure la distance en conséquence. Comparé à d-ToF, ce mécanisme présente certaines limites dans la mesure de la distance car lorsque la lumière revient à distance, il y a moins de signaux qui peuvent être séparés en raison d'une intensité réduite. Cependant, par rapport à d-ToF, il présente l'avantage d'une résolution plus élevée, en raison de son circuit simple, le pixel peut séparer le signal par lui-même et il est facile de rétrécir le pixel. Pour compenser les limites de i-ToF et maximiser ses avantages, de nombreuses recherches sont actuellement en cours pour améliorer le rapport signal-sur-bruit (SNR), augmenter le efficacité quantique (QE) des sources lumineuses infrarouges, ou utiliser des techniques pour éliminer la lumière de fond (BGL). et développer.
La structure de pixels i-ToF actuelle peut être grossièrement divisée en une structure de porte et une structure de diffusion. La méthode de la structure de grille génère une différence de potentiel en appliquant une tension modulée au réseau pour collecter les électrons environnants. La structure de diffusion, d'autre part, agit comme un démodulateur photonique assisté par courant - (CAPD) pour collecter des électrons à l'aide du courant généré en appliquant une tension modulée au substrat. Comparé au premier, ce dernier peut détecter rapidement les électrons générés dans des régions plus profondes, ce qui rend le transfert plus efficace, mais nécessite plus de dissipation de puissance car il utilise un courant inférieur multi-charge. De plus, à mesure que les pixels deviennent plus petits et que le nombre de pixels augmente en raison de la haute résolution, la consommation d'énergie augmente encore.
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.
Avantages de la technologie VFM Pixel
Il existe différents critères pour juger d'un bon capteur de mesure de distance, mais avant tout, il doit être capable de détecter avec précision la distance et de réduire les problèmes d'échauffement grâce à une consommation d'énergie réduite. En d'autres termes, un bon capteur doit détecter rapidement les signaux avec une efficacité élevée et une faible consommation d'énergie, tout en séparant avec précision les signaux en fonction des différences de phase.
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.
Figure 5 : Comparaison de l'avant-illuminé et de l'arrière-illuminé (perméabilité et collection de lumière par épaisseur)
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).
Figure 6 : i-Taux d'accumulation de charge ToF pour différentes méthodes d'éclairage (analogue au puisage de l'eau souterraine et à l'abattage des arbres dans les forêts denses)
Cet avantage du rétroéclairage-peut être obtenu en le combinant avec la technologie rétroéclairée CIS-de SK hynix, qui possède la technologie pour créer des pixels inférieurs à 1 micron.
2. Guide d'onde optique à structure de tranchée à petit réseau de lentilles (SLA) et efficacité quantique
Selon le mécanisme i-ToF utilisant le taux d'accumulation de charge, nous avons besoin du niveau maximal de signal pour obtenir des données de distance précises à des distances plus longues. Par conséquent, un QE élevé dans la gamme de longueurs d'onde infrarouge est essentiel.
Comme mentionné ci-dessus, en raison du pouvoir de pénétration élevé de la source de lumière infrarouge, son intensité lumineuse est plus faible que celle de la lumière visible, de sorte que la profondeur de collecte de la lumière est profonde. Une façon de résoudre ce problème consiste à former intentionnellement des structures de microlentilles (lentilles de petite taille -disposées en fonction de la taille et du nombre de pixels sous l'objectif de la caméra) en hauteur pour obtenir une meilleure collecte de la lumière, mais la hauteur est limitée en raison de contraintes techniques. SK hynix a adopté une approche différente pour surmonter cette lacune. En plaçant plusieurs lentilles à chaque pixel qui sont plus petites que la taille du pixel, cette méthode augmente la profondeur de collecte-de lumière, augmentant ainsi la quantité totale de lumière reçue.
De plus, SK hynix creuse également une structure de motif spéciale à l'arrière, de sorte que la lumière incidente touche la structure et soit réfléchie par elle, prolongeant le chemin de transmission de la lumière et concentrant la lumière sur la zone de modulation, réduisant ainsi le taux de perte de lumière et l'amélioration de l'efficacité de la transmission sous la même intensité lumineuse permet d'obtenir l'effet de faire d'une pierre deux coups. En fait, cela confirme que le QE est plus que doublé sous la source lumineuse à 940 nm. Avec un QE plus élevé, il réussit à réduire l'erreur entre les distances réelles et mesurées de près de 55 % par rapport aux méthodes précédentes.
Figure 7 : SLA (à gauche) et guide d'ondes optique structuré en tranchée- (à droite)
3. Garantir une faible consommation d'énergie et des performances élevées
En excluant la consommation électrique de la source lumineuse, le capteur ToF consomme le plus d'énergie dans le circuit qui module le signal lorsqu'il fonctionne. La puissance du circuit de commande de modulation est proportionnelle au courant traversant la carte. En d'autres termes, nous pouvons réduire la consommation d'énergie en réduisant le courant du substrat. De plus, des mesures de distance exactes et précises nécessitent des périodes de modulation plus courtes et une détection rapide du signal. Le véhicule (photon) doit être accéléré en appuyant sur la pédale d'accélérateur afin de parcourir rapidement la même distance (épaisseur de silicium), ce qui consomme beaucoup de carburant (ou de courant). Comme autre exemple, tirer de l'eau d'un puits profond nécessite beaucoup de force pour soulever la poulie. Et si vous pouviez pomper la nappe phréatique ? Vous pouvez tirer toute l'eau dont vous avez besoin avec peu d'effort, il suffit d'ouvrir le robinet.
La méthode VFM augmente la région d'appauvrissement en optimisant les conditions et la structure de l'implantation ionique du pixel, lui permettant d'agir comme une pompe et renforçant le champ électrique vertical. Par conséquent, la force du champ électrique est ajoutée au courant, qui peut collecter efficacement des électrons, et en même temps, il peut également réaliser une collecte rapide dans des conditions de faible courant et améliorer la consommation d'énergie. Des expériences approfondies ont montré que lorsque le courant augmente, les performances du pixel VFM sont perdues, ce qui signifie qu'il s'agit d'une structure plus adaptée à une faible puissance et que le courant n'est plus un facteur important. En d'autres termes, la méthode améliore les performances du pixel en contrôlant le courant à travers une conception qui permet un fort champ électrique vertical de sorte qu'il n'agit que comme un guide. Comparé au capteur ToF de classe QVGA-, le capteur ToF de classe 5um VGA- a une taille de pixel plus petite et une résolution plus élevée, mais le courant par pixel est réduit et l'augmentation de la consommation d'énergie est presque nulle .
Figure 8 : En tant que capteur ToF, la structure VFM a une consommation d'énergie plus efficace
Résumer
SK hynix contribue à la création de valeur économique et sociale en permettant à divers fabricants de modules d'entrer sur un large éventail de marchés d'applications en fournissant un support technique et des capteurs de proximité tout en développant la technologie des capteurs 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.
