谈 CCD 传感器与 COMS 传感器

引言：

CCD 传感器和 CMOS 传感器都是工业相机的核心部件，CCD 传感器和CMOS 传感器都是将光线（光子）转换成电子信号（电子），这两种传感器各有优点和缺点。CCD 传感器优点：1、图像纯净度高，适合对画质要求苛刻的场景（如天文摄影、专业相机）。2、全局快门，拍摄高速运动物体无变形。3、动态范围和低光性能早期优于 CMOS。CCD 传感器缺点：1、功耗高，不适合移动设备（如手机）。2、成本高，量产难度大。3、数据读取慢，难以实现高帧率拍摄。

CMOS 传感器优点：1、低功耗，适合手机、无人机等便携设备。2、成本低，易大规模生产，推动消费电子普及。3、读取速度快，支持 4K/8K 视频、高速连拍。CMOS 缺点：1、早期噪声问题明显，依赖技术迭代（如 BSI 背照式、堆栈式结构）改善。2、卷帘快门易产生 “果冻效应”（如拍摄快速移动的汽车时，画面倾斜）。

一、CCD 传感器

1、CCD 传感器成像原理

（1）线阵 CCD 传感器

CCD 传感器由一行对光线敏感的光电探测器组成，光电探测器一般为光栅晶体管或光敏二极管。把光电探测器看作能将光子转换为电子并将电子转换为电流的设备。每种光电探测器都有可以存储的电子数量的上限，通常取决于光电探测器的大小。曝光时光电探测器累积电荷，通过转移门电路，电荷被移至串行读出寄存器而读出。每个光电探测器对应一个读出寄存器。串行读出寄存器也是光敏的，必须由金属护罩遮挡，以避免读出期间接收到其他光子。读出的过程是将电荷转移到电荷转换单元，转换 单元将电荷转换为电压，并将电压放大。每个CCD 传感器最多由 4 个门组成，这些门在一 定方向上传输电荷。电荷转换为电压并放大后，就可以转换为模拟或数字视频信号。对于数字视频信号，是由模拟电压通过模／数转换器（ADC）转换为数字电压的。线阵 CCD 传感器只能生成高度为 1 行的图像，在实际中用途有限，因此常通过多行组成二维图像。为得到有效图像，线阵 CCD 传感器必须相对于被测物做某种运动。一种方法 是将传感器安置在运动的被测物（如传送带）上方；第二种方法是被测物不动而传感器相对被测物运动，如印制电路板成像和平板扫描仪的原理。

使用线阵 CCD 传感器采集图像时，传感器本身必须与摄像机、被测物间的相对运动速度相匹配以得到矩形像素，如果运动速度是恒定的、则可以保证所有像素采集到的图像具有一致性，如果运动速度最变化的、就需要由编码器来触发传感器采集每行图像，相对运动可以由步进电动机驱动产生，由于很难做到使传感器非常好地与运动方向相匹配，在有些应用中、必须采用摄像机标定方法来确保测量精度达到要求。

线阵 CCD 传感器的线读出频率为 14～140KHZ，这显然会限制每行的曝光时间，因此线扫描应用要求使用非常强的照明。同时镜头的光圈通常要求较小的f 值、从而严重地限制了景深。所以线扫描应用系统中参数的设定是很有挑战性的。

（2）面阵 CCD 传感器

光在光电探测器中转换为电荷、电间按行的顺序转移到串行读出奇存器，然后按与线阵 CCD 传感器相同的方式转换为视频信号。

在读出过程中，光电传感器还在曝光，仍有电荷在积累。由于上面的像素要经过下面的像素移位移出，因此、像素积累的全部场景信息就会发生拖影现象。为了避免出现拖影，必须加上机械快门或利用闪光灯，这是全帧转移型面阵CCD 传感器的最大缺点。其最大的优点是填充因子（像素光敏感区域与整个靶面之比）可达 100% ，这可使像素的光敏度最大化以及图像失真最小化。

为了解决全帧转移型面阵 CCD 传感器的拖影问题，可在全帧转移型传感器的基础上加上用于存储的传感器，在这个传感器上覆盖金属光屏蔽层，构成帧转移型面阵 CCD 传感器，对于这种类型的传感器，图像产生于光敏感传感器，然后转移至光屏蔽存储阵列，在空闲时从存储阵列中读出。

由于两个传感器间的转移速度很快，因此拖影现象可以大大减少。帧转移型CCD 传感器的最大优点是其填充因子可达 100% ，而且不需要使用机械快门或闪光灯。但是，在两个传感器间传输数据的短暂时间内图像还是在曝光，因而还是有残留的拖影存在。帧转移型 CCD 传感器的缺点是其通常由两个传感器组成，因此成本高。由于高灵敏度和拖影等特征，全帧转移型 CCD 传感器和帧转移型 CCD 传感器通常用于 曝光时间比读出时间长的科学研究等应用领域。

（3）隔列转移型 CCD 传感器

除光电探测器外 （通常情况下为光敏二极管），这种传感器还包含一个带有不透明的金属屏蔽层的垂直转移寄存器。图像曝光后，积累到的电荷通过传输门电路转移到垂直转移寄存器，这一过程通常在 1us 内完成。电荷通过垂直转移寄存器移至串行读出寄存器，然后读出并形成视频信号。

由于电荷从光敏二极管传输至屏蔽垂直转移寄存器的速度很快，因此图像没有拖影，所以不需要机械快门和闪光灯。隔列转移型 CCD 传感器的最大缺点是由于其传输寄存器需要占用空间，因此其填充因子可能低至 20% ，图像失真会严重。为了增大填充因子，通常在 传感器上加上微镜头来使光聚焦至光敏二极管。但即使这样，也不可能使其填充因子达到 100% 。

CCD 传感器的一个问题是其高光溢出效应。也就是当积累的电荷超过光电探测器的容量时，电荷将会溢出到相邻的光电探测器中，因此图像中亮的区域就会显著放大。为了解决这个问题，可在传感器上增加溢流沟道。加在沟道上的电势差使得光电探测器中多余的电荷 通过沟道流向衬底。溢流沟道可位于传感器平面中每个像素的侧边（侧溢流沟道），也可埋 于设备的底部（垂直溢流沟道）。侧溢流沟道通常位于垂直转移寄存器的相反一侧。

在传感器上增加的溢流沟道可以用作摄像机的电子快门。将沟道的电位置为0，光电视测器不再充电，然后将沟道的电位在曝光时间内置为高，即可以积累电荷直全读出。溢流沟道还可使传感器在接收到外触发信号后立刻开始采集图像，也就是接收到外触发信号后整个传感器可以立刻复位，图像开始曝光然后正常读出。这种操作模式称为异步复位。

2、CCD 传感器应用场景

（1）专业摄影：早期单反相机（如佳能、尼康部分高端机型）。

（2）科学成像：天文望远镜、显微镜（低噪声、长曝光需求）。

（3）工业检测：高精度视觉检测设备（对图像一致性要求高）

3、CCD 传感器发展与现状

因成本和功耗问题，逐渐退出消费级市场，仅在高端专业领域（如航天、科研）保留应用。

二、CMOS 传感器

1、CMOS 传感器成像原理

CMOS 传感器通常采用光敏二极管作为光电探测器。与 CCD 传感器不同，光敏二极管中的电荷不是顺序地转移到读出寄存器， CMOS 传感器的每一行都可以通过行和列选择电路直接选择并读出。这方面， CMOS 传感器可以当作随机存存储器。 CMOS 传感器的每个像素都有一个自己的独立放大器。这种类型的传感器也称为主动像素传感器（ APS ）。 CMOS 传感器常用数字视频做输出。因此，图像每行中的像素通过模／数转换器阵列并行地转化为数字信号。

因为放大器及行列选择电路常会用到每个像素的大部分面积，因此与隔列转移型 CCD 传感器一样， CMOS 传感器的填充因子很低。所以通常使用微镜头来增加填充因子和减少图像失真.

CMOS 传感器的随机读取特性使其很容易实现图像的矩形感兴趣区域（ AOI ）读出方式。与 CCD 传感器相比，对于有些应用这点有很大优势，在较小的 AOI 下可以得到更高的帧率。尽管 CCD 传感器也可以实现 AOI 读出方式，但其读出方式决定了 CCD 传感器必须将 AOI 上方和下方所有行的数据转移出再丢掉。由于丢掉行的速度比读出要快，因此这种方法也可以提高帧率。然而，通过减小水平方向尺寸而生成的感兴趣区域通常不能提高帧率，因为电荷必须通过电荷转换单元才能转移。

CMOS 传感器的另一个优点是可以在传感器上实现并行模／数转换，因此即使不使用 AOI 读出方式，也能具有较高的帧率。而且还可以在每个像素上集成模／数转换电路以进一步提高读出速度。这种传感器又称为数字像素传感器（ DPS ）。

由于 CMOS 传感器每一行都可以独立读出，因此得到一幅图像的最简单方式就是一行一行曝光并读出。对于连续的行，曝光时间和读出时间可以重叠，这称为行曝光。显然，这种读出方式使图像的第一行和最后一行有很大的采集时差，采集运动物体图像时将产生明显的变形。对于运动的被测物，必须使用全局曝光的传感器。全局曝光传感器对应每个像素都需要一个存储区，从而降低了填充因子.

CMOS 传感器的结构使其很容易支持异步复位外触发采集。与 CCD 传感器一样，这里讨论的 CMOS 传感器是线性响应，线性响应是精确边缘探测所必需的。然而，对于在线焊接检测这类应用，被测物亮度有 6 个数量级或更高的变化。为使这种巨大的亮度差能够共存于一幅灰度图像中，必须使用非线性灰度响应。为此，开发了对数响应 CMOS 传感器和线性--对数混合响应 CMOS 传感器。大多数情况下是将光电传感器产生的光电流反馈到具有对数电流--电压特性的电阻上，这种传感器一定是行曝光的。

2.CMOS 传感器应用场景

（1）消费电子：手机、卡片相机、运动相机（如 GoPro）。

（2）安防监控：高帧率摄像头、实时监控设备。

（3）新兴领域：无人机航拍、自动驾驶视觉系统（低功耗、高速度需求）

3、CMOS 发展现状：

通过技术革新（如背照式、堆栈式、全局快门），性能大幅提升，成为主流（手机、相机、监控等几乎全用 CMOS）。

结论

CCD 传感器和 CMOS 传感器的竞争推动了图像传感器技术的进步：CCD以 “画质优先” 立足专业领域，CMOS 则凭借 “低成本、低功耗、高速度” 占据消费市场。随着 CMOS 技术的成熟，两者的性能差距已大幅缩小，选择需根据具体场景（如画质、功耗、成本）而定。

参考文献：

[1]刘韬 葛大伟 机器视觉及应用技术 机械工业出版社

[2]刘增龙 赵心杰 机器视觉从入门到提高 机械工业出版社

[3]闻邦椿 工业机器人与数控技术 机械工业出版社