新たなイメージセンサー技術 2024-2034:用途と市場Emerging Image Sensor Technologies 2024-2034: Applications and Markets IDTechExの「新興イメージセンサー技術2024-2034:用途と市場」レポートは、様々な解像度と波長感度を持つ最も多様なイメージセンサーを評価しています。この技術は、ヘルスケア、バイオメトリクス、自律走行... もっと見る
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サマリー
IDTechExの「新興イメージセンサー技術2024-2034:用途と市場」レポートは、様々な解像度と波長感度を持つ最も多様なイメージセンサーを評価しています。この技術は、ヘルスケア、バイオメトリクス、自律走行、農業、化学センシング、食品検査など、さまざまな産業に影響を与えることになる。こうした技術の重要性の高まりがこの市場の成長に寄与すると予想され、2034年には7億3,900万米ドルに達すると予測されている。というのも、これらのセンサーが民生用電子機器分野で軌道に乗れば、市場価値はもっと大きくなると予測されるからである。一例として、QD-on-CMOS市場は、民生用電子機器分野を考慮した場合、収益額が25倍増加することになる。
既存プレーヤーから革新的な新興企業まで、個々のプレーヤーへのインタビューから得られた主要な洞察が、技術やビジネスモデル、SWOT分析の両方を含む25の詳細な企業プロフィールとともに掲載されている。さらに、技術別と用途別に分けた技術的・商業的準備状況の評価も含まれている。また、各新興画像センシング技術を開発・採用する商業的動機についても論じ、参入障壁を評価している。
図: 本レポートで扱う新興センシング技術の概要。
本レポートでは、各技術のレディネス・レベルの評価や、各技術の詳細なSWOT分析など、基本的なトピックを網羅している。
これらの洞察から、どの技術が成功する可能性が最も高いか、また、どの企業が市場で成功するためにより競争力のあるポジションに位置しているかを予測することが可能である。
また、本レポートでは、これらの技術から恩恵を受けるであろうさまざまなアプリケーションと、その製品を商業化する際に直面する可能性のある主な課題についても取り上げている。例えば、自律性の発展速度は、中長期的にはこれらのセンサーの成熟度に部分的に依存する。センサーの成熟度の向上は、より費用対効果の高い高度な技術、すなわちより高感度なセンサーと同義である。
可視/赤外線を超える新しいイメージセンサー
従来の可視光用CMOSディテクタは、少なくとも低価値のアプリケーション向けには十分に確立され、ある程度コモディティ化されているが、単に赤、緑、青(RGB)の強度値を取得する以上の機能を提供する、より複雑なイメージセンサには大きな機会がある。そのため、現在、人間の視覚を超えた光の側面を検出できる新たなイメージセンサー技術の開発に多大な努力が払われている。これには、より広いスペクトル範囲、より広い面積でのイメージング、各ピクセルでのスペクトルデータの取得、同時に時間分解能とダイナミックレンジの向上が含まれる。
このチャンスの多くは、画像解析を計算アルゴリズムで行うマシンビジョンの採用が増え続けていることに起因している。機械学習は、物体の識別や分類を容易にする相関関係を確立するために、できるだけ多くの入力データを必要とするため、異なる波長範囲の光学情報を取得することや、例えばスペクトル分解能を持つことは、非常に有利である。
新しいイメージセンサー技術には、他にも多くの利点があります。技術によっては、低コストで同様の機能、ダイナミックレンジの拡大、時間分解能の向上、空間可変感度、高分解能でのグローバルシャッター、散乱の不要な影響の低減、柔軟性/適合性などが含まれます。特に重要な傾向は、短波長赤外線(SWIR、1000~2000nm)スペクトル領域でのイメージングにおいて、非常に高価なInGaAsセンサーに代わる、はるかに安価なセンサーの開発である。これには自律走行車も含まれ、SWIR画像は可視スペクトルでは類似して見える物体や素材を識別するのに役立ち、また埃や霧による散乱も低減する。
SWIR技術には競争力のある新興技術がいくつかある。ハイブリッド・イメージ・センサは、CMOS読み出し回路の上に有機半導体や量子ドットでできた光吸収薄膜層を追加配置し、SWIR領域まで波長検出範囲を拡大するものである。もう一つの技術は、シリコンの特性を改良してバンドギャップの限界を超えて吸収範囲を広げる拡張レンジ・シリコンである。現在、高価なInGaAsセンサーが主流であるが、これらの新しいアプローチは大幅な価格低減を約束し、自律走行車などの新しいアプリケーションへのSWIRイメージングの採用を促進すると期待されている。
入射光から可能な限り多くの情報を得ることは、物体識別を必要とするアプリケーションにとって非常に有利である。ハイパースペクトルイメージングは、分散型光学素子とイメージセンサを使用して、各ピクセルで完全なスペクトルを取得し、(x、y、λ)データキューブを生成するもので、精密農業や工業プロセス検査で支持を得ている比較的確立された技術である。しかし現在のところ、ほとんどのハイパースペクトルカメラはラインスキャン原理で動作し、SWIRハイパースペクトルイメージングは、50,000米ドルを超えることもあるInGaAsセンサーの高コストのため、比較的ニッチな用途に限定されている。シリコンや薄膜材料を使用する新技術は、スナップショット・イメージングによってラインスキャンカメラの代替となり、新しいSWIRセンシング技術によってコスト削減と幅広いアプリケーションへの採用が容易になる。
もう一つの新しい画像センシング技術は、イベントベースビジョンであり、ダイナミックビジョンセンシング(DVS)としても知られている。自律走行車やドローン、高速産業アプリケーションでは、高い時間分解能を持つ画像センシングが必要とされる。しかし、従来のフレームベースの画像処理では、高い時間分解能は膨大な量のデータを生成し、計算集約的な処理を必要とする。イベントベースビジョンは、この課題を解決する新たな技術である。各センサーピクセルが強度変化に対応するタイムスタンプを報告するという、光学情報を得るための全く新しい考え方である。そのため、イベントベースビジョンは、急速に変化する画像領域の時間分解能を高め、データ転送とその後の処理要件を大幅に削減することができる。
このレポートはまた、小型分光計の急成長市場にも注目している。スマートエレクトロニクスとモノのインターネットデバイスの成長に後押しされ、低コストの小型分光計は、さまざまな分野でますます関連性が高まっている。標準的な可視光センサーの複雑さと機能化は、可視から近赤外領域までのスペクトルを検出できる小型化分光計の統合によって大幅に改善できる。フラウンホーファーの研究者が想像している未来は、わずか1グラム、1ドルの分光計である。小型化された分光計は、特に産業用イメージングや検査、民生用電子機器において、自律効率を向上させる安価なソリューションを提供することが期待されている。
IDTechExは、イメージセンサー、薄膜材料、半導体などの新興技術を20年にわたり専門的にカバーしてきました。IDTechExのアナリストは、関連市場の最新動向を綿密に追い、業界内の主要プレーヤーにインタビューを行い、カンファレンスに出席し、この分野に関するコンサルティングプロジェクトを実施してきました。本レポートでは、技術性能、サプライチェーン、製造ノウハウ、アプリケーション開発の進展の現状と最新動向を調査しています。また、イメージセンサー市場における主な課題、競争、革新の機会も明らかにしています。
主要な側面
本レポートは以下の情報を提供します:
目次
Summary
この調査レポートは、様々な解像度と波長感度を持つ最も多様なイメージセンサーを評価しています。
主な掲載内容(目次より抜粋)
Report Summary
IDTechEx's "Emerging Image Sensor Technologies 2024-2034: Applications and Markets" report evaluates the most diverse range of image sensors with varying resolutions and wavelength sensitivities. This technology is set to impact multiple industries from healthcare, biometrics, autonomous driving, agriculture, chemical sensing, and food inspection, among several others. The growing importance of these technologies is expected to contribute towards the growth of this market, with projections of it reaching US$739 million by 2034. This figure is, in fact, conservative because a much larger market value is predicted if these sensors take-off I the consumer electronics sector. As an example, the QD-on-CMOS market would note a 25X increase in revenue value if the consumer electronics space is considered.
Primary insight from interviews with individual players, ranging from established players to innovative start-ups, is included alongside 25 detailed company profiles that include discussion of both technology and business models and SWOT analysis. Additionally, the report includes technological and commercial readiness assessments, split by technology and application. It also discusses the commercial motivation for developing and adopting each of the emerging image sensing technologies and evaluates the barriers to entry.
Figure: Overview of emerging sensing technologies covered in this report.
Fundamental topics are covered throughout this report including the evaluation of individual technology readiness levels as well as detailed SWOT analyses for each technology.
From these insights it is possible to predict which technologies are most likely to succeed and which companies have positioned themselves in a more competitive position to thrive in the market.
This report also covers different applications that will benefit from these technologies as well as key challenges they may face in commercializing their products. The rate at which autonomy develops, for instance, will be partly dependent on the maturity of these sensors in the medium to long-term. Increased sensor maturity is synonymous with more cost effective and advanced technology, i.e., more sensitive sensors.
Emerging Image Sensors Go Beyond Visible/IR
While conventional CMOS detectors for visible light are well established and somewhat commoditized, at least for low value applications, there is an extensive opportunity for more complex image sensors that offer capabilities beyond that of simply acquiring red, green, and blue (RGB) intensity values. As such, extensive effort is currently being devoted to developing emerging image sensor technologies that can detect aspects of light beyond human vision. This includes imaging over a broader spectral range, over a larger area, acquiring spectral data at each pixel, and simultaneously increasing temporal resolution and dynamic range.
Much of this opportunity stems from the ever-increasing adoption of machine vision, in which image analysis is performed by computational algorithms. Machine learning requires as much input data as possible to establish correlations that can facilitate object identification and classification, so acquiring optical information over a different wavelength range, or with spectral resolution for example, is highly advantageous.
Emerging image sensor technologies offer many other benefits. Depending on the technology this can include similar capabilities at a lower cost, increased dynamic range, improve temporal resolution, spatially variable sensitivity, global shutters at high resolution, reducing the unwanted influence of scattering, flexibility/conformality, and more. A particularly important trend is the development of much cheaper alternatives to very expensive InGaAs sensors for imaging in the short-wave infra-red (SWIR, 1000-2000 nm) spectral region, which will open this capability to a much wider range of applications. This includes autonomous vehicles, in which SWIR imaging assists with distinguishing objects/materials that appear similar in the visible spectrum, while also reducing scattering from dust and fog.
There are several competitive emerging SWIR technologies. These include hybrid image sensors where an additional light absorbing thin film layer made of organic semiconductors or quantum dots is placed on top of a CMOS read-out circuit to increase the wavelength detection range into the SWIR region. Another technology is extended-range silicon where the properties of silicon are modified to extend the absorption range beyond its bandgap limitations. Currently dominated by expensive InGaAs sensors, these new approaches promise a substantial price reduction which is expected to encourage the adoption of SWIR imaging for new applications such as autonomous vehicles.
Obtaining as much information as possible from incident light is highly advantageous for applications that require object identification, since classification algorithms have more data to work with. Hyperspectral imaging, in which a complete spectrum is acquired at each pixel to product an (x, y, λ) data cube using a dispersive optical element and an image sensor, is a relatively established technology that has gained traction for precision agriculture and industrial process inspection. However, at present most hyperspectral cameras work on a line-scan principle, while SWIR hyperspectral imaging is restricted to relatively niche applications due to the high cost of InGaAs sensors that can exceed US$50,000. Emerging technologies using silicon or thin film materials look set to disrupt both these aspects, with snapshot imaging offering an alternative to line-scan cameras and with the new SWIR sensing technologies method facilitating cost reduction and adoption for a wider range of applications.
Another emerging image sensing technology is event-based vision, also known as dynamic vision sensing (DVS). Autonomous vehicles, drones and high-speed industrial applications require image sensing with a high temporal resolution. However, with conventional frame-based imaging a high temporal resolution produces vast amounts of data that requires computationally intensive processing. Event-based vision is an emerging technology that resolves this challenge. It is a completely new way of thinking about obtaining optical information, in which each sensor pixel reports timestamps that correspond to intensity changes. As such, event-based vision can combine greater temporal resolution of rapidly changing image regions, with much reduced data transfer and subsequent processing requirements.
The report also looks at the burgeoning market of miniaturized spectrometers. Driven by the growth in smart electronics and Internet of Things devices, low-cost miniaturized spectrometers are becoming increasingly relevant across different sectors. The complexity and functionalization of standard visible light sensors can be significantly improved through the integration of miniaturized spectrometers that can detect from the visible to the SWIR region of the spectrum. The future being imagined by researchers at Fraunhofer is a spectrometer weighing just 1 gram and costing a single dollar. Miniaturized spectrometers are expected to deliver inexpensive solutions to improve autonomous efficiency, particularly within industrial imaging and inspection as well as consumer electronics.
IDTechEx has 20 years of expertise covering emerging technologies, including image sensors, thin film materials, and semiconductors. Our analysts have closely followed the latest developments in relevant markets, interviewed key players within the industry, attended conferences, and delivered consulting projects on the field. This report examines the current status and latest trends in technology performance, supply chain, manufacturing know-how, and application development progress. It also identifies the key challenges, competition and innovation opportunities within the image sensor market.
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