I. 製品の分解: AI 望遠鏡におけるカメラ モジュールのシステム配置
Solvia ED 8x32 の人気は本質的に、従来の高精度光学系とモバイル カメラ モジュール テクノロジーのクロスドメイン統合を表しています。-モジュールメーカーとして、システムアーキテクチャにおけるモジュールの 3 つの役割を明確にする必要があります。
プライマリ イメージング チャネル：8MPセンサーは単独では動作しません。 TrueFrame™ 同軸光路設計により、光同軸アライメント32mm EDガラス接眼レンズを使用。これにはモジュールのバック焦点距離 (BFL)12mm 未満に圧縮する必要がありますが、センサーの形式は 7.6 度の視野の光円錐に対応するために 1/3.2- インチの仕様に一致する必要があります。-これには要求がありますレンズ鏡筒の機械的公差スマートフォンモジュールの標準±0.1mmを大きく上回る±0.05mm。
AI コンピューティング前処理ユニット-: 1 秒の認識速度の指標は ISP に依存します。AI加速エンジンエッジ-側の前-処理用。スマートフォンのマルチフレーム合成アプローチとは異なり、望遠鏡アプリケーションではデモザイク、ノイズリダクション、エッジ強調種特徴抽出のために NPU に直接入力する前に、単一フレームで完了する必要があります。これには、従来のセンサー + レンズ + VCM アセンブリから次のような進化が必要です。センサー-ISP 統合パッケージング (SiP)AI アルゴリズム ハードウェアが ISP ファームウェアとして実装されています。{0}
低電力制約下での連続サンプリング-: 10 時間のバッテリー寿命要件は、カメラ モジュールの動作電力消費を制御する必要があることを意味します150mW以下(スマートフォンモジュールは通常 300 ～ 500mW を消費します)。これには要求がありますROI (関心領域)ローリング シャッター フレームの読み出し効率と MIPI CSI-2 インターフェイスのスリープ/ウェイク メカニズムを実現するテクノロジーにより、認識瞬間のみフル ピクセルがアクティブになります。
II.技術的な課題: コンシューマーグレードからプロフェッショナルグレードへのパフォーマンスの飛躍
1. 典型的な低光 SNR 要件-
Telescope usage scenarios concentrate during golden hour when ambient illuminance may drop to 10 lux. However, limited by the 32mm aperture, sensor light intake is only 1/5 of smartphone main cameras. Our calculations show that to achieve usable recognition image quality with SNR>30dB、1.4μmの大型-ピクセルセンサー(主流の 0.8μm ではなく) が必要であり、ピクセルビニングテクノロジー。これにより、実効解像度は 8MP から 2MP に低下しますが、AI 認識に十分な SNR は維持されます。
2. 光学収差の電子歪み補正境界
従来の望遠鏡は、歪みを補正するためにレンズ グループに依存しています。統合されたカメラモジュールにより、Zhangの校正法に基づいた歪み補正アルゴリズムISP に実装する必要があります。テストの結果、次のことが明らかになりました糸巻き型歪み周辺領域で2%を超えるとAIの認識精度が15%低下します。モジュールメーカーは提供する必要があります個別のディストーションパラメータMAPファイルモジュールごとに、起動時にメイン MCU によってロードされ、増加します光学試験ステーション生産ラインのコストが約 12% 削減されます。
3. 極限環境における信頼性
IP64 保護等級には次の要件が必要です真空ポッティング封止モジュール用ですが、封止材とレンズホルダーの間の熱膨張係数が一致しないため、フォーカスシフト。私たちの実験では、-20 度から 50 度の熱サイクル中に MTF50 値の減衰を 15% 以内に制御する必要があることが示されています。ガラス+金属ハイブリッドホルダースマートフォンモジュールに使用されているプラスチックホルダーの代わりに。
Ⅲ．今後の方向性: 専門の ISP と光-アルゴリズムの共同-設計
短期（2025～2027 年）-:
細分化された AI モジュールのアーキテクチャ: 4-TOPS NPU を ISP チップに統合して、Vision-AI SiP モジュール、配送時に鳥類のデータベースをプリロードします。-お客様は UART インターフェイス経由で認識結果を呼び出すことができるため、メイン コントローラー開発の障壁が軽減されます。
WDR ピクセル-レベルゲイン： 開発するDCG（デュアルコンバージョンゲイン）センサー高-ダイナミックな空-の森のシーン向けのピクセル-レベルのゲイン マッピングにより、ダイナミック レンジが 110dB に向上します。
長期（2028～2030 年）-:
計算光学融合：レンズメーカーとの連携回折光学素子 (DOE)レンズ レベルで部分フーリエ変換を実行し、ISP 側のアルゴリズムの複雑さを軽減し、光学系とアルゴリズムの共同設計（CODESIGN）-.
量子ドットセンサー応用: PbS 量子ドット材料の幅広いスペクトル応答を利用して、近-赤外線 850nm低光量の強化。理論的には SNR が 40% 向上しますが、次の解像度が必要です。CMOSプロセス互換性問題。
