據麥姆斯咨詢報道，近日，意法半導體（ST）正式推出VD55G4和VD65G4兩款超低功耗CMOS圖像傳感器，分辨率為56萬像素 (804 x 704) 。它們搭載全新的統計數據輸出功能，助力研發人員更便捷地計算各類圖像特征，同時更快完成面向應用場景的傳感器參數配置。同時，這兩款CMOS圖像傳感器繼承了上一代產品的自動白平衡、自動曝光及自動喚醒功能，經過優化后，工作功耗最低至0.9 mW。此外，這兩款CMOS圖像傳感器支持最高12 MHz的I3C接口與最高42 MHz的SPI接口。得益于這些全新的接口特性，意法半導體得以展示一套運行在STM32U3微控制器（MCU）上的全新人臉識別演示方案，其中，該微控制器原生支持雙路I3C總線。
VD55G4和VD65G4兩款CMOS圖像傳感器
CMOS圖像傳感器的認知偏差
絕大多數工程師都清楚，機器視覺應用仍面臨諸多挑戰，但很少有人意識到，CMOS圖像傳感器本身對機器視覺系統的可靠運行至關重要。研發人員往往只關注軟件架構、微控制器的計算吞吐量以及底層神經網絡。同樣，研發人員在深入評估CMOS圖像傳感器時，大多僅關注分辨率等少數關鍵技術參數。但實際情況是：CMOS圖像傳感器處理的數據量，遠超出人眼所能看到的圖像信息。事實上，當前行業存在一個普遍問題：多數研發人員并不懂得如何利用高端CMOS圖像傳感器輸出的統計分析數據。
CMOS圖像傳感器行業正處在轉型期。隨著分辨率的不斷提升，傳統接口已無法承載傳感器向MCU傳輸的海量數據。I2C接口高速模式的典型速率約3.4 Mb/s，僅為基于I3C的MIPI CSI-2接口速率的十分之一，并且兩種接口所用導線數量相同，均為SDA、SCL兩根信號線。隨著研發人員從CMOS圖像傳感器獲取更多高階統計分析類數據的需求日益提升，接口帶寬的重要性愈發凸顯。在此應用場景下，將不同數據流分配至獨立通道可大幅優化整體運行效率，而這一能力必須由傳感器層級提供支持，否則無法實現。
同理，全局快門CMOS圖像傳感器的價值不僅在于成像畫質本身，更取決于其圖像信息采集機制。例如，為降低功耗、減少應用端計算負荷，行業常采用低幀率輸出圖像，如每秒1幀。但若傳感器單幀分析與統計運算耗時過長，就可能出現丟幀或圖像質量不佳的情況，并且前后幀畫面差異顯著。直接導致機器視覺應用出現計算誤差、性能下降。為此研發人員往往依賴主控MCU彌補這類缺陷，但這會大幅增加系統整體功耗。
VD55G4與VD65G4特性優勢
VD55G4與VD65G4是意法半導體VDx5Gx系列中首款向研發人員開放統計分析數據的CMOS圖像傳感器，可輸出以往僅在傳感器芯片內部處理的數據，這也是意法半導體推出全新產品型號的原因。新款CMOS圖像傳感器可在不犧牲成像性能、不延長啟動時間的前提下輸出統計數據，同時新增RGB彩色版本——VD65G4，而上一代VD55G1僅提供黑白版本。盡管黑白傳感器仍是機器視覺應用的主流選擇，但RGB版本的普及表明，如今眾多人工智能（AI）系統已經開始依賴彩色信息，因此需要選用RGB彩色版本VD65G4。
新一代VDx5Gx系列CMOS圖像傳感器首次配備SPI接口，可實現56萬像素分辨率RGB圖像以每秒8幀的速率傳輸。該特性讓設計人員可選用高性價比的微處理器來開發人臉識別應用，從而降低應用開發難度。此外，新款CMOS圖像傳感器采用獨立I2C接口專門輸出統計分析數據，設計人員可使用高帶寬通道傳輸圖像，用另一獨立通道傳輸統計數據，便于進行應用參數調校。對功耗限制嚴苛的系統，還可通過I3C總線同時傳輸圖像數據與參數配置數據。簡而言之，意法半導體新一代CMOS圖像傳感器具備極高的接口配置靈活性。
新款CMOS圖像傳感器沿用VD55G1的成熟設計，采用40 nm底層三維（3D）堆疊背照式（BSI）架構。該架構可在提升傳感器端數據處理能力的同時，不影響頂層光敏像素單元的靈敏度。這兩款全局快門CMOS圖像傳感器均支持自動白平衡與自動喚醒功能。自動白平衡和自動曝光利用傳感器統計數據，在渲染輸出首幀前完成圖像調校，通過多次曝光采樣確定最佳畫面亮度與白平衡參數。所有計算均在CMOS圖像傳感器內部完成，僅向主控MCU輸出調校后的標準圖像，大幅減少數據傳輸量。
自動喚醒功能可以實現單幀運動檢測：依托自動曝光數據結合幀區域劃分機制，實現低功耗、低延遲的運動檢測。該功能完全在傳感器內部運行，無需主控MCU參與。新款CMOS圖像傳感器搭載常開差分檢測模式，可以持續跟蹤幀間畫面變化，并立即觸發中斷喚醒主控MCU。整套自動喚醒系統工作功耗僅為0.9~1.5 mW。
《CMOS圖像傳感器產業現狀-2025版》
《汽車ADAS CMOS圖像傳感器對比分析-2026版》
《銦鎵砷（InGaAs）光電探測器專利態勢分析-2025版》
《蘋果在量子點光電傳感器領域的發明專利與產業布局分析》
《蘋果iPhone 17智能手機Face ID人臉識別模組分析》
《量子點光電傳感器專利態勢分析-2024版》
