电子书：
The state of the art of CMOS image sensors
CMOS图像传感器（CIS）一直在响应智能手机成像，安全性监视，生物识别技术，汽车和深度传感和范围的当前应用的性能要求而继续发展。
对大量和新兴成像和光学传感应用进行定期，简洁的分析
对于想要将产品路线图基于艰难事实并理解最先进成像设备引擎盖下发生的事情的领导者，TechInsights的图像传感器订阅是理想的解决方案。
We have created an eBook based on a presentation given at IISW 2021 by Ziad Shukri, a TechInsights Subject Matter Expert in Image Sensors.
下载“ CMOS图像传感器的艺术状态”以了解：
- CMOS图像传感器的最新分析和趋势 - 分辨率，像素螺距，芯片堆叠和模具配置
- 主动硅厚度和像素纵横比趋势
- 飞行时间（TOF）传感器的趋势和比较分析，包括前后缩小的，以及最近的近红外（NIR）优化传感器
- 新兴应用的趋势和未来的挑战
eBook table of contents
- 介绍
- Configuration & Die Size
了解2011年至2020年CIS配置的趋势；前刷（FI），后刷（BI）和后刷的堆积，以及主动顺式区域与总顺式区域的比率 - Pixel-Pitch & Active Silicon
请参阅硅厚度和厚度与像素 - 键的比率，以及三星GW3和Omnivision的OV64B的详细图像 - Phase Detection Auto Focus
针对PDAF smartpho方法的比较ne imagers in terms of resolution and pixel-pitch. This chapter includes detailed image examples of masked PDAF, on-chip lens (OCL), and dual photodiode (DP) - 颜色过滤器数组
Maps the color filter array (CFA) trends of Bayer, Tetracell, Quad Bayer, 4-cell, Nonacell, and 4x4 Bayer CFA patterns; compares the approaches of Samsung, Sony, and OmniVision - Chip Stacking and Pixel-Level DBI
地图在2014年至2021年之间分析的所有堆叠图像的Cu-Cu混合键合的DBI音高趋势，提供了Omnivision和Sony的示例的详细图像 - Near-Infrared (IFR) Enhancement
通过应用（通过应用（汽车，深度传感，机器视觉，移动，安全性，安全性和监视）和线性；为反向释放成像仪的主动硅厚厚度显示趋势；图像示例可用于带有NIR-Enhancement带有倒置的金字塔阵列（IPA）（IPA）（IPA））对于索尼，全新，半导体和三星 - 飞行时间（TOF）
从2013年到2022年，讨论了分辨率（像素计数）方面的TOF趋势；随着朝向后弹成的成像仪的转移，检查较小像素的趋势继续 - Transistors Per Pixel
Examines pixel complexity per application – automotive, depth sensing, DSLR / MILC, event based sensor, machine vision, mobile, security & surveillance between 2009 and 2022
