1. 传感器基础与光电转换原理
各位同学好，我是老张。做图像传感器这行十几年了，今天咱们聊聊最基础的东西——传感器是怎么把光变成电信号的。
你想想看，相机也好，手机摄像头也好，核心就一个东西：图像传感器。它就像眼睛里的视网膜，光进来，它负责感知。但具体怎么感知？CMOS和CCD有什么区别？光电二极管到底怎么工作的？这些搞不清楚，后面做校准和帧率优化就是空中楼阁。
1.1 CMOS与CCD：两种主流架构的差异
先说说CMOS和CCD。很多人以为CMOS是新技术，CCD是老的。其实不然。两者都是上世纪六七十年代发明的，只是商业化路径不同。
我个人习惯把CCD比作「传送带」，CMOS比作「独立工位」。为什么这么说？
- CCD（电荷耦合器件）：所有像素产生的电荷，像流水线一样，一个接一个地传到同一个输出放大器。好处是噪声低、一致性高。坏处是速度慢，而且功耗大。
- CMOS（互补金属氧化物半导体）：每个像素都有自己的放大器，各自把信号放大后再读出。好处是速度快、功耗低、集成度高。坏处是像素间一致性差一些，固定模式噪声（FPN）更明显。
我在项目中遇到过一件事：有个客户非要拿CCD做高速工业检测，结果帧率死活上不去。后来换了CMOS，问题迎刃而解。说白了，选型要看场景。
| 对比项 | CCD | CMOS |
|---|---|---|
| 读出方式 | 逐行转移，统一放大 | 每个像素独立放大 |
| 噪声水平 | 低（尤其是暗噪声） | 较高（FPN明显） |
| 帧率 | 较低（受限于转移速度） | 高（可轻松上百fps） |
| 功耗 | 高（需要多路驱动电压） | 低（单电源即可） |
| 集成度 | 低（需要外部驱动芯片） | 高（可集成ADC、ISP） |
| 典型应用 | 天文、科研、医疗 | 手机、安防、汽车、工业 |
1.2 光电二极管：光信号到电信号的转换器
不管是CMOS还是CCD，最核心的感光单元都是光电二极管（Photodiode）。它到底怎么工作的？
说白了，光电二极管就是一个PN结。光照射到PN结上，光子能量被半导体吸收，产生电子-空穴对。这些载流子在耗尽区电场的作用下被分离，形成光生电流。
嗯，这里要注意：并不是所有光子都能产生电子。只有光子能量大于半导体禁带宽度的，才能被吸收。硅的禁带宽度是1.12eV，对应的截止波长大约是1100nm。所以硅基传感器对红外光不敏感，就是这个道理。
光电二极管有几个关键参数，我建议你记牢：
- 暗电流：没有光照时，由于热激发产生的漏电流。温度每升高7°C，暗电流大约翻一倍。所以工业相机经常带制冷。
- 满阱容量：一个像素能容纳的最大电子数。决定了动态范围的上限。
- 转换增益：电子转换成电压的比例，单位是μV/e⁻。增益越高，弱光信号越容易被读出。
1.3 量子效率与灵敏度：传感器性能的硬指标
量子效率（QE）和灵敏度，这两个概念经常被混用。我帮你理清楚。
量子效率：入射光子中，有多少比例能转换成可读出的电子。公式很简单：
QE = (产生的电子数) / (入射光子数) × 100%比如一个像素接收了100个光子，产生了70个电子，那QE就是70%。
QE跟波长有关。硅基传感器在可见光波段QE较高，通常在50%-80%之间。到了近红外波段，QE会急剧下降。这就是为什么夜视仪需要专门的InGaAs传感器。
灵敏度：这个指标更实际一些。它指的是单位光照下，传感器能输出多大的信号。通常用V/lux·s或DN/lux·s来表示。
灵敏度受多个因素影响：
- 量子效率（QE）
- 像素面积（越大越好）
- 微透镜效率（有没有做光路优化）
- 填充因子（感光区域占像素总面积的比例）
你想想看，两个传感器QE都是70%，但一个像素面积是2μm，另一个是5μm，后者的灵敏度肯定高得多。因为收集光子的「桶」更大。
| 参数 | 定义 | 典型值 | 影响因素 |
|---|---|---|---|
| 量子效率 | 光子→电子的转换比例 | 50%-80%（可见光） | 波长、材料、抗反射涂层 |
| 灵敏度 | 单位光照下的输出信号 | 100-1000 DN/lux·s | QE、像素面积、填充因子 |
| 暗电流 | 无光照时的漏电流 | 10-100 e⁻/s（室温） | 温度、工艺、缺陷 |
| 满阱容量 | 像素最大电子数 | 10k-100k e⁻ | 像素面积、工艺节点 |
1.4 知识结构总览
下面这张图，把本章的核心逻辑串起来了。从光入射到电信号输出，每一步都有对应的物理机制和性能指标。
这张图把本章的知识点串起来了。从入射光开始，经过CCD或CMOS架构，核心都是光电二极管。光电转换过程产生电子，最终由各种性能指标来量化传感器的好坏。
做校准和帧率优化之前，这些基础概念必须烂熟于心。后面讲暗电流校正、增益校准、帧率抖动分析，都会反复用到这些参数。