图像传感器是一种广泛应用于安防、工业和汽车等领域的技术。现在的许多汽车都安装了至少五个以上基于图像传感器的摄像头。然而，与标准半导体技术不同，图像传感器技术存在一些常见的错误认识。
首先是关于摩尔定律与图像传感器的关系。摩尔定律是由戈登•摩尔提出的，他指出集成电路上的晶体管数量每两年增加一倍。为了实现晶体管数量的增长，我们需要不断缩小晶体管的尺寸。虽然这个趋势已经持续了数十年，但近年来晶体管数量的增长速度有所减缓。晶体管的密度增加导致了单位晶体管成本的降低，这使得电子系统的功能越来越多样化，但价格却没有上涨。
然而，图像传感器却不同。由于图像传感器的一些重要部件，如光电二极管和模拟元件，不能像数字逻辑元件那样简单地扩增，因此它与摩尔定律有所区别。图像传感器主要采用模拟技术来捕捉图像，并通过数字电路将每个像素的数据转换为图像，这些图像可以存储、显示或用于人工智能机器视觉。
如果每两年增加一倍的像素数量，同时保持镜头尺寸不变，那么像素的大小将会变小，从而接收到的光子数量会减少。因此，为了在低光照条件下生成相同质量的图像，传感器必须在单位面积的灵敏度和降噪方面有更好的表现。增加像素数量没有任何意义，除非应用场景需要，否则会增加带宽和存储空间的需求，导致系统成本上升。
其次，仅通过像素大小不能确定像素的性能。我们不能简单地认为更大的像素必定会带来更好的图像质量。除了像素大小，还有其他因素同样重要，如分辨率和像素噪声指标。在不同的光照条件下，像素的性能非常重要，而且像素越大，它拥有更大的面积来收集光线。然而，这并不一定能够提高图像质量。如果提高分辨率对应用的影响大于减少单个像素的影响，那么像素较小的传感器可能在性能上优于面积相同但像素较大的传感器。因此，确保传感器能够收集到足够数量的光子以形成高质量图像是非常重要的，而像素的灵敏度和应用环境则是决定因素。在选择应用传感器时，除了像素大小外，还有其他几个参数需要考虑。设计人员必须综合考虑速度、灵敏度和图像质量等要求，以实现合适的设计解决方案。
在许多应用中，扩展动态范围对于正确渲染阴影和高光在最终图像中具有重要价值。然而，图像传感器可能面临着解决这个挑战的困难。为了克服这个问题，一些公司采用了一种叫做“大小像素”的技术。
在大小像素方法中，一个专门用于单个像素的传感器区域被分割为两个部分：较大的光电二极管覆盖大部分区域，而较小的光电二极管则使用剩余区域。较大的光电二极管收集更多的光子，因此在明亮光照条件下容易饱和。而较小的光电二极管的面积较小，可以在不饱和的情况下延长曝光时间。这就好比使用水桶和水瓶来收集雨滴，水桶的顶部比底部更宽，可以高效地收集雨滴而水瓶则较慢。
通过在低光照条件下使用较大的像素，在明亮光照条件下使用较小的像素，可以获得扩展的动态范围。这样的设计可以提高图像在不同光照条件下的质量和细节捕捉能力。
总之，在选择应用传感器时，像素大小只是一个考虑因素，还需要综合考虑其他参数。针对目标应用的要求，在速度、灵敏度和图像质量等方面寻找合适的平衡，才能实现最佳的设计解决方案。