Sensori di immagine CMOS: guida completa per la selezione nel settore automotive

Affinché i veicoli completamente autonomi si tramutino in una realtà concreta sarà necessario abbinare informazioni provenienti da molteplici tipi di sensori, i più importanti dei quali sono probabilmente le telecamere. Queste ultime dovranno acquisire su base continuativa anche i più piccoli dettagli in tutte le condizioni ambientali al fine di garantire la sicurezza sia degli occupanti del veicolo sia di tutti gli altri utenti della strada. In questo articolo verranno esaminate le caratteristiche principali da prendere in considerazione nel momento in cui si deve selezionare un sensore di immagine in grado di fornire la combinazione ideale di funzionalità richieste per l’utilizzo in un veicolo autonomo.

I sensori di immagine convertono i fotoni della luce in elettroni che vengono archiviati sotto forma di dati di immagine digitali. I sensori di immagine sono ora comunemente utilizzati in applicazioni di visione che prevedono l’uso di telecamere che spaziano dalle fabbriche “intelligenti” all’imaging (formazione di immagini) in ambito medico all’automotive. La scelta del sensore di immagine dipende dal livello di prestazioni richiesto da una determinata applicazione. La conoscenza della frame rate (velocità di acquisizione) necessaria, delle condizioni di illuminazione previste e delle tolleranze del sistema desiderate rappresenta sicuramente un buon punto di partenza per decidere il sensore di visione più adatto. Purtroppo, la mancanza di competenze nella progettazione di sistemi di visione potrebbe rappresentare un serio ostacolo. Fortunatamente, esistono numerosi criteri che possono essere utilizzati per confrontare le prestazioni di differenti sensori di immagine.

Risoluzione e sensibilità dei sensori

La risoluzione del sensore rappresenta una specifica critica nelle applicazioni dove l’accutarezza della misura assume una particolare rilevanza, in quanto determina il numero di pixel presenti sulle righe e sulle colonne della superficie fotosensibili che cattura l’immagine. Il numero minimo di pixel richiesto dipende dalla più piccola caratteristica che deve essere rilevata in un’immagine. Sebbene in teoria sia possibile utilizzare solo 2 pixel per dimensioni per risolvere (ovvero determinare) una singola caratteristica di un oggetto, a causa della mancanza di contrasto e del rumore dell’immagine, nelle applicazioni pratiche saranno necessari almeno 4 o 5 pixel sovrapposti per risolvere completamente una caratteristica.

La sensibilità è invece una misura dell’efficienza di un sensore nel convertire i fotoni in elettroni e rappresenta un parametro importante in quasi tutte le applicazioni. Si tratta del tempo e dell’illuminamento (illuminazione) richiesti affinchè un sensore possa individuare un’immagine utilizzabile. Poiché la sensibilità è influenzata anche dal rumore del sensore, il rapporto tra segnale e rumore (SNR – Signal-to-Noise Ratio) è una specifica importante. I sensori caratterizzati da un valore elevato di SNR assicurano immagini di qualità più alta in condizioni di scarsa illuminazione. La sensibilità assume una particolare importanza in applicazioni nei settori medicale e della sorveglianza, che richiedono immagini di elevata qualità anche in condizioni di bassa illuminazione. Anche se questo parametro è riportato nei datasheet dei sensori di immagine, talvolta può risultare difficile confrontare la senbilità di sensori di immagine di produttori differenti. Risoluzione e sensibilità sono parametri da tenere nella massima considerazione nella scelta del sensore di immagine da utilizzare nei veicoli autonomi in quanto è necessario ottenere elevati livelli di dettaglio anche nelle situazioni di illuminazione molto scarsa (quasi buio).

Gamma dinamica e velocità di acquisizione

La gamma dinamica (dynamic range), che rappresenta il rapporto tra il livello minimo di segnale (rumore) e la quantità massima di elettroni che possono essere accumulati all’interno di un singolo pixel (FWC – Full Well Capacity), definisce quanti livelli diversi di luminosità sono presenti in un’immagine. Si tratta di una caratteristica particolarmente importante nelle applicazioni che presentano condizioni di illuminazione estreme. I risultati delle misure della gamma dinamica si basano sullo standard EMVA (European Machine Vision Association) 1288 e sono espressi in decibel (dB), quindi facilmente confrontabili tra i datasheet della maggior parte dei sensori.

La frame rate è una misura della velocità del sensore data dal numero di immagini (frame) al secondo (fps) che il sensore stesso è in grado di leggere elettronicamente. Un frame rate elevato è importante nelle applicazioni in cui è richiesta l’acquisizione di oggetti che si muovono velocemente, dove un tempo di esposizione ridotto rappresenta un fattore critico per prevenire fenomeni di blurring (sfocatura) e ridurre gli artefatti (disturbi all’interno di un’immagine) legati al movimento. La massima velocità di acquisizione raggiungibile diminuisce al crescere del numero di pixel del sensore. Per esempio, è possibile ottenere frame rate più elevati utilizzando un sensore di immagine VGA (Video Graphic Array) di qualità inferiore invece di un sensore da 20 MP (MegaPixel) alla massima risoluzione. L’utilizzo di sensori che supportano la modalità ROI (Regions Of Interest) permette di abbinare alta risoluzione ed elevata velocità di acquisizione. Tale modalità definisce una o più aree all’interno di un’immagine che devono essere rilevate per la successiva elaborazione, mentre le altre aree dell’immagine vengono ignorate. In questo modo si riduce di fatto la risoluzione dell’immagine complessiva, a fronte di una frame rate più elevata. Poiché i veicoli autonomi, così come le vetture tradizionali, saranno soggetti a condizioni di illuminazione estremamente variabili mentre viaggiano ad alta velocità, elevati valori di range dinamico e di frame rate sono parametri da tenere nella massima considerazione nella scelta di un sensore di immagine per questo tipo di applicazione.

Movimento e colore

Otturatore progressivo (rolling shutter) e otturatore globale (global shutter) sono i due metodi di lettura impiegati dai sensori di immagine CMOS. Il primo metodo è molto veloce, in quanto effettua la lettura dei pixel del sensore riga per riga nel momento in cui vengono esposti. Esso utilizza un numero minore di transistor per pixel, è contraddistinto da un rumore inferiore, risulta più sensibile e meno costoso rispetto al metodo che prevede il ricorso all’otturatore globale. I sensori con otturatore progressivo sono consigliati nelle applicazioni che richiedono un elevato range dinamico. Nella lettura in modalità otturatore globale, ciascun pixel è esposto nel medesimo istante, per cui non esistono ritardi di acquisizione tra le diverse linee di pixel. Si tratta in ogni caso di un approccio costoso e di difficile implementazione.

Mentre i sensori di immagine monocromatici possono risultare accettabili in applicazioni quali registrazioni di misure e rilevamento di presenza, il colore è ora richiesto in molteplici applicazioni. Nonostante ciò, i sensori monocromatici assicurano alcuni vantaggi. Affinché un sensore possa fornire un’immagine a colori, è necessario applicare filtri RGB pixel per pixel, disposti secondo uno schema noto come “Bayer pattern” (o matrice Bayer). Tuttavia, l’interpolazione dei colori necessaria quando si utilizza lo schema Bayer, provoca una riduzione dei dettagli e dell’accuratezza di misura complessiva. Un sensore a colori dovrebbe quindi essere utilizzato solo nei casi in cui l’applicazione necessiti di informazioni a colori. Ovviamente, le applicazioni inerenti i veicoli autonomi richiedono l’acquisizione di immagini a colori e un sensore che utilizzi un approccio basato sull’otturatore progressivo.

Dimensione dei pixel

E’ abbastanza diffusa la convinzione (errata) che a una maggiore dimensione del pixel corrisponda una qualità migliore dell’immagine. Sebbene i pixel più grandi possano vantare sicuramente un’area maggiore per “raccogliere” la luce, ciò non significa ottenere immagini di qualità più elevata. Qui val la pena sottolineare che vi sono alcuni fattori, come la risoluzione e la misura del rumore dei pixel, che rivestono un ruolo significativo nel determinare la qualità dell’immagine. Pixel di dimensioni inferiori tendono ad avere una DSNU (Dark Signal Non Uniformity – non uniformità del segnale di buio) inferiore; a temperature più elevate, la DSNU limita le prestazioni in condizioni di scarsa illuminazione. In alcuni casi, un pixel più piccolo può garantire prestazioni migliori rispetto a un analogo dispositivo con pixel di dimensioni maggiori. Quando di progettano sistemi basati su telecamere, è importante ottimizzare il bilanciamento tra velocità, sensibilità e qualità dell’immagine per ottenere le migliori prestazioni.

Sensori di immagine CMOS: un esempio

La famiglia di sensori Hyperlux rappresenta la piattaforma di seconda generazione di onsemi che utilizza la tecnologia di pixel “Super-Exposure” (che permette cioè di ottenere una “super esposizione”) in grado di garantire eccellenti prestazioni: la serie è composta da sensori con risoluzioni comprese fra 3 e 8 MP (e oltre) ed è destinata all’utilizzo in applicazioni di imaging in campo automotive. L’esposizione singola esente da fenomeni di sfarfallio (FF – Flicker Free) > 120 dB e l’elevatissimo range dinamico (HDR – High Dynamic Range) di 150 dB con attenuazione dello sfarfallio prodotto dai LED (LFM – Led Flicker Mitigation) assicurano una qualità dell’immagine stabile e un elevato range dinamico sull’intero intervallo di temperatura automotive. Ciò elimina la necessità di modificare le impostazioni al variare delle condizioni di illuminazione, il che comporta una riduzione della latenza e una maggior sicurezza. Questi sensori di immagine, caratterizzati da dimensione del pixel pari a 2,1 µm, si distinguono per la presenza di funzioni flessibili quali ROI smart (che fornisce più di una regione di interesse), binning (possibilità di combinare più pixel adiacenti del sensore per formare un super pixel), windowing (lettura della finestra di interesse) e uscita doppia. Tali caratteristiche permettono di ottenere in uscita formati di dati flessibili come a esempio differenti risoluzioni (ROI) e differenti dati relativi ai tempi di integrazione in parallelo. Questi sensori sono stati progettati per sistemi conformi ad ASIL-D e, grazie ai sofisticati meccanismi di sicurezza operanti in real-time e alle funzionalità di rilevamento dei guasti, possono essere impiegati nei sistemi ADAS presenti a bordo dei veicoli con i livelli di automazione più spinti.

La comprensione è la chiave della selezione

In questo articolo sono state illustrate le caratteristiche principali – risoluzione, sensibilità, velocità, gamma dinamica, movimento e colore – che determinano la scelta di un sensore di immagine CMOS da utilizzare nelle applicazioni per veicoli autonomi. I sensori di immagine Hyperlux di Onsemi, in grado di offrire la combinazione ottimale di ciascuna di queste caratteristiche, rappresentano la soluzione ideale per l’uso in una pluralità´di applicazioni in ambito automotive.