传感器 adc 浅谈图像传感器中的SS ADC
浅谈图像传感器中的SS ADC
来源：易百纳技术社区
ADC基本功能介绍
ADC的作用顾名思义--将模拟信号转换为数字信号。
对图像传感器而言，入射光子在 photo diode中发生光电转换,成为模拟电信号，模拟信号再经ADC转换为数字信号输出。
图1是cmos image sensor(以下简称CIS)的基本架构图。Pixel array产生的模拟信号串行通过ADC转换为数字信号输出。并且每一列pixel都会共享一个ADC。
图1column parallel ADC CIS 基本架构
从实现方法而言, ADC有多种类型:逐次逼近型、积分型、压频变换型、∑-Δ型ADC,等。
SS-ADC（single slope ADC）属于 逐次逼近型，由于其结构简单、占用面积小、功耗低的特点被广泛使用在CIS中。
SS-ADC工作原理
SS-ADC的基本结构如图2所示，包括数模转换器（D-to-A Rampgenerator）、比较器、digital counter、存储器RAM。
图2 SS-ADC基本结构
Digital counter的输出信号传送给ramp generator，ramp的值会随着counter的增加而单调增大；ramp的输出连接到比较器的'＋'输入端。Pixel的输出信号与ramp的电压不断进行比较，当pixel信号值和ramp的输出信号相等时，比较器被触发转换到输出状态。这样，pixel的模拟信号就被表征为digital counter的数字信号，数值被锁存在n-bit RAM中，如图3所示。
因为所有列的AD转换都需要在一个ADC周期内完成，RAMP值会继续增加，直到counter达到最大值‘11...11’,一整排的column模拟信号全部被转换为数字信号，锁存在RAM 1到RAM k中，等待读出电路将数值读出。
SS-ADC缺点和解决方案
SS-ADC最大缺点是速度慢，特别是bit位宽增加时。Digital counter必须从最小值遍历到最大值，当bit位宽增加时，转换时间会随之增加。比如ADC clockf=100MHz,8bit时需要转换时间为0.256us，10bit时1.02us, 12bit时为8.2us。
Multi-slope ADC和Mulit-ramp ADC在一定程度上可以改善速度问题。
Multi-slope ADC
如上所述SS-ADC的转换速度是由ramp的速度决定的，从最小遍历到最大（10bit为例，从0到1023）。当ADC的采样分辨率高，ADC精度变高，但是速度会变慢。可以考虑牺牲一部分噪声特性来提高ADC的速度。
亮光时，CIS主要是shot noise占主导，SNR约等于信号的平方根。因此在亮光环境，ADC的量化噪声可以适当放松，可以考虑适当RAMP的step（减小采样分辨率），量化噪声增大。
暗光时，CIS的噪声主要是来自read noise，暗光时，为了减小量化噪声对画质影响，维持ADC的高采样分辨率，量化噪声小。
利用multi-slope ADC，可以维持一定SNR的基础上加快ADC速度。
Multi-Ramp ADC
Multi-Ramp SS-ADC的原理类似于二分法。例如先用最高2位（4段）选择信号在下面4个的哪个区间00…0 ~ 01…0，01…0 ~ 10…0, 10…0 ~ 11…0, 11…0 ~ 11…1。然后在每个区间内再进行高采样转换。通过这样的方法，转换时间减小为原来的1/4。
Multi-Ramp ADC这种方法也有缺陷。4个ramp会有不同的offset；并且对于不同的区间，offset带来的影响不一样。
总结：SS-ADC因其电路简单、面积小、功耗低被广泛应用于商用cmos图像传感器中，它的工作原理限制了其转换速度、精度与分辨率。
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面向信号处理过程的ADC特性使传感器连接变得简单
单片机（MCU）和传感器测控系统中，经常遇到需要模拟量传感器输入的情况。 这种输入的模拟量，需要由模拟数字转换器外设，简称ADC，来转换为N位数字量后再由CPU进行处理。近年来，随着智能传感器技术和物联网技术等的发展， MCU和传感器连接的系统应用也越来越广泛。比如在目前全球研究最多的新兴市场之一——物联网（IoT）中，传感器作为物联网系统数据的重要入口， 正在成为电子基础设施向物联网转变的无处不在的元素。据中国信息通信研究院2020年12月发布的《物联网白皮书》，预计到2025年，全球物联网总连接数规模将从2019年的120亿增长到246亿，年复合增长率高达13%。 我国物联网连接数全球占比高达30%，2019年我国的物联网连接数36.3亿，到2025年预计我们物联网连接数将达到80.1亿，年复合增长率14.1（来源：中国信息通信研究院）。
对于MCU中集成的用于连接模拟传感器的ADC，设计者在以往的努力多在于提高其采样速度和量化的性能指标，比如提高ADC的分辨率（精度），减少误差（量化误差、偏移误差和满刻度误差等），提高转换率来采集更高频率的输入等等，而现在的集成ADC的新特性，除了提高以上性能参数，则更是考虑了ADC在系统中的应用场景和信号处理过程。
对于模拟信号的输入，单片机系统典型的处理过程如下所示：
模拟信号输入
→
信号放大
→
模数转换ADC
→
ADC结果计算（滤波等）
→
信息响应，显示或发送等
针对这种典型的模拟信号处理过程，MCU设计者对ADC外设创新地赋予了新的特性，以使其连接传感器更为高效。
独立于内核的事件机制——联动其他外设，自动触发ADC启动在模拟信号采样阶段， 简便的方式就是冲激串采样——通过一个周期冲激串去乘待采样的连续时间信号。 在MCU中，需要通过定时器来设定采样周期T。在传统的处理方式中，CPU要么响应定时器产生的周期性中断，要么轮询定时器计数器的溢出标志，来启动ADC。
新的ADC触发方式则是采用了事件机制，它提供了一个完全由硬件自动完成的触发到ADC产生响应的通道。 在没有任何CPU干预的情况下精确控制ADC的采样周期。这种机制节省了中断资源， 无需软件的参与，提高了ADC的响应速度。下图为AVR®单片机事件系统的示意图。
图1： AVR®单片机中的事件系统图示
这种硬件上的联动响应，更为迅速直接。因为不需要CPU干预，也减少了不必要的中断或唤醒，即使在CPU处于某种休眠状态下，该触发机制仍可以在低功耗的情况下运行。当然除了用于触发ADC之外，这种事件机制还可以用于其他外设的联动。
带有计算功能的ADC——对转换结果自动进行计算处理ADC的转换结果，被用来做某种类型的计算或分析。比如验证结果是否在一定的范围内或者用来滤除信号中的噪声。尽管用来滤波的软件算法都比较成熟，比如中值滤波、算数平均滤波和滑动平均滤波等，但是无论是什么样的软件算法，它们都是需要较大的RAM空间和CPU运算资源。首先在系统的RAM区保留一段时间内的转换值，然后对这些转换值进行分析、滤波，并进行处理。而在MCU系统中，RAM空间都是很有限的，而且软件滤波算法的运行，需要消耗CPU的能力和时间，导致整个转换数值的滤波系统运行效率不高。
创新的ADC设计，使得ADC自身具有转换后的计算功能，可以对ADC转换的数据进行复杂的运算，而无需CPU干预。使用这种具有运算能力的智能ADC， 在转换完成后， 结果可以通过预定的计算功能来传递，将不需要编写代码来查看ADC结果是否落在某个窗口之内或之外，也可以直接获取ADC平均样本值或者滤波器样本数据值等。这种计算由ADC外设本身执行，加速了通常由软件完成的算术任务，不再需要占用CPU资源和额外的RAM缓冲空间。例如，如下图PIC® Q10系列MCU上ADC的计算功能简化框图所示， 可以通过配置ADC的ADMD位来控制ADC计算模块以选择五种不同的操作模式之一：基本模式、累加模式、平均模式、突发平均模式和低通滤波器模式等。
图 2： PIC® Q10单片机中的ADC计算模块框图
自动上下文保存——使ADC通道切换应用自如在传感器系统应用中，经常会遇到多个模拟输入通道共用一个内部ADC硬件的情况。 比如在一个环境检测系统中， 温度、湿度、气压和光线强度等传感器的模拟输入将会使用同一个ADC（同一个采样保持电路）的不同通道。ADC通过切换各个通道，分时进行A/D转换。对于复用ADC的模拟输入，每个通道的控制方式，都可能是不同的，比如状态和数据寄存器配置和转换后的计算方式等等。例如，通道一将ADC配置为突发平均模式，通道二将ADC配置为累加模式……不同通道的独特控制方式，使得ADC在切换通道时需要附加软件开销，比如首先停止ADC，按照ADC采集通道的预定顺序找到相应的状态和寄存器，重新配置对应的控制方式，再启动ADC…，运行过程中的频繁切换无疑降低了ADC的运行效率。
解决这一问题的最新ADC特性，是把每个通道的特定转换控制方式，按照预定采集顺序，保存为上下文。该上下文只能通过A/D上下文选择寄存器，或者直接存储器访问（DMA）。这样ADC运行时，ADC硬件模块会自动从内存中传输当前活动通道的上下文，进入相关的ADC寄存器并执行所需的转换。这样就显著提高了ADC切换通道采集数据的效率，也不占用CPU资源。有趣的是，Microchip将带有运算特性的ADC称为ADCC （ADC with Computation），而将又带有上下文保存特性的ADCC称为ADCCC （ADC with Computation and Context）。
单片机和传感器连接的应用越来越多，幸运的是，MCU设计者一直在扩展其MCU外设的功能。 类似ADC上这些新功能的创新，已不仅仅在其自身转换方面，而是实现了与其他外设联动启动采样，转换后的计算，以及多个复用通道的自动切换等，集成了针对模拟信号处理链路上的多个环节。这些环节可以自动运行，不占用系统总线，这对降低CPU负载，降低系统功耗，增强系统响应效率，增强系统健壮性等都有非常大的意义。单片机设计者们以其创新性的智慧，以及对嵌入式系统应用细致入微的洞察，将会使得MCU和传感器的连接应用设计，越来越灵活，越来越高效！
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