高像素摄像头模组发展的技术难题

　　电子摄像功能正成为各大旗舰智能手机最重要的差异化标志，甚至其风头有超过手机主芯片平台的趋势。主流旗舰智能手机已都采用了13M素像，5P，甚至6P的镜头片数，甚至闭环式马达自动对焦和光学防抖等技术。到今年年底，就可能有厂商推出16M像素的手机了，而中国厂商已可以提供这些摄像模组的供货，中国摄像模组产业已进入一梯队。

　　然而，近年来随着市场的巨大需求，摄像模组产业也迅速膨胀，厂商达到几百家，上规模的也有几十家，未来的市场还能容得下这么多厂商吗？这些厂商未来如赶不上技术升级换代和规模效应，将可能会很快被淘汰。让我们先看看13M，和即将到来的16/20M摄像模组主要的技术难度吧。

　　16/20M摄像模组主要的技术难度

　　中国摄像模组厂商舜宇光学的技术负责人表示，主要难度包括以下一些内容：

　　* 元器件的制作难度加大：光圈的变大使得镜头的生产良率很难提升，譬如O1.8的镜头，最厉害的厂商现在良率也就20%。同时像素提升到了16M甚至20M，5P的镜头将很难满足解像力要求，这就需要6P及以上的镜头。镜头的片数增加，对于镜头厂的组装，是一个挑战；

　　* 供应链资源整合难度加大：元器件技术难度大，因此能生产高像素元器件的资源厂商很少，谁能整合资源，谁将主宰这个市场；

　* 模组组装难度加大：像素越高，对解像力的均匀性和一致性要求越高，同时对生产线的要求也随之提升，尤其是模组生产过程中title（倾斜度）的控制成为模组表现好坏的关键。

　　“综上所述，我相信后续要在模组行业站稳脚跟并获得发展，不是谁更有钱投COB产线的问题，这是前5年的事情，而现在是要看哪家模组厂的封装能力、组装测试能力强，谁就能在这个行业发展地更好。”他认为。

　　而中国另一家主要摄像模组厂商信利（Truly）技术负责人则从另一个角度详细解释了未来摄像模组产业面临的挑战。

　　他解释，如果仅是单纯的像素提升， 技术门槛则主要是工艺提升和品质控制，包括污点控制、光心对正、倾斜度控制、成像色彩与功能的一致性校正和画质均匀性管控等。但如果是闭环式马达自动对焦或光学防抖产品，人脸识别宽动态摄像头，则摄像模组的生产制造全流程几乎都需要升级与改造，对生产线的精度、生产厂房的洁净度以及设计精密性要求等将更加严格。总体上说，像素越往上，闸机宽动态摄像头，摄像模组的制造难度将越大。目前国内少数的摄像头模组厂有量产113M的经验，从8M到13M的过渡可能较多的是加强生产管理。但目前13M或以上的产品有较大比例的要求搭配闭环式马达自动对焦产品和光学防抖产品，机器人宽动态摄像头，对新工艺和新技术的导入及消化是的挑战。“目前信利已经成功量产闭环式马达自动对焦产品和光学防抖产品，在国内属于实力企业。”他很自豪地称。

　　除了以上这些新技术的挑战，摄像模组厂商还面临另一个新的课题：对一些革命性创新摄像技术的跟踪与研发。

　　阵列相机等革命性技术的商用前景

　　今年，一些创新的革命性的摄像技术被推到大众眼前，比如阵列相机， MEMS相机，OIS和光场相机等，国内的一些模组厂商也在跟踪或研发此技术，大家比较担心的是这些新兴的摄像技术将会替代传统的摄像技术吗？何时会替代？

对此，舜宇光学的技术负责人对目前热门的几个革命性摄像技术一一进行了分析。他指出，阵列相机还处于产业整合的阶段，要最终商业化，估计还有一段路要走，明年下半年能起来就很不错了；MEMS相机是个好东西，在尺寸和功耗方面都要优于现在的VCM方案。但这个方案的问题点是供应链的单一，对产业发展不利，具体可以见下图对比；光场相机跟阵列相机类似，但个人认为在手机上应用的可能性不大。OIS光学防抖技术将是明年的一个主流技术，应该会成为一二线客户旗舰机的优先配置方案。同时，他特别提到，一些3D camera/optical zoom的方案都处于研究中，明年可能市场上会个别出现，但不会是主流。

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特征向量选取

   上面所创建的用于投影的特征脸子空间使用的是所有r个非零的特征值对应的特征向量。虽然协方差矩阵C有对应于非零特征值的N个特征向量，且r≤N，但是通常情况下，r仍然会太大，而根据应用的需求，并非所有的

 ﹨* MERGEFORMAT

，都有保留意义。而特征空间投影的计算速度是直接与创建子空间所用的特征向量的数目相关，若考虑到计算时间等因素，可以适当减去一些信息量少的特征向量，且去掉这些特征向量之后不一定不利于分类结果，有的情况下反而能够提高识别性能。下面将讨论几种不同的特征值选择方法：

(1)标准的特征空间投影：所有r个对应于非零特征值的特征向量均被用于创建特征脸子空间。但是该方法在r值较大时，计算速度会较慢，且不利于分类。

(2)为进一步压缩特征向量和减小运算量，将特征值按大小顺序排序，忽略小特征值所对应的特征向量，即由下式得到

 ﹨* MERGEFORMAT

。设

 ﹨* MERGEFORMAT

，r为

 ﹨* MERGEFORMAT

的秩，r

 ﹨* MERGEFORMAT

N，

 ﹨* MERGEFORMAT

，则压缩后的特征向量集如式（2-10）所示：

 ﹨* MERGEFORMAT

，M<r                   （2-10）

   经过实验证明当M的取值为M=[r*20％]的时候识别率较佳。

(3)保持前面的z—1个特征向量：将特征值按照降序排列，同时保留最前面的z一1个特征向量，其中z为训练图像的类别数。

(4)按照计算信息量来确定维数：不同于前面固定的丢弃一些特征向量，该方法采用保证剩余的特征向量所包含的信息与总的信息量相比大于一定的阈值e，e的值通常取为0.9，可依照式(2-11)计算：

 ﹨* MERGEFORMAT

                           (2-11)  

MATLAB分类和提取特征值程序实现

% 按照特征值>1来提取特征向量

%%%%%%%计算协方差矩阵的特征向量

% 降维

Eigenfaces = A * L_eig_vec; % A: centered

image vectors

车载摄像头是实现众多预警、识别类ADAS功能的基础。 在众多ADAS功能中，视觉影像处理系统较为基础，对于驾驶者也更为直观，而摄像头又是视觉影像处理系统的基础，因此车载摄像头对于智能驾驶必不可少。

　　车道偏离预警(LDW)、前向碰撞预警(FCW)、交通标志识别(TSR)、 车道保持辅助(LKA)、行人碰撞预警(PCW)、全景泊车(SVP)、驾驶员疲劳预警等众多功能都可借助摄像头实现，有的功能甚至只能通过摄像头实现。

　　摄像头可实现的ADAS功能

　　车载摄像头价格持续走低，未来单车多摄像头将成为趋势。 相对于车载雷达等传感器价格更加低廉，易于普及应用。 特斯拉Autopilot 2.0的硬件系统中就包含8个摄像头，未来单车多摄像头将成为趋势。

　　根据不同ADAS功能的要求，摄像头的安装位置也不尽相同。按摄像头的安装位置不同，可分为前视、侧视、后视和内置四个部分。未来要实现整个ADAS功能，单车需配备至少5个摄像头。据高工智能产业研究院(GGII)研究院预估，摄像头随着ADAS渗透率的提升，市场规模由2016年的20亿元增长到2020年的58亿元，年复合增长率为30%。

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自1999年创办至今，公司积累了广泛的渠道，不断地加强和国外公司的紧密合作，学习和吸收国际上先进的技术经验，宽动态摄像头，准确掌握市场的发展趋势，设计上不断创新、求实，提供的产品能迅速适合不断变化的市场需要，使公司能一直以高科技、高质量的产品服务于客户。公司以技术力量与人才资源的持续发展为后盾，脚踏实地、迅速发展壮大的一家高科技产业公司，目前已成为业界具有良好口碑的液晶显示产品及相关应用解决方案提供商。

公司自成立以来，始终把“品质是企业的命脉，客户是永远的导师”作为公司质量管理的出发点，未来我们仍然秉承一贯的原则，以“客户至上”的经营 经念，为客户创造更多的利益，从而不断地赢得更多客户的支持与信赖。在团队合作的力量下，我们将继续发扬奋发向上的精神勇往直前！