车成像传感设计挑战与Hayabusa图像传感

车载成像是先进驾驶辅助系统（ADAS）中必不可少的一环，在安全以及各类其他需求的驱动下，车载成像系统的数量也在迅速增加。同时汽车成像设计面临的挑战也不少，在车载环境下，图像传感器往往要面临工作条件及参数要求更严苛的难题。

更严苛的设计挑战

在汽车的图像世界里，除了安全方面，自动驾驶成像面临的第一个挑战就是大场景下的宽动态范围。真实世界的场景通常能达到120-140dB，甚至超过140dB。明亮区域与黑暗区域之间有着极大的反差，这类情况时常会遇到，对于这类具有高动态范围输出的场景，务必要尽可能拍摄每一个细节，以便为先进驾驶员辅助系统算法提供清晰的场景数据。

超宽的工作温度范围也比普通的图像传感器工作温度要求更严苛，传感器必须适应极端的工况环境，覆盖－40℃到105℃等极端环境温度。交通信号灯/LED路牌闪烁和伪影也给图像传感器出了一个很大的难题，LED属于交流脉冲光源，其频率和占空比都是可变的，汽车车灯的频率一般大于90Hz，占空比大于5%。对于图像传感器来说，脉冲频率越低，占空比越小，sensor曝光时间越短，闪烁问题就越严重。图像传感器无法识别或者对场景信息的误判，会给ADAS算法带来很严重的麻烦。闪烁问题通常和高动态范围要求同时出现在场景中，对图像传感器提出了严苛的设计挑战。

专用超级曝光技术

目前实现宽动态的两种主流技术路线，一是时域多次曝光融合，另一个是大小像素融合。两种技术路线的本质其实是一样的，都是通过拍多张照片然后融合成一张。不同的曝光之间灵敏度不一样，采集不同的亮度，实现动态范围扩展。二者不同之处在于时域多次曝光只有一种像素，在时间上有滞后，大小像素曝光只有一次，但是有两种尺寸的像素。时域多次曝光因为时间滞后，会有运动轨影的问题，大小像素融合问题更多一些，毕竟像素有差异灵敏度有差异。

安森美半导体推出的超级曝光像素技术路线，一次曝光可以等效以前两次曝光的动态范围，解决了以前两种主流技术路线各自的不足。超级曝光像素更易于拓展到更小的尺寸，并且没有大小像素结构严重的像素串扰问题，在汽车应用温度和曝光时间内确定合适的平衡点以保证了图像在噪声、颜色、清晰度和细节上的质量，还能有效抑制LED闪烁。在安森美半导体的Hayabusa（游隼）图像传感器平台里，采用专有的超级曝光技术，提供通用架构和像素性能，帮助设计人员缩减成本，加快开发。安森美半导体认为，超级曝光像素是用于视觉和ADAS功能的最佳选择。

Hayabusa图像传感

传统的sensor像素，像素的感光区也是存储区，而Hayabusa超级曝光技术创新在于像素的感光和电荷的存储是分离的。像素负责感光，它的容量不大，当其饱和时，积累的电荷会转移到外部的存储电容中去，通过这种手段解决了容量的限制，方便拓展。目前这一代的Hayabusa超级曝光技术其动态范围拓展超过了线性像素容量的5倍，且长时间曝光捕获脉冲光而不会过饱和。据安森美半导体技术人介绍，下一代其拓展范围将拓展超过线性像素容量几十倍甚至更高。

而与大小像素相比，Hayabusa超级曝光在LFM上同样更有优势。不管是低噪噪声，还是高亮噪声，超级曝光都展现出了更好的HDR特性，尤其是在较高温度下。大小像素针对任何镜头设计都需要广泛的校准、多维色彩校正以及额外的增强去噪，这必然会导致细节和分辨率的缺损，而Hayabusa超级曝光则没有此方面忧虑。
Hayabusa超级曝光还针对人眼视觉和机器视觉做了优化，支持＞95dB动态范围的同时避免闪烁或伪影，全阱容量＞100ke-。最快可以达到60fps和极短的超级曝光时间实现超过120dB的动态范围。

小结

在车载环境下，图像传感器往往要面临工作条件及参数要求更严苛的挑战。通过一个图像传感器平台解决了汽车成像领域的主要技术挑战，Hayabusa在行业内竞争力十足。考虑到汽车应用中往往需要对测试驾驶做一系列图像训练，可扩展的图像传感器平台大大减少了制造商在多个平台上工作所需的图像的训练数据集，成本上也是一种减负。