De sensoren worden zodanig klein, dat ze aan de grenzen van de natuurkunde werken. Dit is vooral het geval voor superkleine sensoren die in smartphones en tablets gebruikt worden.
Het beeld wordt opgebouwd in de fotodiodes van de sensor. Het aantal fotodiodes bepaalt de resolutie van de sensor: hoe meer fotodiodes, hoe hoger de resolutie. Maar als men meer fotodiodes wenst, dan moeten die ook kleiner gemaakt worden. Als men heel veel fotodiodes op een klein oppervlakte plaatst, dan loopt men tegen de grenzen van de fysica.
De fotodiodes kan je voorstellen als kleine emmertjes die gevuld worden. Tijdens de belichting worden de emmertjes gevuld door de fotonen (je kan een foton voorstellen als een glas water). Maar als je meer emmertjes wenst op een bepaalde oppervlakte, dan moeten die emmertjes noodgedwongen kleiner worden: de dynamiek van de emmertjes is ook kleiner geworden. In technische termen zegt men dat de full well capacity kleiner is.
Lichtstralen zijn eigenlijk deeltjes. Als we een oppervlakte gelijkmatig belichten, dan valt er op iedere plaats evenveel fotonen. Maar microscopisch is dat niet meer het geval: op één fotodiode vallen er bijvoorbeeld 125 fotonen, op een andere fotodiode 133 fotonen, op een derde 121 fotonen, enz. Er ontstaat dus een soort ruis die veroorzaakt wordt omdat de pixels zo klein worden, dat men de individuele fotonen kan tellen.
We zitten dus met een probleem, eigenlijk zelfs met twee problemen: we willen onze sensor zo klein mogelijk maken, maar met een zo hoog mogelijke resolutie, waardoor de fotodiodes extreem klein moeten zijn. Het gevolg is dat de fotodiodes individuele fotonen moeten meten, waardoor er ruis ontstaat tengevolge van de ongelijke verdeling van de fotonen.
Een tweede probleem is dat de fotodiodes zo klein zijn, dat ze ook snel gesatureerd geraken: we kunnen dus niet een lens gebruiken die lichtsterker is om de signaal/ruisverhouding te verbeteren, want dan worden die kleine fotodiodes gemakkelijk overstuurd door de lichtstralen.
Op een bepaald ogenblik kan men niet meer verder in die richting. Voor de traditionele toestellen met relatief grote sensoren is er nog voldoende speling, maar niet meer voor smartphones die zeer kleine sensoren gebruiken. Als men de resolutie van de ingebouwde camera wenst te verhogen, dan moet men de sensor noodgedwongen groter maken, want de individuele fotodiodes kunnen niet kleiner gemaakt worden.
Maar men kan een andere denkpiste bewandelen. We gaan namelijk een sensor bouwen die bestaat uit fotodiodes die een binaire output geven: ofwel een 0, ofwel een 1 naargelang de belichting. De fotodiodes die niet lineair moeten werken kunnen veel kleiner gebouwd worden. Heelwat electronica die voor een lineair verloop zorgt is niet meer nodig. Op de oppervlakte van een traditionele fotodiode kunnen er bijvoorbeeld 100 (of meer) binaire fotodiodes geplaatst worden.
Die sensor werkt dus enkel digitaal (en levert voor iedere pixel een 0 of een 1). Er is dus geen analoog naar digitaal omzetter meer nodig. Maar een beeld dat enkel uit zwarte of witte pixels bestaat in ongenietbaar. De binaire sensor maakt echter gebruik van de ruis om een beeld te vormen, zelfs op basis van een signaal dat enkel uit 0 of 1 bestaat.
Door de ruis kan een pixel die eigenlijk een 1 had moeten zijn een 0 worden en omgekeerd. De kans dat de fout optreed is des te groter als de belichting halverwege zit: donkere delen leveren vaker een nul en heldere delen vaker een 1.
Door de metingen te integreren kan met de ruis gebruiken om een correct beeld te vormen van de effektieve belichting. Men kan op twee manieren integreren: door meerdere snapshots na elkaar te maken en een gemiddelde te maken van de pixelwaarde, of door de waarde van de omringende pixels samen te voegen. Beide methodes worden meestal gecombineerd:
- de digitale sensor is sneller dan een analoge sensor en kan dus gemakkelijk meer dan duizend "snapshots" maken in 1 milliseconde (de bottleneck van een analoge sensor is de AD-omzetter)
- het aantal pixels van een binaire sensor ligt zo hoog dat pixels gecombineerd worden, dit wordt nu reeds gedaan in bepaalde toestellen (bijvoorbeeld als ze overschakelen naar video-modus waarbij de resolutie lager moet zijn).
- Origineel
- Eén sample van onze binaire sensor
- Integratie van 10 snapshots
- Integratie van 100 snapshots
Een dergelijke type sensor wordt oversampled binary image sensor genoemd: men neemt heel veel samples met een binaire sensor, om de samples dan te integreren tot een normaal beeld.
Een dergelijke werkwijze heeft het voordeel dat de sensor een logaritmische gevoeligheidscurve krijgt (een gevoeligheidscurve die veel overeenkomsten vertoont met de gevoeligheid van film, waardoor dit type sensor soms "digitale film" genoemd wordt). In technische termen: men zet een normale verdeling om in een Poisson-verdeling (als u dit niet begrijpt, geen nood, dit is enkel een teken dat u normaal bent).
Men zit ook niet meer vast aan de fysieke minimale grenzen van de sensor (kleinere pixels hebben een lagere dynamiek en vertonen meer ruis), maar men gebruikt juist de ruis eigenschappen van superkleine sensoren (een binary sensor met grote pixels zou niet werken: er is te weinig ruis om te kunnen integreren).
Dergelijke sensoren worden nog niet gebruikt in smartphones, maar fabrikanten maken reeds reklame voor hun technologie:
|
|
De technologie om ruis te gebruiken om een signaal te digitaliseren waarbij de omzetter slechts een beperkte bitdiepte heeft is niet nieuw. Door de ruis zijn de opeenvolgende metingen verschillend, en door een aantal metingen te integreren bekomt men een waarde die nauwkeuriger is dan de resolutie van de omzetter.
Ik gebruik een dergelijk systeem voor de sturing van mijn centrale verwarming. In 2000, toen ik mijn huis gekocht heb en de centrale verwarming aangepast heb, hadden de (betaalbare) AD omzetters slechts een resolutie van 8 bits (256 stappen). Door een "ruissignaal" aan de meting toe te voegen en de meting te integreren bekom ik een waarde die even nauwkeurig is als de waarde die een 10-bits omzetter zou leveren. Meer informatie: verhoging van de nauwkeurigheid van de AD-omzetters
Oversampled binary image sensor
1
2
3
4