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传感器技术的下一步
IMEC 项目经理 Pawel Malinowski 与 Semiconductor Engineering（SE） 坐下来讨论了传感器技术的变化及其原因。以下是该讨论的摘录。点击文末【阅读原文】链接可阅读原文档。
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SE：传感器技术的下一步是什么？
Malinowski：我们正在尝试寻找一种制造图像传感器的新方法，因为我们希望摆脱硅光电二极管的限制。硅是一种完美的材料，特别是如果您想重现人类视觉，因为它对可见光波长敏感，这意味着您可以做人眼所做的事情。现在这个领域正处于非常成熟的阶段。每年售出约 60 亿个图像传感器。这些芯片最终会出现在智能手机、汽车和其他应用的摄像头中。它们是典型的标准图像传感器，其中具有硅基电路或电子器件和硅光电二极管。它们基本上进行红/绿/蓝 (RGB) 再现，以便我们可以获得漂亮的图片。但如果你观察其他波长——例如，紫外线或红外线——你就会发现在可见光中无法获得的现象或信息。我们特别关注红外范围。在那里，我们讨论了一个特定的范围，在一微米到两微米之间，我们称之为短波红外。有了这个范围，你就可以看透事物。例如，您可以透过雾、烟或云看到东西。这对于汽车应用来说尤其有趣。
SE：这项技术有什么即将到来的挑战或新应用吗？
Malinowski：对于这个波长，你不能使用硅，因为它会变得透明。例如，当您查看硅太阳能电池中的裂纹时，这对于缺陷检查来说很有趣。有些材料有不同的对比。在可见光范围内看起来完全相同的材料在短波红外线中可能具有不同的反射率，这意味着您可以拥有更好的对比度，例如，当您对塑料进行分类或对食品进行分类时。还有其他应用，如图1（下）所示。这是来自太阳穿过大气层的光的力量。灰色是大气层之上的，空白的是来到地球的。你会看到有一些最大值和最小值。最小值与大气中的吸水率有关。您可以在工作时使用此最小值，例如使用主动消除系统，这意味着您发出一些光并检查反射回来的光。这就是 iPhone 上的 Face ID 的工作原理：您发出光并检查返回的内容。它们的工作波长约为 940 纳米。如果您使用更长的波长（例如 1,400），您的背景将会低得多，这意味着您可以获得更好的对比度。如果您选择仍然有大量光的波长，则可以将其与被动照明一起使用以获得额外的信息，例如仍然有一些光子的低光成像。
图 1：短波长红外线的可能性。来源：imec
SE：您是如何确定这一点的？
Malinowski：我们检查的是如何访问这些波长。由于硅的物理特性，硅对此并不有利。传统的方法是bonding，您采用另一种材料（例如砷化铟镓或碲化汞镉）并将其bonding在读出电路上。这是现有技术。它广泛用于国防应用、军事以及高端工业或科学。它的价格昂贵。由于bonding工艺和制造成本的原因，采用这种技术制造的传感器通常花费数千欧元。您可以种植所需的材料，例如锗，但这非常困难，并且在使噪音足够低方面存在一些问题。我们采用的是第三种方式，即存放材料。在这种情况下，我们使用有机材料或量子点。我们采用可以吸收短波红外光或近红外光的材料，并用标准方法（例如旋涂）将其沉积，我们得到了非常薄的层。这就是为什么我们将此类传感器称为“薄膜光电探测器传感器”，其中材料的吸收性比硅高得多。它看起来像读出电路顶部的煎饼。
SE：这与其他材料相比如何？
Malinowski：如果将其与硅二极管进行比较，它们需要更大的体积和更大的深度。特别是对于这些较长的波长，它们会变得透明。相比之下，薄膜光电探测器 (TFPD) 图像传感器具有单片集成的一堆材料，包括量子点有机材料等光敏材料，这意味着它是一个芯片。硅顶部没有键合。这种方法的问题在于，当您在金属电极顶部集成这样的光电二极管时，很难将噪声降低到足够低，因为存在一些无法消除的固有噪声源。
图 2：薄膜光电探测器。来源：imec
SE：你是如何解决这个问题的？
Malinowski：我们遵循硅图像传感器在 20 世纪 80 年代末和 90 年代的发展方式，引入了固定光电二极管。您可以将转换光子的光电二极管区域与读数解耦。我们引入了一个额外的晶体管，而不是只有一个薄膜吸收器与读出器的接触。这就是 TFT，它负责使结构完全耗尽，以便我们可以转移该薄膜吸收器中产生的所有电荷，并通过该晶体管结构将它们转移到读出装置。通过这种方式，我们显着限制了噪声源。
SE：为什么噪声是传感器设计的一个问题？
Malinowski：噪音有不同的来源。噪声可以是不需要的电子的总数，但这些电子可以来自不同的来源或出于不同的原因。有些与温度有关，有些与芯片的不均匀性有关，有些与晶体管漏电有关，等等。通过这种方法，我们正在研究与读数相关的一些噪声源。对于所有图像传感器来说，都会有噪声，但处理噪声的方法不同。例如，iPhone 中的硅基传感器通过特定的读出电路设计来处理噪声源，其架构的基础可以追溯到 80 年代和 90 年代。这是我们尝试使用薄场光电探测器的新型图像传感器来复制的一点点。这是旧设计技巧在新型传感器中的应用。
SE：您预计这会用在哪里？你提到了汽车。它也适用于医疗设备吗？
Malinowski：这项技术的最大动力来自消费电子产品，例如智能手机。如果你使用更长的波长，你可以得到更低的对比度，因为该波长下的光更少，或者你可以在大气中看到这种颜色的光。它是增强视觉，这意味着可以看到比人眼所能看到的更多的东西，因此您的相机可以获取更多信息。另一个原因是较长的波长更容易通过某些显示器。承诺是，如果你有这种解决方案，你可以将传感器（例如 Face ID）放置在另一个显示器后面，这样可以增加显示面积。
图 3：增强视野以提高安全性。来源：imec
另一个原因是，如果你使用更长的波长，你的眼睛的敏感度就会低得多——与近红外波长相比大约五到六个数量级，这意味着你可以使用更强大的光源。所以你可以射出更多的力量，这意味着你可以有更远的射程。对于汽车，您可以获得额外的能见度，尤其是在恶劣的天气条件下，例如雾中的能见度。对于医疗而言，它可以帮助推进小型化。在一些应用中，例如内窥镜检查，现有技术使用其他材料和更复杂的集成，因此小型化相当困难。通过量子点方法，您可以制造非常小的像素，这意味着在紧凑的外形中具有更高的分辨率。这使得在保持高分辨率的同时进一步实现小型化。此外，根据我们的目标波长，我们可以获得非常高的水对比度，这可能是食品行业感兴趣的原因之一。您可以更好地检测谷物等谷物产品中的水分。
图 4：潜在应用 来源：imec
SE：随着弱光视力的提高，它可以有军事应用吗？
Malinowski：此类传感器已被军方使用，例如用于检测激光测距仪。不同的是，军方愿意花 2 万欧元购买一台相机。在汽车或消费领域，他们甚至没有考虑这项技术，正是出于这个原因。
SE：所以这里的突破是你可以拥有已经存在的东西，但你可以以消费者规模的定价来拥有它？
Malinowski：没错。由于小型化以及单片集成如何使您能够升级技术，您可以获得消费者规模的数量和价格。
SE：您认为传感器技术还有哪些其他趋势？
Malinowski：当前的讨论点之一正是这一点——超越可见成像。现有技术对于拍照来说已经非常出色了。新的趋势是传感器更加专用于应用。输出不需要是漂亮的图片。它可以是具体信息。使用 Face ID，输出实际上可以是 1 或 0。手机要么已解锁，要么未解锁。您不需要看到脸部照片。还有一些有趣的模式出现，例如偏振成像仪，就像偏振眼镜一样。通过一些反思，他们看得更清楚。有基于事件的成像器，它们只观察场景的变化 - 例如，如果您研究机器的振动或计算经过商店的人数。如果你有自动驾驶系统，你需要一个警告，告诉你即将出现障碍物，你应该刹车。你不需要一张漂亮的照片。这种趋势意味着更多的碎片化，因为它更加特定于应用程序。它改变了人们设计图像传感器的方式，因为他们着眼于什么对于特定应用来说足够好，而不是优化图像质量。图像质量始终很重要，但有时您需要一些简单的东西来完成工作。
SE：知道是人还是树重要吗？还是知道现在需要刹车就足够了？
Malinowski：在汽车行业，仍然存在争论。有些人想对所有对象进行分类。他们想知道这是一个孩子、一个骑自行车的人还是一棵树。有人说，“我只需要知道它是否挡道，因为我需要触发刹车。” 所以没有一个答案。
变化太快！我们修正了传感器技术的21种发展趋势预测
随着新冠疫情仍未停息、俄乌战争爆发、猴痘&不明肝炎等疾病肆虐，全球发展的不确定性越来越高，未来将走向何方？
基于这些不明朗事件，近日，著名科技网站Sentech更新了对未来传感器的发展趋势内容，21条预期趋势里，不安全的情况将很容易预测、集成电源且可长距离无线连接、自学习无需维护或校准 等被新增或提到了更前列。
认为未来传感器专家将更加重要因为知识将更细分且尖端，人类的感知需求带动了传感器的不断增长，可持续发展、传感器融合，数据共享 等将是未来传感器发展的主题。
在动荡的、隔离的世界里，传感器的感知能力的重要性前所未有的提高！
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未来，传感器只会变得更智能，测量更准确，传感器技术是机器应用的基础。对于（研发）工程师来说，如果没有正确的传感器知识，成功应用新的传感器技术将成为艰巨的挑战！你对未来的传感器有何期待？我们列出的 21 项传感器应用技术趋势为你提供了一个完整的画面。
如果不清楚哪种类型的传感器适合你的情况，你在工程中遇到挑战和问题，你可以在其中使用这里的一些帮助。这篇文章描述关于智能传感器的发展方向、传感器数据融合技术和关键发展目标。
为什么对智能传感器的需求不断增长？
我们对新感知的需求不断增加，有了这些感知，你就有更多的可能性来实现。例如，通过更快地做出应变，工作流程可以变得更加简短和高效。因此，你的工作将事半功倍。事实上，每个人都在追求效率。
过去，我们不关心测量事物和节省成本。然而现在已经改变，因为我们从主要采用机械测量的世界过渡到采用传感器技术的数字时代。 因此，我们和我们的机器将获得更多感知。
数字化对生产成本、产品质量和制造时间等方面具有积极影响。我们希望在更短的时间内生产更多，这样我们就有更多的时间去做其他的事情。这就是对智能传感器的需求不断增长的原因。
对智能传感器的需求正在增长，因为我们感知的事物越来越多。
传感器技术关键发展目标
作为传感器技术的开发商、供应商或客户，你还有其他需要考虑的问题，例如生产成本、质量和制造时间。这些因素可能会影响用户选择较低质量的产品，因为它更便宜，而且快到明天就可以上市。
Kobus：“当你谈到创新时，我们意识到我们正在消耗地球的资源。平衡发展因地区而异，特别是如果你知道你的选择会在两百年内导致地球彻底毁灭。可持续发展已经是传感器开发和创新的重要目标，且100% 将成为未来的主题。”
效率和可持续性
可持续性和经济收益之间的平衡始终存在于创新过程中 。你可以考虑使大型农业机械变得沉重且极其耐用。与较轻的机器相比，在陆地上移动它需要更多的燃料（即金钱）。
如果你制造同样的农业机器“产品质量较低”，它会给环境带来更大的负担，但生产成本可能会更低。更短的产品周期为更快地创新创造了更多需求，对于可持续使用的机器，长期创新是必要的。
当然，这种权衡总是与利润、成本有关。因此，在开发带有智能传感器的新机器时，可持续性在多个方面都是一个优势。
传感器专家非常重要
未来每个人都会知道传感器的存在，但对其怎样测量数据的认识却非常少人了解， 因为未来智能传感器将越来越尖端。
帮助客户选择适合他的传感器技术以及如何正确地集成是非常重要的，未来传感器知识会更细分，所以可能会出现有人试图用压力传感器测量长度的情况。
“这似乎是一个疯狂的例子，但缺少更深层次的专业知识将使许多工作都变得非常困难，这增加了传感器专家的附加价值”Kobus说道。
传感器新应用的基础
对改进客户设备的追求是开发传感器新应用的基础。对客户来说什么是最重要的，究竟怎样可以进一步帮助他，他是自己想到的应用场景，还是传感器专家在帮助他增强了他的需求？这都需要不断学习和改革新技术，你是否已经了解未来几年的传感器发展趋势？
创新正在加速，部分原因是“传感器融合”的出现。你可以在一个紧凑的传感器器件中集成不同的传感器 。两种传感器技术的结合提供了更多新信息，使应用程序更智能、更高效，这就是“传感器数据融合”。
传感器数据融合——就像人一样工作
Kobus：“传感器数据融合最合适的例子是——你作为一个人，你将不同的物件放在一起，然后你能够以有效的方式进行组合和排列。为了完成工作，你需要动用体内的所有“传感器”（五官）。未来，传感器也将能够以这种方式独立工作。然后机器会自我学习，具有深度学习算法的人工智能将是未来。”
传感器融合使应用设备更紧凑、更智能，基于传感器数据和算法的预测需要从宏观角度俯瞰。
通过传感器提供大量数据，快速分析数据并建立连接（在应用设备之间）是现代机器设备的力量。智能设备发现了比人类观察到的更多可能性和模式。
如果传感器能像大脑一样融合发挥作用，未来人类的某些能力将被迅速取代。同样，这一切都与效率和成本节约有关。新的发展将根据我们人类的需求而快速得到实现，这些都将通过传感器融合完成。
共享数据的障碍
提供大量数据是未来传感器开发的关键。 这些数据不仅适用于你自己，你还可以与合作伙伴共享（经过密切协商），合作伙伴各有专长，只有通过合作，你才能发展新的创收商业模式，并使你开发的设备更好。
最大的障碍与（传感器融合）数据的共享直接相关。“数据就是力量，你的钱，你的商业秘密。通过与合作伙伴共享数据，你可以提供价值。因此，你得到什么回报的问题将成为你为此提供了什么数据”，Kobus 从他的项目经验中指出。传感器创新和由此共享的数据不仅创造了新的机会，也挑战了固有的合作关系。
创新之轮不断旋转得更快
你会看到，未来传感器将不只有一个特定的优势，而是针对某个应用领域的多种优势的组合。 每个人都越来越意识到“这种收益”，但这也压低了产品和服务的利润率。
因此，我们不仅需要认识到技术进步的可能性，同时需要意识到随之带来的成本和制造时间。这个“创新轮”将旋转得更快，我们的需求也会增加。
未来应用中的 21 种传感器趋势
更智能、更准确、更快、无线、更安全、自学习、更小、标准化……有许多传感器开发正在进行中，所有这些都围绕着这些点。
作为（研发）工程师，你可以预期，在2022年的未来几年内跟上所有发展和可能性将变得更具挑战性。通过这份包含 21 种智能传感器应用的列表，你可以根据你的项目定制你的期望。
通过传感器创新，也通过芯片级传感器融合的日益快速发展：
1.机器和设备的预测性维护将变得越来越有效，更容易，更便宜并改善了正常运行时间。将来，维护将依赖于传感器，而不是根据基于需求的时间表进行维护。
2.安全也将得到改善，因为不安全的情况将很容易预测 。
3.自主传感器技术将成为可能，它带有集成电源且可长距离无线连接 。
4.传感器将在整个使用寿命内进行自学习，而无需维护，修改或校准。
5.机器人技术的可能性和应用领域将大大增加。
6.芯片级的新技术正在兴起。由于发射器，接收器和印刷电路板越来越小，传感器融合将有更多可能。
7.更复杂的检测将是可能的……技术将相互抵消。
8.传感器将越来越多地提供对我们行为的更好理解。这将导致我们在空气质量，旅行，汽车维护，生活方式，保险，能源消耗等方面设定其他要求。
9.可以对牲畜进行全自动管理。精准农业也将触手可及。
10.农民的单产将大大提高，使其能够更好地与高质量和农作物产量竞争。传感器将越来越多地用于研究土壤质量，气候，农作物，疾病，鼠疫和杂草。
11.农民的（生产）成本将降低，田间和摊位的工作条件将得到改善。
12.新的激光雷达系统将为自动驾驶汽车配备真正的“视觉”。
13.足球将配备传感器技术。
14.我们将使用合成传感器。
15.城市将变得更加智能，我们将能够“完善”生态系统。例如，洪水管理，空气质量，蓝藻，停车场，安全游乐场，纪念性树木将生存，土壤状况将得到改善。
16.组件将取代人类感官的角色。数据将变得更加可靠并不断收集。数据将使用智能软件和算法转换为有用的信息。
17.我们将越来越多地根据自己收集的传感器信息做出更多的决策。我们将不再让事情充满机会。
18.我们将在生活的各个方面遇到传感器技术。
19.我们将使用更多的传感器来改善环境，改善能源管理并建造绿色办公大楼。
20.传感器将是易于使用且可以根据所使用的应用进行快速调整的高度集成的测量模块。
21.传感器将成为真正的“智能传感器”：可以自我监控，将状态诊断传输到操作系统并创建可靠的测量和校准数据网络的智能测量单元。
结语
全球不确定事件越来越多，在隔离的社会中，远程办公、远程控制等需求成为刚需，尤其是工业生产中，“人”正成为最不稳定的因素。
这些事件，加速了人类从机械时代到数字时代，从物联网到人工智能的发展，这些发展对传感器的需求增加也将越快速。
来源： Sentech | Hermen Kobus（经动感传感重新编校）
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