概述
在现代数字成像系统中，图像传感器芯片作为核心组件，负责将光信号转换为可处理的数字信号。随着高分辨率、高帧率成像应用的不断拓展，如智能手机摄像、自动驾驶视觉系统、医疗影像设备等，对图像传感器的性能要求日益严苛。其中，模数转换器（Analog-to-Digital Converter, A/D或ADC）作为连接模拟像素输出与数字图像处理的"桥梁"，其性能直接决定了图像质量、动态范围、功耗与系统带宽。为满足高速、低噪声、低功耗的需求，列并行A/D转换电路（Column-Parallel ADC）已成为主流CMOS图像传感器（CIS）芯片设计的关键技术。本文将系统阐述列并行A/D转换电路的工作原理、典型架构、关键技术挑战及设计优化策略，结合当前专利技术发展（如CN114189637A），探讨其在图像传感器中的创新应用，并进一步深入分析其技术演进方向与潜在突破。
列并行A/D转换电路的基本原理 列并行A/D转换架构是指在图像传感器的每一列像素输出通道上，集成一个独立的ADC模块，实现多列模拟信号的并行模数转换。与传统的单ADC逐行串行转换方式相比，列并行结构显著提升了整体转换速度，降低了读出时间，从而支持更高的帧率和更低的运动模糊。其核心优势在于并行处理：多个ADC同时工作，将原本串行转换的时间开销分散到各列，极大提升了系统吞吐量。 其基本工作流程如下： 1.像素信号输出：每列像素通过列总线输出模拟电压信号（通常为复位电平与光电信号的差值），这些信号携带了光强度信息，其精度直接影响最终图像质量。 2.并行采样与保持：各列的采样保持电路（S/H）同步捕获当前行的模拟信号。采样时刻的同步性至关重要，若各列采样时序存在偏差，可能导致图像出现扭曲或错位。 3.并行A/D转换：每列的ADC独立对采样电压进行模数转换，输出数字码。转换精度（如10bit、12bit、14bit）决定了数字信号的动态范围和灰度层次。 4.数字信号输出：转换后的数字信号通过列扫描器逐列读出，送至图像信号处理器（ISP）进行后续处理，如去噪、白平衡、压缩等。 列并行结构通过牺牲部分芯片面积（集成多个ADC）换取性能提升，其设计需权衡面积、功耗、速度与精度。例如，在高端手机摄像头中，采用列并行ADC可实现每秒数十帧的4K视频拍摄，而在自动驾驶系统中，则需更高帧率以应对动态场景。
典型架构与技术选型 根据性能与功耗的权衡，列并行ADC主要有以下几种架构，每种架构具有不同的设计哲学与适用场景： 混合架构创新：在实际设计中，常采用单斜率与SAR混合架构，例如在低分辨率列使用单斜率ADC节省功耗，在高分辨率列采用SAR提升速度。此外，专利CN114189637A提出的分段逐次逼近方法进一步优化了SAR架构：将N-bit转换分为M个区段，动态调整逼近策略，显著减少平均转换周期。例如，在12bit转换中，先判断高4位，若确定值在某一子区间内，则直接在该区间完成剩余8位的逼近，避免了冗余比较，提升能效。
关键技术挑战与解决方案 1. 功耗与面积优化 挑战：列并行结构需在每列集成ADC，导致芯片面积显著增加（可达传统设计的数倍），且大量ADC同时工作带来高功耗，尤其在高端传感器中，功耗可能成为瓶颈。 解决方案： 共享资源设计：采用共享斜坡发生器或时分复用时钟技术，减少重复电路。例如，多列ADC共用一个高精度斜坡发生器，通过时序控制轮流使用。 低功耗电路设计：优化比较器结构（如使用动态锁存比较器替代静态比较器），降低静态功耗；引入动态偏置技术，根据信号幅度调整电路工作电流。 数字逻辑优化：采用低摆幅信号传输、门控时钟、逻辑复用等技巧减少动态功耗。例如，在转换空闲期关闭部分数字模块。 3D堆叠技术：通过将ADC层与像素阵列层垂直堆叠，缩短信号路径，降低寄生电容与功耗。 2. 列间匹配性与固定模式噪声（FPN） 挑战：各列ADC的阈值、增益、偏移存在制造工艺差异，导致图像出现列条纹噪声（FPN），严重影响图像均匀性。 解决方案： 硬件校准：在每列ADC前端加入可编程增益放大器（PGA）和数字校准单元，通过片上测试信号（如参考电压）测量并补偿增益和偏移误差。 数字后处理算法：在ISP中实现相关性双采样（CDS）去除像素复位噪声，结合校准查找表（LUT）存储每列的校准参数，实时修正数字输出。 机器学习辅助校准：利用AI模型学习不同ADC的非线性特性，动态生成校准系数，提升校正精度与鲁棒性。 3. 转换速度与精度的平衡 挑战：高分辨率（如12bit以上）要求更多转换周期，影响帧率；而高速转换往往牺牲精度或增加功耗。 解决方案： 专利技术赋能：如CN114189637A提出的分段逐次逼近，通过智能区段划分和资源复用，减少转换周期。例如，在12bit转换中，若高位判断输入信号落在低4位区间，则直接在该区间完成剩余位转换，避免高区间无效比较。 过采样与噪声整形：在ΔΣ ADC中，通过过采样技术将量化噪声推至高频段，结合数字滤波提升有效位数（ENOB）。 可变分辨率模式：根据不同应用场景动态调整ADC分辨率，例如在低光照场景使用高分辨率模式，运动场景使用高速低分辨率模式。 4. 温度与工艺变化补偿 挑战：ADC性能随温度变化和工艺偏差（如晶体管阈值电压漂移）而波动，导致输出非线性。 解决方案： 片上温度传感器：实时监测芯片温度，动态调整校准参数。 工艺补偿电路：设计自适应偏置电路，根据工艺角（如SS、FF、TT）调整晶体管工作点。 数字建模与补偿：建立ADC行为的数学模型，通过软件算法修正温度与工艺带来的非线性误差。
创新设计趋势与未来方向 1.智能化转换控制 结合机器学习预测机制，根据前帧图像内容（如场景复杂度、运动状态）预测当前行的信号范围，动态调整ADC的转换区间、采样率与分辨率。例如，在静态场景降低帧率以提升分辨率，动态场景提高帧率保障实时性。 引入事件驱动转换：借鉴事件相机（Event Camera）原理，仅对像素信号变化超过阈值时触发ADC转换，大幅降低冗余转换功耗。 2.3D堆叠与异构集成 通过晶圆键合技术，将像素阵列、ADC逻辑层与ISP层垂直堆叠，缩短信号传输距离，降低噪声与功耗。例如，索尼的堆叠式CMOS图像传感器已实现像素层与逻辑层的集成。 集成模拟计算模块：在ADC前端加入模拟卷积电路，实现部分图像预处理（如边缘检测）的模拟域计算，减少数字信号传输量。 3.时间域ADC（Time-Domain ADC） 利用时间作为量化维度，通过延迟链与时间数字转换器（TDC）实现高速低功耗转换。例如，将输入电压转换为脉冲宽度或延迟时间，再通过TDC量化时间信息。此类ADC适用于事件相机、激光雷达等需要极高时间分辨率的应用。 4.光子ADC与超高速成像 探索基于光电子学原理的ADC，利用光信号处理速度远超电信号的优势，突破传统电子ADC的速度极限。例如，使用光脉冲编码与光子晶体进行模数转换，有望应用于超高速成像（如飞秒级拍摄）。 5.近传感器计算（Near-Sensor Computing） 在列并行ADC后集成轻量级数字处理单元（如神经网络加速器），实现边缘特征提取（如目标检测、语义分割）。例如，在自动驾驶传感器中，实时检测道路障碍，减少传输至中央处理器的数据量，提升系统响应速度。 6.量子计算与ADC探索 初步研究量子比特用于ADC的量子化过程，利用量子叠加与纠缠特性提升转换精度与速度，但目前仍处于理论阶段。
架构类型 | 特点 | 适用场景 | 技术细节 |
单斜率ADC（Single-Slope ADC） | 结构简单，面积小，功耗低，但转换速度受斜坡斜率限制 | 中低速、高分辨率传感器 | 通过斜坡电压与输入信号比较，计数比较次数得到数字码；适合低功耗应用场景。 |
逐次逼近寄存器ADC（SAR ADC） | 转换速度快，功耗适中，适合中高精度转换 | 高速、中高分辨率应用 | 通过二分法逐步逼近输入信号，每个时钟周期确定一位，速度较单斜率快，但电路复杂度略高。 |
两步式ADC（Two-Step ADC） | 高速、高精度，通过粗调+精调降低比较器数量 | 高端成像、科学级传感器 | 分两步转换：粗量化（如高4位）和精细量化（低N位），减少高分辨率所需的比较器数量。 |
ΔΣ ADC | 高分辨率、低噪声，但带宽有限 | 低速高动态范围成像 | 通过过采样和噪声整形技术提升分辨率，适用于对噪声敏感的应用，如天文观测。 |
列并行A/D转换电路是现代高性能图像传感器芯片的核心支撑技术，其设计直接决定了成像系统的速度、动态范围、噪声性能与功耗表现。通过合理选择ADC架构（如混合SAR与单斜率）、优化转换算法（如分段逼近、过采样）、实施列间校准与功耗管理，可在有限的芯片面积与功耗预算下，实现高精度、高速、低噪声的图像采集。 以CN114189637A为代表的创新专利技术，通过分段逐次逼近与动态区段跳转机制，为高分辨率图像传感器提供了高效、灵活的A/D转换解决方案，代表了该领域向智能化、高能效发展的趋势。未来，随着先进制程（如3nm及以下）、3D集成、AI算法与光子技术的深度融合，列并行ADC将进一步向更高分辨率（16bit+）、更低功耗（μW级）、更强自适应能力（如场景感知转换）演进，推动数字成像技术迈向新高度。同时，光子ADC、量子计算等颠覆性技术可能开辟全新维度，为超高速、超高精度成像带来革命性突破。 技术展望：在元宇宙、自动驾驶、医疗内窥镜等新兴领域，图像传感器正成为"数字感官"的关键入口，列并行ADC的设计优化将持续聚焦于边缘智能、低延迟、高能效三大方向，助力构建更智能、更沉浸的视觉感知世界。
