CCD와 CMOS 센서의 픽셀 측정 비교

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이미징 시스템은 디스플레이 측정과 검증을 위한 매우 효율적인 검사 솔루션이다.

이 시스템은 전체 디스플레이 영역에 걸쳐 휘도, 색상 및 기타 특성의 시각적 편차를 비교하여 디스플레이의 상황별 분석을 통해 결함을 식별할 수 있다. 그러나 빛의 값이 전자 데이터로 변환될 때 전자 신호의 불일치가 발생한다. 이미징 센서 유형(CCD와 CMOS)은 각각 다양한 방식으로 이 변환 프로세스를 수행한다. 이미징 시스템의 센서(시스템 사양 중 하나)에 따라, 빛 데이터를 이미지로 변환하는 과정에서 발생하는 불가피한 불일치가 이미징 시스템 성능을 저하시키거나 향상시킬 수 있다.

디스플레이 트랜드: 더 많은 픽셀

디스플레이 혁신은 디스플레이에서 더 높은 해상도와 증가된 픽셀 밀도를 계속 추구한다. 대비와 색 농도가 더 큰 생생한 영상을 만들려면 시각 요소의 선명도를 향상시키고 몰입 가상에서 스크린 도어 효과(screen door effects, 안전문 효과)를 제거한다.

즉, 실제 환경(여러 목적 중에서도)은 주어진 디스플레이 영역에서 픽셀 수를 늘리고 픽셀 필 팩터(pixel fill factor)를 개선해야 한다. 현실을 전달하기 위한 가상 매체로서, 디스플레이는 가상 경험을 현실과 매끄럽게 혼합해야 한다. 즉, 디스플레이에서 볼 수 있는 모든 것은 동등한(또는 개선된) 세부 사항으로 표시되어야 한다.

스마트 장치 및 웨어러블에서 이동성과 통합 유연성을 향상시키기 위해 디스플레이가 더 작아졌다. 제한된 거리에서 볼 때, 이 작은 형식의 디스플레이는 소비자가 원하는 완벽한 시각적 품질을 달성하기 위해 더 많은 픽셀을 제한된 공간에 구성해야 한다. 즉, 디스플레이에 '많은, 더 많은 픽셀'의 구성뿐만 아니라, 픽셀이 훨씬 더 작아지고 있다는 것이다.

픽셀 레벨 측정의 중요성

디스플레이의 픽셀 성능에 따라 디스플레이의 시각적 품질이 결정된다. 제조업체는 품질을 보장하기 위해 여러 픽셀 관련 결함에 대한 디스플레이를 분석할 수 있다. 매우 기본적인 픽셀 측정 수준에서 이미징 시스템은 죽은 픽셀 또는 붙어있는 픽셀을 식별한다. 디스플레이 테스트 이미지에서 픽셀 수준의 휘도 값을 측정하면 이 결함을 쉽게 발견할 수 있다.

LED, OLED 및 microLED 기술에 기반한 발광 디스플레이 시장이 추세에 따라 픽셀 및 서브 픽셀 불균일을 감지하기 위한 더 복잡한 측정 기준이 등장했다. 발광에 의해 광방출이 이러한 발광 디스플레이에서 각각의 픽셀에 의해 방출되기 때문에, 픽셀 당 휘도는 특히 디스플레이의 상이한 밝기 레벨(또는 '밝은 상태')에 따라 크게 변할 수 있다.

각 개별 픽셀을 테스트하는 것 외에도 디스플레이의 서브 픽셀 레벨에서 디스플레이 측정을 수행해야 할 수도 있다. 각 서브 픽셀의 출력 휘도(일반적으로 빨강, 녹색 및 파랑을 생성)는 각 디스플레이 픽셀의 전체 색상을 결정한다. RGB 서브 픽셀 값을 동일하게 혼합하면 색상이 흰색인 픽셀이 생성된다.

그러나, 서브 픽셀이 적색, 녹색 및 청색 값의 다양한 변화를 나타내는 경우, 서브 픽셀 세트가 조명되어 색상 혼합은 광범위한 백색 값을 생성 할 것이다. 이러한 불일치는 소비자가 볼 때 눈에 띄는 불균일 영역(‘mura, 무라’ 라고도 함)을 만들 수 있다.

측정 목표

디스플레이에서 픽셀이 작아지고 밀도가 높아짐에 따라 디스플레이 품질을 평가하는 데 어려움이 있다. 적절한 디스플레이 인증을 위해서는 측정 시스템이 각 픽셀의 가시적인 세부 사항을 캡처하여 개별 특성과 광도 값을 식별하고 픽셀 간 일관성 있는 측정 데이터를 제공해야 한다.

디스플레이 픽셀 당 더 많은 측정 픽셀을 달성하려면 높은 이미징 해상도(즉, 이미징 시스템의 센서 해상도)가 필요하다. 또한 이 측정에서 평가의 반복성을 보장하기 위해 각 측정 픽셀에서 캡처된 원치 않는 이미지 노이즈를 줄인다.

이미징 시스템 사양

이미징 시스템은 육안과 같이 이미저가 모든 가시적 세부 사항을 한 번에 캡처하여 디스플레이의 전체 공간 영역에 대한 상황 분석을 가능하게 하기 때문에 디스플레이 측정에 이상적이다. 이미저는 mura(또는 디스플레이의 어둡거나 밝은 질량)와 같은 디스플레이 특성, 디스플레이 전체의 불균일성 및 밝기, 색상 및 대비와 같은 기타 시각적 특성을 특성화한다.

디지털 카메라가 이미지를 캡처하면 광자의 광자가 카메라 센서의 픽셀에 매핑된다. 센서의 픽셀 수가 많을수록(해상도가 높을수록) 더 많은 광자가 특정 공간 위치에 매핑 될 수 있으며 캡처된 이미지에서 더 자세한 정보를 볼 수 있다. 빛을 이미지 데이터로 변환하는 과정을 통해 불가피한 양의 전자 '노이즈'도 카메라 센서의 각 픽셀에 포착된다. 이 노이즈는 캡처된 이미지의 세부 정보의 정확도를 떨어뜨릴 수 있다.

이미징 성능은 이미징 시스템이 디스플레이에서 광도 데이터를 정확하고 일관성 있게 수집하고 해석하는 능력에 근본적인 영향을 줄 수 있다. 디스플레이 측정을 위해 선택된 이미징 시스템은 측정 요구에 맞는 최적의 사양을 제공해야 한다. 디스플레이의 픽셀 밀도가 증가함에 따라 디스플레이 테스트 시스템은 점점 더 정확한 이미징 시스템을 요구한다.

시스템은 픽셀 및 서브 픽셀 레벨에서 정확한 광 값을 구별 할 수 있는 능력을 보장하기 위해 광학 품질, 센서 해상도 및 전자 노이즈에 의해 구동된다.

해상도

이미징 시스템의 해상도는 디스플레이 측정에서 세부 사항을 얻는데 중요하다. 충분한 센서 해상도가 없으면, 디스플레이 픽셀 및 서브 픽셀과 같은 작은 관심 지점을 분리하여 디스플레이의 각 발광 소자에 대한 개별 측정 데이터를 얻는 것이 매우 어려워진다. 그림 10의 데이터는 스마트폰 디스플레이에서 이미지 기반 픽셀 측정을 보여준다. 이 이미징 시스템은 3x3 센서 픽셀에서 각 디스플레이 픽셀을 획득했다.

각 디스플레이 픽셀에서 볼 수 있는 디테일의 양은 측정 이미지에서 왼쪽으로 매우 열악하다. 오른쪽의 단면은 디스플레이 영역에 걸쳐 최대 휘도의 백분율(밀리미터)로 이미징 데이터를 보여준다. 각 픽셀 사이의 대비는 매우 낮아서 조명 영역(인접 픽셀과의 누화 증가)으로 각 픽셀을 정의 할 때 정밀도가 부족함을 나타낸다. 제한된 해상도로 인해, 이미징 시스템은 디스플레이의 밝은 영역과 어두운 영역(각 픽셀 사이의 영역) 사이의 진정한 대비를 결정하기에 충분한 세부 사항을 획득 할 수 없다. 훨씬 노이즈가 많은 이미지에서는 각 디스플레이 픽셀의 휘도 값이 훨씬 정확하지 않다.

고해상도 이미징 시스템은 보다 정밀한 픽셀 디테일을 얻을 수 있어 이미지 노이즈 속에서도 데이터의 반복성을 향상시킨다. 그림 11에서 그림 10과 동일한 스마트 폰 픽셀은 단일 디스플레이 픽셀 당 6x6 센서 픽셀을 달성하는 시스템을 사용하여 분석된다. 그림 10의 왼쪽 이미지와 비교할 때 그림 11의 왼쪽 측정 이미지에 훨씬 더 자세한 내용이 있다. 또한, 그림 11의 단면에서, 크로스 토크를 제한하고 각 디스플레이 픽셀에 대한 휘도 값의 정확도를 상당히 개선하는 픽셀들 사이에 훨씬 더 높은 대비(contrast, 콘트라스트)가 존재한다.

신호 대 잡음비(SNR, Signal-to-Noise Ratio)

신호는 정확하게 해석된 광입력량이며, 노이즈는 불가피하고 바람직하지 않은 전자 활동이다. SNR은 이미징 시스템 성능 비교를 위한 데이터 포인트를 제공한다. SNR이 높을수록 측정에서 측정 및 디스플레이의 픽셀 간 이미징 시스템 반복성(일관되게 정확한 데이터를 수집하는 기능)이 향상된다. SNR이 낮으면 노이즈의 전자 활동으로 인한 임의의 변동이 아니라 측정의 의미 있는 변동으로 해석되므로 데이터 불일치가 발생할 수 있다.

높은 SNR은 디스플레이보다 정확한 공간 위치에서 정확한 광 측정 데이터를 가진 이미지를 생성하며, 이는 픽셀 수준 측정 및 분석을 위해 이미징 시스템을 사용할 때 중요하다. 단일 디스플레이 픽셀의 영역과 같은 작은 측정 영역에는 디스플레이 픽셀의 실제 빛 값(밝기, 색상 등)을 이해하는 데 필요한 이미지 센서 픽셀 수가 제한되어 있다. 이미저의 센서가 측정 픽셀 당 많은 양의 노이즈를 캡처하는 경우 디스플레이 픽셀에 대한 제한된 이해 창은 훨씬 정확하지 않을 수 있으며 픽셀마다 측정 데이터의 변동성(즉, 낮은 반복성)을 초래할 수 있다.

이미징 SNR에서 6시그마의 규칙

반복성이 높은 이미징 시스템은 의미 있는 신호와 원치 않는 노이즈를 구별할 때 고장률이 낮아야 한다. 일반적으로 이미징 시스템은 6시그마(6σ)의 원리를 적용하여 SNR 성능에 대한 허용 오차를 설정해야 한다. 반복적으로 결함을 감지하고 감지오류를 제한하려면 디스플레이의 각 픽셀에 대해 달성되는 결함 대비가 센서의 이미지 노이즈 레벨을 넘어 6 표준 편차(6σ)여야 한다.

수백만 개의 픽셀이 포함된 디스플레이를 측정 할 때 SNR을 이 표준 공차로 최적화하면 측정 '실패' 또는 픽셀 당 부정확한 속도가 제한될 수 있다. 인접한 픽셀과는 약간만 대조되는 픽셀 결함과 같이 디스플레이의 매우 작은 결함은 배경에 비해 상대적으로 낮은 신호를 제공한다. 6σ 차이는 시스템이 이 결함 픽셀을 효과적으로 100% 효과적으로 감지할 수 있게 한다. 결함 대비가 6가지 표준 편차 아래로 떨어지면 결함이 센서의 노이즈와 더 쉽게 혼동되어 실패율이 증가한다. 결함 대비가 6가지 표준 편차 아래로 떨어지면 결함이 센서의 노이즈와 더 쉽게 혼동되어 실패율이 증가한다.

더 큰 픽셀에 대한 주장

센서의 픽셀 크기는 다를 수 있다. 작은 픽셀은 광자 용량이 작고('well capacity, 웰 용량') 큰 픽셀은 용량이 더 크다. 더 많은 광자를 저장할 수 있기 때문에 더 큰 픽셀을 가진 센서는 빛 값의 변화에 더 민감하므로 더 정확하고 반복 가능한 측정 데이터를 제공한다. 위에서 논의한 바와 같이, 모든 카메라는 센서 픽셀 당 여러 전자에서 고유하고 일정한 양의 전자 노이즈로 이미지를 캡처한다. 더 많은 광자를 캡처하는 더 큰 센서 픽셀은 실제 입력(이미지를 생성하는 광자) 대 잘못된 입력(전자 노이즈)의 비율을 증가시킨다.

일단 센서 픽셀의 웰 용량에 도달하면 포화되면 센서 픽셀이 클수록 원하지 않는 전자 노이즈에 비해 더 좋은 신호의 비율을 제공한다. 그림 14의 그림은 큰 센서 픽셀(더 많은 광자를 캡처)에 비해 작은 센서 픽셀(소음 당 더 적은 광자를 캡처하여 더 낮은 SNR을 초래 함)에서 관찰된 특정 양의 전자 노이즈의 영향을 보여준다.(노이즈 당, 결과적으로 SNR이 높아짐).

센서 해상도와 센서 크기

이미저의 해상도는 센서의 물리적 영역 내에 픽셀 수로 제공된다. 센서는 해상도를 높이면서 동일한 물리적 치수를 유지할 수 있다. 예를 들어, 8메가 픽셀 센서는 29 메가 픽셀 센서와 동일한 물리적 크기 일 수 있다. 차이점은 픽셀 크기이다. 지정된 물리적 크기의 센서에서 픽셀 수를 늘리려면 센서 픽셀이 작아야 한다. 더 작은 센서 픽셀을 사용하면 각 픽셀의 광자에 대한 웰 용량이 더 작아지고 따라서 SNR이 낮아진다.

초 고해상도 센서는 더 좋은 품질의 이미지를 제안하지만, 픽셀의 크기가 줄어들면 각 픽셀 내의 좋은 신호에 대한 이미지 노이즈의 비율이 증가한다. 그 결과 더 많은 수의 일치하지 않는 픽셀이 있는 고해상도 이미징 시스템이 만들어졌다. 이러한 이미징 시스템에 의해 캡처된 이미지는 더 상세하지만, 세부 사항은 반복 가능한 정보를 전달하지 않을 수 있다. 이는 디스플레이에서 픽셀과 같이 매우 작은 관심 영역을 측정할 때 큰 차이를 만들 수 있다.

더 높은 해상도를 달성하는 논리적인 해결책은 다음과 같다. 더 많은 수의 더 큰 센서 픽셀을 얻기 위해 이미징 시스템 센서의 물리적 크기를 늘리기만 하면 된다. 픽셀 크기를 유지하면서 센서 해상도를 높이려면 해당 센서의 물리적 크기를 늘려야 한다. 그러나 큰 센서에는 큰 카메라 구성 요소가 필요하다.

이는 이미징 시스템에서 표준 하드웨어 크기를 둘러싼 제한으로 인해 문제가 된다. 센서가 표준 35mm 렌즈로 캡처한 이미징 영역에 맞도록 하려면 센서 픽셀 크기도 제한해야 한다. 픽셀 수를 줄이지 않고 픽셀 크기를 늘리면 표준 35mm 렌즈의 이미징 영역을 넘어서 센서 크기가 증가한다. 이는 일부 센서 영역이 사용되지 않고 더 많은 픽셀을 가진 센서에도 불구하고 더 큰 센서로 캡처한 이미지는 실제로 전체 해상도가 아니다.

표준 이미징 구성 요소 이외의 하드웨어 크기를 사용자 정의하면 개발 비용 및 측정 시스템의 복잡성 측면에서 문제가 발생할 수 있다. 따라서 이미징 성능을 최적화하는 목표는 오늘날의 이미징 시스템의 표준 크기 제한 내에서 센서의 광 감지 영역을 최적화하기 위해 센서 속성의 올바른 균형을 유지하는 추세이다.

이를 위해서는 사용 가능한 센서 유형의 특성을 이해하고 더 작은 픽셀(고해상도)로 감광도(대용량)를 유지하는 각 센서의 기능을 비교해야 한다.

CCD 대 CMOS 이미징

이미징 센서에는 두가지 유형 즉, CCD(Charge Coupled Devices)와 CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductors, 보완 금속 산화물 반도체) 가 있다. CCD 및 CMOS 센서의 픽셀에는 광 감지 요소가 있다. 그러나 이러한 센서의 주요 차이점은, 각 센서 픽셀의 구조와 빛을 디지털 이미지로 변환하는 요소에 있다.

CCD 픽셀은 아날로그이며 픽셀 어레이의 가장자리에서 출력 증폭기에 도달할 때까지 한 픽셀에서 다음 픽셀로 전하를 이동한다. CMOS 센서는 각 픽셀에 증폭기가 있다. 결과적으로 CMOS 픽셀은 광자를 캡처할 수 있는 광 감지 영역이 적고 CMOS 센서에 도달하는 많은 광자가 각 센서 픽셀 내의 광 감지 영역에 도달하지 못할 수 있다.

언급한 바와 같이, 광 감지 영역의 크기는 각 픽셀의 웰 용량을 제한한다. 웰 용량이 작을수록 픽셀 당 이미지 노이즈 비율이 증가하고(SNR 감소) 픽셀 레벨 결함을 감지하기가 더 어려워진다. CCD는 각 픽셀의 광 감지 영역을 최대화하도록 설계되었으므로, 웰용량을 유지하면서도 센서 영역 당 더 많은 픽셀을 가질 수 있다(마이크로 렌즈 어레이가 적용될 때 CMOS의 경우 유효 충전 계수가 향상 될 수 있음).

이는 CCD가 일반적으로 동등한 분해능의 CMOS 센서보다 더 높은 SNR 및 더 큰 반복성을 가짐을 의미한다. 모든 센서가 매우 밝은 결함(예: 밝은 디스플레이의 데드 픽셀)을 감지하는데 능숙하지만, CCD는 밝은 상태(어둡거나 밝은)에서 측정된 디스플레이에서도 균일하지 않은 픽셀과 같은 매우 낮은 대비 결함을 감지하는데 탁월하다. 이러한 이유로 CCD 센서는 뛰어난 광 감도로 매우 정밀하고 과학적인 이미징이 필요한 애플리케이션에 사용되는 경향이 있다.

CMOS 센서는 노이즈에 더 취약한 경향이 있지만 CMOS 기술의 주목할 만한 이점이 있다. CMOS 센서는 CCD보다 빠른 데이터 판독을 제공한다. CCD보다 전력 소비가 100배나 적은 저전력으로 작동한다. 거의 모든 표준 실리콘 생산 라인에서 제조할 수 있기 때문에 CMOS 센서는 생산 비용이 저렴하여 CMOS 기반 이미징 시스템의 비용을 낮춘다. CMOS 센서는 전통적으로 낮은 해상도와 감도를 제공했지만 결함을 보다 쉽게 식별하고 자동화된 외관 검사 애플리케이션을 최대화하기 위해 이미징 속도를 우선시하는 애플리케이션에서 여전히 선택된다.(예: 생산 라인의 품질 관리를 위한 고속 머신 비전 애플리케이션).

광자 전달 곡선(PTC)

오늘날의 CMOS 기반 및 CCD 기반 이미징 시스템을 가장 간단하고 명확하게 비교하는 것은 PTC(Photon Transfer Curves, 광자전달곡선)의 분석이다. 그림 21에 표시된 측정은 센서 픽셀이 광자로 포화 될 때(용량에 도달 할 때) 각 유형의 이미징 시스템의 SNR이 어떻게 변하는지를 보여준다. 각 센서가 픽셀에서 더 많은 광자를 수신 할 때 SNR이 증가해야 한다. 이는 단순히 잔여 노이즈에 비해 더 많은 광자가 포착되기 때문이다.

그림 21의 데이터에서 주목할 만한 첫 번째 관찰은 CMOS 및 CCD 센서의 경우 포화 한계가 매우 다르다는 것이다. 이는 CMOS 센서에서 픽셀당 광 감지 영역이 더 제한되어 있기 때문이다. CMOS 픽셀은 더 작은 광 감지 영역으로 인해 CCD 픽셀만큼 많은 광자를 저장할 수 없으므로 CMOS 픽셀의 전체 용량이 더 빨리 도달한다. 반면에, CCD는 픽셀당 더 많은 광자를 저장할 수 있어 전체 웰용량에서 SNR을 향상시킨다. 그림 21의 데이터에 따라 CCD 픽셀은 완전한 포화상태(complete saturation)에서 거의 완벽한 SNR에 도달 할 수 있다.

그림 21의 데이터에서 또 다른 관찰은 더 낮은 광도 레벨에서(즉, 더 적은 광자가 수신되는 X 축의 하단에서) CMOS와 CCD 센서의 정확도 차이다. CMOS 센서는 더 적은 수의 광자가 수신 될 때(예를 들어, 디스플레이가 어두운 상태에서 측정 될 때) 더 낮은 SNR을 나타낸다. CCD 센서는 이러한 낮은 휘도 레벨에서 완벽한 SNR에 더 가깝다. 즉, 어두운 디스플레이의 결함을 CCD 센서로보다 쉽고 확실하게 식별 할 수 있다.

휘도 레벨에 대한 측정

일반적으로 디스플레이 품질을 평가하려면 다양한 휘도 레벨 또는 '밝은 상태'에서 디스플레이 측정이 필요하다. 디스플레이의 개별 픽셀은 목표 레벨의 빛을 생성하기 위해 서로 다른 입력 레벨에 의해 구동되므로 휘도 레벨에 따라 출력 성능이 크게 달라질 수 있다. 변형은 LED, OLED 및 microLED와 같은 발광 디스플레이에서 특히 일반적이며, 각 픽셀은 독립적으로 구동되어 자체의 개별 휘도 출력을 생성한다.

그림 22의 이미지는 서로 다른 밝은 상태에서 디스플레이를 이미징 하는데 사용되는 동등한 해상도의 두 CMOS 및 CCD 센서 간의 관찰 가능한 차이를 보여준다. 두 개의 이미징 시스템은 다양한 회색 값(어두운 것에서 밝음)으로 테스트 이미지를 투사하는 동일한 디스플레이를 캡처한다. 어두운 회색 값을 측정할 때 이미징 시스템은 센서에 더 적은 광자를 받는다.

디스플레이의 어두운 영역에서 CCD 센서는 CMOS 센서보다 이미지 노이즈가 적다. 이는 그림 21의 PTC 그래프에 표시된 데이터를 지원한다. CCD 센서는 CMOS에 비해 센서 픽셀의 광감지 영역이 넓기 때문에 이미지 정확도를 달성하기 위해 높은 채도를 필요로 하지 않다. CCD 센서는 CMOS 센서보다 높은 SNR을 달성하면서도 디스플레이의 어두운 영역에서 더 적은 광자를 수신하여 디스플레이가 밝은 상태에서 정밀성을 보장한다.

결론

현재 CCD 기반 이미징 시스템은 디스플레이의 균일하지 않은 픽셀 또는 서브 픽셀과 같이 매우 작고 대비가 낮은 결함에 대해 가장 정확한 측정 데이터를 제공한다. 빠르고 비용 효율적인 외관 검사를 위해 CMOS 기술에 상당한 이점이 있다. 그러나 현재의 CMOS 기술의 정확도는 반복 가능한 픽셀 레벨 디스플레이 측정에 불충분한 요소가 있다.

CMOS 정확도가 CCD SNR 성능 수준(특히 오늘날 점점 더 작아지고 디스플레이 픽셀과 같이 밀도가 높은 지점 측정)에 도달함에 따라 CMOS 기술은 속도 및 전력 소비의 이점으로 인해 선호된다. 현재 CMOS가 CCD 성능에 도달하여 더 높은 해상도에서 반복성을 유지하려면 추가 개발이 필요하다.

자료 제공: Radiant(www.Radiant.com)