电机驱动和电力电子研究生就业的研究生需要掌握哪些实践技能
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时间：2017-09-14 09:23
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本课程的实践教学具有以下特色：
&&（1）在实践教学中贯彻理论与实践结合、基础与应用结合、教学与科研结合的原则。注重转变教育思想、不断更新教育理念，以适应21世纪电气工程专业人才培养要求，紧跟现代教育理念，体现“以生为本”的思想，营造一个新的开放式的实验教学环境。
&&（2）因材施教，采用多层次的实践教学体系，培养学生的实验能力、实践能力和创新能力。电力电子技术的实践教学分成3个层次，包括基础实验（其中又含必做、选做实验，既有验证性、也有设计性和研究性实验）、综合性实验和创新实践。充分满足不同基础学生的学习要求，促进了学生创新思维方法和能力的培养。
&&（3）在实验平台建设中，采用外购实验平台和自行开发实验模块相结合的方式构建具有本课程特色的实验硬件。开发的实验模块不仅可以进行验证性实验，而且具有更好的开放性，可以进行一定的研究性实验。开发的实验模块不仅可以进行变换器的开环实验，而且可以进行闭环实验研究，除了市售电力电子实验设备的主电路实验功能外，还具备了更丰富的控制电路实验。由于采用了获得专利授权的实验挂箱设备，可以方便地根据教学要求升级更新实验设备，扩展实验挂箱功能，以便适应教学日新月异的要求。
&&（4）构建了电力电子与电力传动开放实验室。实验设备采用积木式结构，开放至底层元件级别，灵活性好，可扩展能力强；即可服务于电力电子技术课程实验，也可训练学生综合应用《电力电子技术》、《电机学》、《自动控制原理》、《现代调速技术》、《开关电源技术》等课程知识，有助于学生的创新能力和动手能力的培养。
&&（5）在实践教学建设中坚持教学实践和科研工作结合，坚持教学实践与专业特色结合。构建了新能源发电、航空配电系统等创新研究实验平台；要求理论教学的教师积极参与实验课和参与实验教学改革，并努力将科研成果转化为实验教学资源，开出了一系列具有广泛工程背景和学术水平的综合性、研究性实验；坚持服务于航空航天民航的特色，将专业实践与航空航天电源的发电、配电与功率变换等应用需求紧密结合，结合航空电源重点实验室的研究成果，将航空航天典型的应用研究和工程案例穿插到专业实践教学中。
&&通过严谨的理论教学和多层次的实践锻炼，培养的本专业学生既具有扎实的理论基础知识，又具有良好的动手和创新能力。电气工程与自动化专业近三年有2组学生获得国家大学生创新实验项目、6组获得省大学生创新实验项目；连续多年在全国大学生“挑战杯”课外科技竞赛中屡获大奖，2003年获第八届全国大学生“挑战杯”课外科技作品二等奖，2005年获第九届全国大学生“挑战杯”课外科技作品一等奖，2007年获第十届全国大学生“挑战杯”课外科技作品特等奖；2008年获德州仪器(TI)公司DSP大奖赛特等奖；英飞凌”全国电子设计大奖赛二等奖。近五年来五十多名本专业本科毕业生在后续的研究生学习期间申请并获得了国家发明专利授权。电气工程与自动化培养的学生得到社会的高度认同，近十家电源企业在本专业设立专项奖学金。
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南京航空航天大学自动化学院电力电子技术课程组版权所有 推荐分辨率
管理员邮箱:我猜题主已经进实验室了，跟着师兄们好好学就是了。现在课题组的硬件积累已经很成熟了。&br&&br&可以先把原有前辈设计好的板子，自己动手焊起来，调试的过程其实就是对硬件回路的学习。硬件部分，主要有电压电流采样调理电路、位置信号处理电路、电源部分、过流过温保护电路、功率模块驱动电路、DSP最小系统和功率电路（主拓扑）。组里有各种新型电机，要学会根据电机选定合适的功率电路，然后去查功率模块的说明书，刚开始建议用分立模块而不是集成模块。电源部分主要指硬件电路所用到+/-15V，5V，3.3V芯片供电电源，这部分能看懂说明书并会估算硬件电路所需的功率就够了。驱动电路部分，思考下驱动芯片或光耦器件的动态性能与PWM频率上限的关系。DSP最小系统主要是抄板，当然稳定性很重要，组里以前的板子和研旭比，稳定性还是要差些。过流过温电路是最简单的硬件保护电路，用到了一丁点儿数字电路。&br&电压电流采样调理电路，重点抓住这部分硬件电路的幅频特性，可以用Simulink仿真一下。别停留在模电水平理解这部分电路，要想到这部分对整个控制系统中的影响。&br&位置信号电路，组里有旋变和光电编码器两种硬件方案。主要思考编码器分辨率对磁场定向的影响。&br&以上是硬件部分在设计方案，画PCB以及调试之后，应当具备的思考能力。做硬件的过程，相当于把模拟电路、数字电路、电力电子拓扑部分、自控原理经典部分等内容实践了一遍。&br&题外话：硬件虽然很重要，但是对于电机控制来说，上升空间已不大。当然这不是否定硬件工程师的意义，电磁干扰和信号完整性同样很难精通。只是国内对于硬件知识产权做的不好罢了。快毕业的时候，有个小企业找我帮忙调试他们的一个小型电动车控制器，看完他们的硬件后，才发现自己以前在硬件上浪费的时间太多。为什么这么说呢，因为他们的硬件是直接拷贝某厂的产品，而且集成度完爆实验室的硬件，但是他们的生产进度却卡在了程序算法上，据说之前找了某几个高校的老师，但是大多打了水漂，仅有的一个做了一些成果的博士，因为出国中断了任务。&br&不过还是建议在学校有条件的情况下，动手做做硬件，这样的机会并不是每个实验室都有的。况且，以后进了企业，分工明确，软件硬件工程师撕逼的时候，甩锅也知道是哪里的问题。&br&&br&软件部分：重点看ADC，DAC，PWM，EQEP/ECAP，System Control and Interrupts 这几部分的Reference Guide和代码例程，学会配置寄存器、理解中断和主循环。这部分内容和微机原理的学习相似。&br&&br&算法部分：&br&基本的数字滤波可以用Simulink工具箱设计并用代码生成，这是最简单的方法。位置计算和速度计算在EQEP的Reference Guide中，即M/T法。这部分用到了数字信号处理和电力拖动自动控制系统中的部分内容。&br&SVPWM可以直接看MotorWare里的代码，能用Simulink把这部分代码逆向仿真出来，对于以后做多电平/多相SVPWM都很有帮助。&br&&br&如果能在大四这一年把这些都做一遍，你已经很强了，不过到这一步必然离不开师兄的指导，千万别宅宿舍里闭门造车，勤去实验室打打杂。&br&&br&电机控制理论：重点看王成元的《现代电机控制技术》！！！偶尔看看&a href=&/question//answer/& class=&internal&&求推荐几本关于电机拖动的英文课本，适合硕士读的？ - 知乎用户的回答&/a&。这部分不能套用本科刷题的学习习惯，有时间的话，把王成元书里的内容（PMSM/IM的Vector Control/DTC）全部用Simulink独立实现一遍，碰到实在不能解决的bug再去参考前辈的仿真。很多人搞不懂Vector Control、DTC以及SVPWM的关系，只能说基础没打牢。&br&基本实验的实施过程，应当是每做一个环节，对应一个Simulink仿真，仿真尽可能和实际一致。如果控制器参数能直接用在程序里，并且结果相近，这个仿真才有实际意义，要做到这一点并不容易。&br&如果打算以后去企业，可以研究下MotorWare的OOC思想，或者看看刘杰的几本关于基于模型设计的书籍，MATLAB官网有PMSM的例子，但是想调通还是蛮坑的，淘宝有个工作室做这方面的开发板和配套资料。基于模型设计电力电子方面的论文可以看看Omar Hegazy的。组里有dSPACE和ADI的实时平台，不过资源有限，读博的话，可以用起来，毕竟发文章才是最重要的。不建议直接上dSPACE这类工具的原因是，有些人效果没做出来，连问题出在硬件还是算法本身都搞不清楚，要知道硬件也是整个控制系统的一部分。&br&控制理论进阶主要看组里WEMPEC的视频和Digital Control Theory。&br&&br&最后希望你没进错课题组，里面有电磁设计、机械加工、软硬件全能的师兄们值得学习，当然辛苦也是少不了的。
我猜题主已经进实验室了，跟着师兄们好好学就是了。现在课题组的硬件积累已经很成熟了。 可以先把原有前辈设计好的板子，自己动手焊起来，调试的过程其实就是对硬件回路的学习。硬件部分，主要有电压电流采样调理电路、位置信号处理电路、电源部分、过流过…
直系学长路过。本科选方向的时间在每年大二的下学期，现在题主的选方向时间肯定已经过了，但是我还是想肤浅地讲讲这个问题，如果有幸能帮助到以后的学弟妹，我倍感欣慰啊。&br&首先，扯个淡，我觉得不要动辄用强电/弱电来划分电气工程这个学科，不要觉得电力系统高压绝缘就是强电，工企电器电工电子学什么的是弱电，每个二级学科现在研究的领域涉及都很庞杂，电力系统也有搞通信的搞装置自动化的涉及弱电知识，电力电子也有电力系统中的应用涉及高压设备，电器就更不用说了，研究断路器什么的从来都是高压大电流应用，算哪门子的弱电呢。&br&关于电气的二级学科，可以简单参考一下我以前写的一篇回答：&a href=&/question//answer/& class=&internal&&电气工程及其自动化专业考研高校及二级学科方向选择？ - 张珅华的回答&/a&&br&-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&下面回答题主的疑问。&br&我本科选择的是工企（电力电子方向），当时就是冲着以后不想去电网而选择的。现在在电力电子方向继续读研。&b&我认为如果不想去电网，而是想最大程度地发挥自己的所学所得，并以此获得成就感，电力电子方向是最好的选择。&/b&电力电子的某老师在当年分方向大会的时候就说过：选择了我们教研室，天高任鸟飞，海阔凭鱼跃。这也恰恰是我这个观点的映证。不得不说，电力电子要求较高动手能力和扎实实用的理论知识体系，及其将来如果在私企外企从事技术研发工作，对个人技术的要求是高于电网基层工作的。&br&接下来谈一谈题主比较关注的就业。电网工作内容和前途的话可以自行搜索一下相关人士的回答。题主的兴趣主要在于电力电子或者电器，还提到了工企（XJTU工企分为电力电子和双控），涉及到电力电子，电气工程的控制理论与控制工程，电器这三个学科。电器和双控（原电气自动化技术延伸而来）的就业领域也很广，我由于专业原因还是简单扯一下电力电子的就业吧。&br&首先，如果是本科生直接就业，方向几乎没有任何卵用，大家学的都差不了几门课，就毕设的时候根据不同导师做的东西不太一样而已。因此如果选择电力电子，我还是建议你读研的。&br&知乎在电力电子方面活跃的大神还是比较多的，关于电力电子就业，可以参考 &a data-hash=&8df633ee98c506fb65f5bcc842bff5bd& href=&///people/8df633ee98c506fb65f5bcc842bff5bd& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@future energy& data-tip=&p$b$8df633ee98c506fb65f5bcc842bff5bd& data-hovercard=&p$b$8df633ee98c506fb65f5bcc842bff5bd&&@future energy&/a& 的相关回答：&a href=&/question//answer/& class=&internal&&电力电子与电力传动专业研究生有哪些比较好的对口的单位/公司？ - 知乎用户的回答&/a&&br&我再简单说几句，电力电子也是可以去电网工作的，因为现在电气工程二级学科的毕业证统一都写得是“电气工程”（不知是否所有学校如此），不再区分具体的二级学科，所以完全符合各个电网公司的招聘要求，事实上也有很多电力电子的硕博士毕业去了电网工作。当然，电网更偏爱招电力系统高电压等方向，这也是情理之中的。&br&如果想单纯的从事电力电子的技术研发工作，那么私企外企就是最好的归宿了，这些年外企的光景大多数都不太好，私企给的薪资都高一些。毕业生去的较多的主要集中在工业自动化，新能源并网，电力系统电力电子设备，半导体IC，电源研发等领域。像汇川，华为，荣信，许继，南瑞继保，台达，远景能源，MPS，汐力杰，TI，阳光电源，思源等等企业，各电力设计院，GE/ABB/西门子/施耐德/艾默生这种外企的也有。具体作选择往往就要结合自己的兴趣，实力还有技能储备是哪个方面。上面有答主贴出某年电力电子大量去了思源清能，这确实是事实，因为那一年思源清能大力拓展自己的APF/SVG电能质量方面的业务，希望用较高的薪水大量批发我们这里的毕业生，造成了当年被思源清能招走大量毕业生的局面。&br&另外有答主提到了研发,技术支持等工作岗位的问题，我建议可以看一看这个问题下面很多过来人的回答：&a href=&/question//answer/& class=&internal&&电气本科毕业生想到低压电器制造企业做技术类工作，这么多岗位该如何选择呢？ - 知乎用户的回答&/a&
直系学长路过。本科选方向的时间在每年大二的下学期，现在题主的选方向时间肯定已经过了，但是我还是想肤浅地讲讲这个问题，如果有幸能帮助到以后的学弟妹，我倍感欣慰啊。 首先，扯个淡，我觉得不要动辄用强电/弱电来划分电气工程这个学科，不要觉得电力系…
看你的描述并没有学过电力电子和开关电源的相关知识，不太建议进入电源行业。如果很想成为电源工程师的话，考个电力电子方向的研究生是个不错的选择。&br&&br&首先，对于电源工程师来说，DSP的使用并不需要达到很高的水平，只需要掌握一些常用外设(PWM、AD、数据总线、通信接口等)的使用方法和PID等控制算法的实现即可。而且DSP只会应用在数字电源上，服务器电源我不太清楚，PC电源肯定是用不上了，成本太高(一个电源卖三四百，一片28335就要80，就算用便宜的Piccolo系列也得要2、30，对比常用的UC3844等模拟芯片只要几毛钱)。&br&&br&其次，电源工程师需要掌握的技能很多，核心的如各种拓扑的模态、磁性元件的设计、控制环路的设计、电路的仿真和分析、EMC/EMI的设计等，起辅助作用但又是必要的有PCB的绘制、元器件的选型级周边电路的设计、模电数电微机原理、热设计和机械结构设计等，如果是数字电源的话还有数字控制器(DSP和FPGA)的使用。当然，学好英语也是非常必要的。&br&这里列举的也许并不完备，不过一个自动化专业的本科毕业生是不太可能全部拥有这些能力的。当然，你可以在企业中边工作边学，不过我认为有些理论知识还是在学校里学比较好，大部分工程能力在学校做项目时也可以掌握，况且本科毕业生还是很难接触到核心技术的。&br&&br&最后说说就业吧。如果一个应届毕业的硕士，能拥有立开发一款电源产品的能力的话，去一些比较好的企业(如华为、台达等)第一年基本上能拿到10W+。虽然比不上互联网动辄4、50万的年薪，不过作为一个夕阳行业，这个待遇还是不错的。不过今年的经济形势不太好，很多企业都缩减了招聘的人数，电源行业的就业还是挺难的，我的几个师兄今年找工作就遇到了这个问题，接下来几年估计也很难有大的改善。&br&&br&综上，不建议去搞电源。&br&&br&祝顺利。&br&&br&PS：本科毕业生的话基本上不太可能进研发岗，就算是进技术岗，一般也都是些技术支持啊、写写技术文档啊这些工作，很难接触到核心的技术。如果真的很想学到技术的话，至少也得念个硕士吧。
看你的描述并没有学过电力电子和开关电源的相关知识，不太建议进入电源行业。如果很想成为电源工程师的话，考个电力电子方向的研究生是个不错的选择。 首先，对于电源工程师来说，DSP的使用并不需要达到很高的水平，只需要掌握一些常用外设(PWM、AD、数据总…
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881 条内容不请自来，正好最近学到这些内容，说说我的理解。&br&&br&首先感觉题主的问题是不正确的。这四种存储器并不都是利用电容进行存储的。&br&首先是密度较高的Dynamic Random Access Memory (DRAM)：&br&&img src=&/a6b7c2ff3c20_b.jpg& data-rawwidth=&291& data-rawheight=&196& class=&content_image& width=&291&&&br&毫无疑问DRAM就是按照题主的问题，利用电容充放电存储数据，而电容是会漏电的，另外读取操作也会影响电荷存储，所以需要利用时钟信号进行refresh。&br&第二种是Static Random Access Memory (SRAM)：&br&&img src=&/6cfe245bc36e526eefec6c3_b.jpg& data-rawwidth=&368& data-rawheight=&177& class=&content_image& width=&368&&可以看到SRAM并不是利用电容存储电荷来记录数据，而是用两个inverter形成一个loop分别存储bit和bit_b，而我们还知道inverter连接vdd，是会对数据进行不停的restore的，如果停止供电，失去了restore的loop中的信号会很快衰减到不可读取。&br&&br&以上是为什么DRAM和SRAM是易失性的。&br&&br&而NAND和NOR型的闪存，存储原理是不同的。（以下内容部分来自wikipedia）&br&先说NOR flash：&br&&img src=&/866dabcaf6c8a7ec3edcb73_b.jpg& data-rawwidth=&328& data-rawheight=&265& class=&content_image& width=&328&&同普通的mosfet不同的是，这里有两个gate，一个普通的control gate，还有一个在control gate和channel之间的floating gate。存储的关键就是这个floating gate。它是与周围绝缘的，一旦注入电荷，可以长时间保持状态而不耗散。这些电荷可以改变control gate产生的电场，进而改变沟道产生的阈值电压Vth，所以在相同的操作电压之下，通过控制floating gate的状态可以影响沟道是否导通，形成了1和0的区别。回到题主的问题，为什么NOR flash是具有nonvolatility呢？关键就是上面描述的一句话：floating gate与周遭是绝缘的，一旦充电可以长久保持，所以不需要定期刷新状态。&br&最后是NAND flash：&br&***********************************&br&&br&此处没有图……我是凑数的……&br&&br&***********************************&br&好叭，我偷懒了，因为本质上NAND flash也是利用floating gate transistor进行存储读写的，所以原理和NOR flash没有大区别，只不过NAND flash是串联到一起的，不过这个和本问题关系不太大，不赘述了。&br&&br&所以，综上，DRAM和SRAM需要供电是因为他们如果失去了供电存储用的电荷或者信号会很快衰减消失，所以需要不停的刷新维持状态，而NAND/NOR flash存储的电荷是很难耗散的，所以不需要刷新。&br&&br&如果理解有问题，请多多指正。
不请自来，正好最近学到这些内容，说说我的理解。 首先感觉题主的问题是不正确的。这四种存储器并不都是利用电容进行存储的。 首先是密度较高的Dynamic Random Access Memory (DRAM)： 毫无疑问DRAM就是按照题主的问题，利用电容充放电存储数据，而电容是会…
&img src=&/v2-cf0e0c86c4e0baefaffd22_b.jpg& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&615& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&/v2-cf0e0c86c4e0baefaffd22_r.jpg&&&p&三星终于从爆炸门中走了出来，受到来自DRAM 与NAND 价格上涨带动，三星把Intel从盘踞了14年的半导体王座上赶了下来，风光可谓一时无两。虽然下半年市况预料将会修正，但今年整体DRAM 仍可较去年成长39%，NAND 则成长25%，而这两项恰恰曾经帮助过Intel走向巅峰，真是成也萧何，败也萧何啊。说起NAND Flash，他和他的哥哥NOR Flash可谓是20世纪最重要的发明之一，他的诞生和发展很是曲折，生于日本，长于美国，如今却在韩国大放异彩。今天的历史故事要从他的发明人桀冈富士雄（Fujio Masuoka）和他的狗血东家说起。&/p&&h2&&strong&历史&/strong&&/h2&&p&Intel很早就发明了EPROM，这是一种可以用紫外线擦除的存储器。相较于ROM，它的内容可以更新而且可以保持10～20年，老式电脑的BIOS都存储于此。&img src=&/v2-d06e7ee95d2d0d0ebd06a4_b.jpg& data-rawwidth=&250& data-rawheight=&130& class=&content_image& width=&250&&&/p&&p&&i&
（Intel 1702）&/i&&br&&/p&&p&它的顶部必须被覆盖住，以防被阳光里的紫外线擦除。后来Intel在其基础上于1978年发明了电可擦除的升级版叫做EEPROM。不需要阳光的帮忙，方便多了，可是读取和擦除速度却非常缓慢。&/p&&p&这时我们的主人公富士雄出场了，他于1971年加入了东芝公司。受到了EEPROM的启发，他开始利用自己夜晚和周末的时间钻研一种能快速擦除的EERPOM。他在1980年取得突破，申请了一个叫做simultaneously erasable EEPROM的专利。然而，日本大公司的论资排辈却让这项划时代的发明石沉大海，直到4年之后。&/p&&p&“我终于被提拔了，可以不要批准就去工厂，让工人们帮忙做出样品了”，富士雄说。当他拿着他的样品参加当年的IEEE大会的时候，NOR Flash引起了轰动，以至于当他回到日本后，他的老板总是被Intel打来的要样品电话骚扰。他被奖励了几个人手帮忙，而这些人却是part-time的。而在大洋的另一边，Intel在收到样品后，立刻派出300多个工程师全力研发自己的版本。由于新发明的这种EEPROM擦除速度飞快，富士雄的同事建议他把这种技术取名Flash，暗合相机的闪光灯飞快闪烁之意。&/p&&p&东芝公司并没有把NOR flash技术当作宝贝，只是不想要别人插手而已。所以不停的起诉任何希望染指的公司，如TI公司。而富士雄却并没有停止他的追求，在1986年发明了NAND Flash，大大降低了制造成本。由于他的贡献，东芝奖励了他一笔几百美金的奖金和一个位置很高却悠闲的职位。做为一个工程师，他忍受不了这种待遇，不得不辞职进入大学继续科研。&/p&&p&东芝公司的短视很快招来了市场的惩罚。Flash市场迅速扩张，在90年代末期就达到数百亿美金的市场规模，Intel是这个市场的霸主，而东芝公司只享有很小的份额（NAND，NOR几乎没有）。在很长一段时间，东芝公司甚至不承认NOR flash是他发明的，说是Intel发明的。直到IEEE在1997年颁给富士雄特殊贡献奖后才改口。&/p&&p&富士雄觉得自己的贡献被东芝公司抹杀了，他愤然于2006年起诉了公司，并索要10亿日元的补偿。最后他和东芝公司达成和解，得到8700万日元（合758,000美元）。富士雄没有依旧停止自己的脚步，在获得进200个专利后，他还在向着下一个big thing进发。&img src=&/v2-9cfd0fec9c8cff44eba66_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&800& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/v2-9cfd0fec9c8cff44eba66_r.jpg&&&/p&&p&无疑富士雄是个英雄，有人说应该颁给他诺贝儿奖，他也是我还可以记得名字的发明人之一，而其他的很多技术发明人却泯然众人矣。从这个故事中也可以折射出日本大公司的官僚主义和大公司病。&/p&&h2&&strong&NOR VS NAND&/strong&&/h2&&p&那么什么是NOR Flash和NAND Flash？我们先来看看他们芯片的样子：&img src=&/v2-ca8cf1c9_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&390& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-ca8cf1c9_r.jpg&&&/p&&p&&i&
（左边是NAND,右边是NOR）&/i&&/p&&p&他们的电气原理我就不讲了，感兴趣的人也不多。我们这里主要聚焦在他们的共性和特性上。&br&&/p&&b&1。共性&/b&&p&A.
&strong& 都是非易失存储介质&/strong&。即掉电都不会丢失内容。&/p&&p&B.
&strong&在写入前都需要擦除&/strong&。实际上NOR Flash的一个bit可以从1变成0，而要从0变1就要擦除整块。NAND flash都需要擦除。&/p&&p&&b&2。特性&/b&&/p&&p&特性是决定使用哪种Flash的根据，我这里总结出一张表：&img src=&/v2-0f09c39ef43d96bbbfcd0_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&296& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-0f09c39ef43d96bbbfcd0_r.jpg&&&/p&如果以美光（Micron）自己的NAND和NOR对比的话，详细速度数据如下：&img src=&/v2-a5ac45ada9e4_b.jpg& data-rawwidth=&420& data-rawheight=&286& class=&content_image& width=&420&&&i&
（数据来源Micron）&/i&&br&&p&如果我们单独看随机读取速度：&img src=&/v2-b66e7b118ff319e27152c2faffdd4e0c_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&358& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-b66e7b118ff319e27152c2faffdd4e0c_r.jpg&&&/p&
（数据来源Micron）&/i&&p&如果用现在流行的关系图看是这样：&img src=&/v2-3cd653ee4426addb764cc2ee_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&418& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-3cd653ee4426addb764cc2ee_r.jpg&&&/p&
（数据来源Toshiba）&/i&&br&&h2&&strong&应用场景&/strong&&/h2&在PC和手机上我们都可以找到NOR和NAND Flash的身影。&p&&b&1。NOR Flash&/b&&/p&&p&NOR Flash和普通的内存比较像的一点是他们都可以支持随机访问，这使它也具有支持XIP（eXecute In Place）的特性，可以像普通ROM一样执行程序。这点让它成为BIOS等开机就要执行的代码的绝佳载体。&/p&&p&NOR Flash 根据与 Host 端接口的不同，可以分为 Parallel NOR Flash 和 Serial NOR Flash 两类。&img src=&/v2-9a8fd6fecc_b.png& data-rawwidth=&484& data-rawheight=&253& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&484& data-original=&/v2-9a8fd6fecc_r.png&&&/p&&p&Parallel NOR Flash 可以接入到 Host 的控制器 上，所存储的内容可以直接映射到 CPU 地址空间，不需要拷贝到 RAM 中即可被 CPU 访问。NOR Flash在BIOS中最早就是这种接口，叫做FWH（Firmware HUB），由于其接是并行接口，速度缓慢，现在基本已经被淘汰。Serial NOR Flash 的成本比 Parallel NOR Flash 低，主要通过 SPI 接口与 Host 也就是PCH相连。&/p&&p&现在几乎所有的BIOS和一些机顶盒上都是使用NOR Flash，它的大小一般在1MB到32MB之间，价格昂贵。&/p&&p&&b&2。NAND Flash&/b&&/p&&p&NAND Flash广泛应用在各种存储卡，U盘，SSD，eMMC等等大容量设备中。它的颗粒根据每个存储单元内存储比特个数的不同，可以分为 SLC（Single-Level Cell）、MLC（Multi-Level Cell） 和 TLC（Triple-Level Cell） 三类。其中，在一个存储单元中，SLC 可以存储 1 个比特，MLC 可以存储 2 个比特，TLC 则可以存储 3 个比特。&img src=&/v2-2abeb956ab03fe80dd5aff1_b.jpg& data-rawwidth=&630& data-rawheight=&129& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&630& data-original=&/v2-2abeb956ab03fe80dd5aff1_r.jpg&&&/p&&p&NAND Flash 的单个存储单元存储的比特位越多，读写性能会越差，寿命也越短，但是成本会更低。&img src=&/v2-d2a3ffe00cfc8ea_b.jpg& data-rawwidth=&630& data-rawheight=&301& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&630& data-original=&/v2-d2a3ffe00cfc8ea_r.jpg&&&/p&&p&现在高端SSD会选取MLC甚至SLC，低端SSD则选取TLC。SD卡一般选取TLC。&/p&&p&&b&3。其他&/b&&/p&&p&&strong&1.
最早的手机等设备之中既有NOR Flash也有NAND Flash。NOR Flash很小，因为支持XIP，所以负责初始化系统并提供NAND Flash的驱动，类似Bootloader。而NAND Flash则存储数据和OS镜像。三星最早提出Norless的概念，在它的CPU on die ROM中固话了NAND Flash的驱动，会把NAND flash的开始一小段拷贝到内存低端作为bootloader,这样昂贵的NOR Flash就被节省下来了，降低了手机主板成本和复杂度。渐渐NOR Flash在手机中慢慢消失了。&/p&&p&&strong&2.
NOR Flash最大的问题是擦写慢和可擦写次数少，但是很少会因为这个原因造成BIOS速度降低和损坏，你知道是为什么吗？&/p&&h2&&strong&尾声&/strong&&/h2&&p&NAND Flash相对NOR Flash更可能发生比特翻转，就必须采用错误探测/错误更正(EDC/ECC)算法，同时NAND Flash随着使用会渐渐产生坏块；我们在使用NAND Flash的SD卡上经常使用FAT文件系统，如果大家度过前面的文章（传送门：&a href=&/p/& class=&internal&&FAT文件系统与UEFI - 知乎专栏&/a&）就会知道，文件分配表会被频繁改写，而每块的擦写次数是NAND Flash寿命的决定性因素。如何才能平衡各块的擦写和为可能的坏块寻找替换呢？通常需要有一个特殊的软件层次，实现坏块管理、擦写均衡、ECC、垃圾回收等的功能，这一个软件层次称为 FTL（Flash Translation Layer）。根据 FTL 所在的位置的不同，可以把 Flash Memory 分为 Raw Flash 和 Managed Flash 两类：&img src=&/v2-bc1eb9095eab12ddcd17b5d1a2867cb4_b.png& data-rawwidth=&444& data-rawheight=&473& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&444& data-original=&/v2-bc1eb9095eab12ddcd17b5d1a2867cb4_r.png&&&/p&&p&最早大家都是使用raw Flash，FTL全由驱动程序实现。后来发展到SD和eMMC等，则由设备固件实现抽象。&/p&&p&FTL的原理是我们下一篇的主要内容。&/p&&p&闪存系列其他文章：&/p&&a href=&/p/& class=&internal&&杂说闪存一：关公战秦琼之 UFS VS NVMe&/a&&br&&a href=&/p/& class=&internal&&杂谈闪存三：FTL - 知乎专栏&/a&&br&&a href=&/p/& class=&internal&&杂说闪存四：闪存硬盘接口大比拼 - 知乎专栏&/a&&p&欢迎大家关注微信公众号&UEFIBlog&加入讨论，同时欢迎大家给本专栏和公众号投稿！&/p&
三星终于从爆炸门中走了出来，受到来自DRAM 与NAND 价格上涨带动，三星把Intel从盘踞了14年的半导体王座上赶了下来，风光可谓一时无两。虽然下半年市况预料将会修正，但今年整体DRAM 仍可较去年成长39%，NAND 则成长25%，而这两项恰恰曾经帮助过Intel走向巅…
&img src=&/v2-b15b2d58d6c060a5a5977eccf31733c9_b.jpg& data-rawwidth=&901& data-rawheight=&500& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&901& data-original=&/v2-b15b2d58d6c060a5a5977eccf31733c9_r.jpg&&&p&
文章节选自海通电子陈平/谢磊/张天闻团队的报告，本站获授权转载
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日前，关于苹果将在新一代的iPhone上使用前置3D摄像头的消息甚嚣。根据凯基证券分析师郭明池所说，这个摄像头包含红外模块，可以感知摄像头前的3D空间与物体。郭明池还预测，iPhone 8的3D前置镜头可以将深度信息与2D影像合并，并支持面部识别、虹膜识别和3D自拍等功能。
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不仅如此，这个摄像头可以扫描用户的头部情况，用来更换游戏当中人物的头像，甚至结合到AR应用当中，有非常深远的意义。前置镜头将采用来自PrimeSense的逻辑算法。苹果早在2013年就收购了该公司。
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下面我们细读海通电子的报告《3D视觉深度研究：智能交互进入新时代》，了解苹果将要使用的这个颠覆性技术。
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什么是3D深度相机
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3D深度相机是区别于我们平时用到的2D相机。与传统相机不同之处在于该相机可同时拍摄景物的灰阶影像资讯及包含深度的3维资讯。其设计原理系针对待测场景发射一参考光束，藉由计算回光的时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度资讯，此外再结合传统的相机拍摄，以获得2维影像资讯。
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这种深度相机具备以下优点：
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1）相对二维图像，可通过距离信息获取物体之间更加丰富的位置关系，即区分前景与后景
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2）深度信息依旧可以完成对目标图像的分割、标记、识别、跟踪等传统应用
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3）经过进一步深化处理，可以完成三维建模等应用
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4）能够快速完成对目标的识别与追踪
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5）主要配件成本相对低廉，包括CCD和普通 LED 等，对今后的普及化生产及使用有利
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6）借助 CMOS 的特性，可获取大量数据及信息，对复杂物体的姿态判断极为有效，无需扫描设备辅助工作。
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根据硬件实现方式的不同，目前行业内所采用的主流3D机器视觉大约有三种：结构光、TOF时间光、双目立体成像。
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1）结构光（Structure Light）
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通过激光的折射以及算法计算出物体的位置和深度信息，进而复原整个三维空间。结构光的代表产品有微软的Kinect一代。通过发射特定图形的散斑或者点阵的激光红外图案，当被测物体反射这些图案，通过摄像头捕捉到这些反射回来的图案，计算上面散斑或者点的大小，跟原始散斑或者点的尺寸做对比，从而测算出被测物体到摄像头之间的距离。
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目前是业界比较成熟的深度检测方案，很多的激光雷达和3D扫描技术都是采用的结构光方案。不过由于以折射光的落点位移来计算位置，这种技术不能计算出精确的深度信息，对识别的距离也有严格的要求。而且容易受到环境光线的干扰，强光下不适合，响应也比较慢。
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典型的结构光方案包括：PrimeSense（微软Kinect1代）、英特尔RealSense（前置方案）。
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2）光飞行时间（TIme of Flight）
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TOF系统是一种光雷达 (LIDAR) 系统，可从发射极向对象发射光脉冲，接收器则可通过计算光脉冲从发射器到对象，再以像素格式返回到接收器的运行时间来确定被测量对象的距离。TOF系统可同时获得整个场景，确定3D范围影像。利用测量得到的对象坐标可创建3D影像，并可用于机器人、制造、医疗技术以及数码摄影等领域的设备控制。
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TOF方案的优点在于响应速度快，深度信息精度高，不容易受环境光线干扰，这些优点使其成为移动端手势识别最被看好的方案。代表厂商有微软（Kinect2代）、意法半导体、英飞凌、德州仪器等。
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3）多角立体成像（MulTI-camera）
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现在手势识别领域的佼佼者Leap MoTion使用的就是这种技术。它使用两个或者两个以上的摄像头同时采集图像，通过比对这些不同摄像头在同一时刻获得的图像的差别，使用算法来计算深度信息，从而多角三维成像。
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Leap MoTion方案使用2个摄像机获得左右立体影像，该影像有些轻微偏移，与人眼同序。计算机通过比较这两个影像，就可获得对应于影像中物体位移的不同影像。该不同影像或地图可以是彩色的，也可以为灰阶，具体取决于特定系统的需求。
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双目多角立体成像方案的优点在于不容易受到环境光线的干扰，适合室外环境，满足7*24小时的长时间工作要求，不易损坏。缺点是昏暗环境、特征不明显时不适合，目前应用在智能安防监控、机器人视觉、物流检测等领域。
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由于3D深度相机的原理，他的出现将进一步解放双手，打开新的智能人机交互空间。
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回到2011年，苹果在推出的iPhone4S配备了语音识别助手Siri，利用人工智能技术，通过与消费者的语言对话，实现信息的交互。随后，语音交互越来越多地出现在智能终端上，尤其是随着人工智能语义识别技术的进步，语音交互的准确性和实用性大幅提升。亚马逊于2015年推出的ECHO智能音箱便是典型成功例子。
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语音识别可以完全解放双手，但是在人机互动方面的应用场景有一定的局限性，对于游戏娱乐、互动体验、拍照等领域，这些必须有用户肢体参与的场景，语音交互无法满足需求。因此，比现今触控屏更高层次的体感交互成为了广大厂商追求的目标。
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要实现体感交互，最重要的就是手势识别，因为手部动作是人体最丰富也是最常用的体感动作。对于智能手机而言，如果手势识别可以得到应用，那么包括手机自拍、游戏、浏览网页、购物等众多应用场景，在用户体验上均可以实现大幅提升，手机也将从触控屏时代走向手势识别时代。
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同时，人脸识别与追踪也是体感交互最具前景的方向之一。我们认为，人脸识别在移动端具有更加广阔的应用空间。例如目前指纹识别已经成为智能手机的标配，通过指纹识别来实现开机、支付、登陆确认等功能已经被大众所认可，并且创造了巨大的市场价值，但是指纹识别的局限性在于必须通过手指完成，手指放置的位置、手指表面的洁净度等因素都会极大地影响使用体验，而人脸识别可以完全解放双手，只需要借助摄像头对人脸信息的采集便可以完成识别与交互。
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因此无论是消费级市场的游戏、娱乐、交互，还是商业领域的医疗、工业、军事等，都需要丰富的手部动作来参与，因此手势识别具有非常广泛的应用场景。人脸识别也是3D深度相机所擅长的一个方向。
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主要巨头在移动端3D视觉领域的布局
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目前，有很多厂商已经在3D视觉领域有了深入的布局，我们来细看一下：
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（1）苹果——整合行业先驱PrimeSense，发力3D手势与人脸识别
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2013年11月，苹果收购以色列3D传感器生产商PrimeSense，收购费用为3.45亿美元。PrimeSense曾以给微软Kinect体感控制器提供3D技术著称，它将玩家的动作作为Xbox游戏的一部分，这些传感器允许玩家无需使用控制器就可跟游戏系统相连。
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2010年年底，PrimeSense 与华硕合作开发了Xtion Pro，和Kinect采用了同样的3D传感器，在PC上使用。2012年，PrimeSense推出了当时世界上体积最小的3D传感器Capri，它的分辨率是前代产品的3倍，而体型是前代的十分之一，环境光的检测性能是前代的50倍。自2013年收购PrimeSense之后，苹果推动PrimeSense的3D体感控制器向小型化发展，希望可以将其装配到电视、PC上，最终可以用在未来的iPhone上。
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2016年7月，苹果再次公布新型3D手势控制专利，是一个图形投影仪，内嵌在一个诸如如iPhone手机这样的iOS设备上，可以识别出用户的手势操作，由此可以作为把手势作为游戏的控制杆或者控制器。
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日，美国权威咨询机构Cowen and Company发布报告称，苹果的下一代iPhone可能会包含某种面部识别或手势识别功能，由安装在前置摄像头附近的一款新的激光发射器和红外感应器支持，新款iPhone可能会配备一种新的深度感应器，可以为未来的iPhone增添手势识别、人脸识别，甚至增强现实AR功能。
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（2）英特尔——持续强化升级RealSense，“结构光+双目立体光”
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早在2012年左右，英特尔便着重研发实感技术，当时叫Perceptual Computing，即感知计算，并开放英特尔感知计算软件开发套件2013 版。2013年1月，英特尔联合Nuance等多家公司推出了“感知计算”，类似于微软的Kinect，可进行手势与人脸识别，缺点是设备体积大，必须借助PC电脑完成。
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前置实感3D摄像头和Kinect原理一样，它的工作原理是“结构光”，需要一颗红外传感器。远距离的3D摄像头，使用“双目主动立体成像原理”，需要两颗红外传感器。后文我们会详细拆解与分析。
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经过多年的努力，英特尔目前可以提供包括SR300独立摄像头、R200远距离后置摄像头（3-4米，室内室外使用，640*480分辨率）、F200近距离前置摄像头（0.2-1.2米，室内使用，640*480分辨率）等硬件产品。
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（3）微软——从Kinect到Handpose，3D识别精度大幅提升
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微软是最早涉足3D视觉的公司之一，公司在游戏领域推出XBOX游戏机，志在与索尼和任天堂的游戏机一较高下，为了形成自己的竞争优势，微软在2010年与PrimeSense合作，推出了XBOX360体感周边外设——Kinect1代。
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但是，当时采用结构光原理的Kinect1代的游戏体验并不好，产品的准确度、图像的分辨率和响应速度一直不理想。最大的问题是精度很难提高，因为计算斑点位移需要用图像在一个小范围区域内的来做块匹配，导致牺牲了像素级别的细节，凸凹不平的表面、物体边缘、很细的物体很难检测准确的深度。
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2012年微软先后收购了TOF（时间光）相机公司canesta和3dv，2013年微软终止与PrimeSense的合作，自行开发了Kinect2代（成为Kinect one），采用的是TOF（时间光）原理，无论精度、分辨率还是响应时间都得到了很大的提升。TOF原理发射一个强度随时间周期变化的正弦信号，通过获得发射、接受信号的相位差来计算深度，精度高很多。关于Kinect2代的原理分析我们将在后文详细阐述。
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（4）谷歌——Tango项目野心勃勃，提前布局移动端3D视觉
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Project Tango是谷歌公司的明星研究项目，由谷歌先进技术与项目部门和部分研究人员，以及硅谷Movidius（已被英特尔收购）合作研发，后者提供的芯片技术可以分析和表达来自传感器和摄像头的数据。Project Tango项目的目标是希望将人类的视觉带入移动设备，为移动设备加入类似人类对空间和运动的感知能力。
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Project Tango包含三块技术：运动追踪(Motion Tracking)，深度感知(Depth Perception)和区域学习(Area Learning)。首先是运动追踪，设备可以通过内置的姿态传感器（加速度计和陀螺仪等）来感知当前的位置；接下来是更深入的3D识别，可以检查出周围世界环境的形状，类似于英特尔的RealSense 3D摄像技术，可以获得更准确的姿态控制以及3D对象渲染；最后就是对周围的环境和区域绘制地图。
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（5）索尼——收购明星企业SoftKinetic，弥补短板
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2015年10月，SONY 宣布收购比利时传感器技术提供商SoftKinetic。SoftKinetic是一家专门从事深度传感摄像头技术的电脑视觉初创型企业，成立于2007年，专注研发体感技术，其传感器技术能够追踪诸如手势等相关的图像。SoftKinetic技术能够部署到安装在增强现实和虚拟现实硬件上的摄像头之中，从而增加手势与面部追踪的能力。SoftKinetic公司的摄像机采用TOF方案。
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（6）三星——手势识别助力凌空操作Gear VR
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科技公司Gestigon和Pmd在16年6月宣布在三星GearVR上合作研发手势识别，结合Pmd的CamBoard pico flexx深度传感器和Gestigon的Carnival AR/VR Interaction Suite（增强/虚拟现实互动套件），在现有的VR设备上进行无触摸手势交互。
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移动端3D视觉产业链分析
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前面提到，目前在移动端3D视觉方面，三种主流的方案（结构光、TOF时间光、双目立体成像）中，已经比较成熟的是结构光和TOF时间光。其中结构光方案最为成熟，已经大规模应用于工业3D视觉领域，但是极易受到外界光的干扰、响应速度较慢、识别精度较低，而TOF方案在这几个方面均比结构光方案具有一定的优势，因此TOF成为了目前在移动端被看好的方案。双目立体成像方案抗环境光干扰强，分辨率高，也是移动端可选方案之一，但是技术较新不够成熟，目前在机器人、自动驾驶领域应用较多。
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苹果公司在2017年的iPhone7中使用了意法半导体提供的基于TOF原理的前置距离传感器（proximity sensor）。而在此之前，苹果的iPhone5和iPhone6s采用的都是Heptagon提供的LED+光探测器的方案，从LED+光探测器到TOF，表明移动端TOF方案在技术方面已经获得了巨大的进步。通过Chipworks网站的拆解，可以看到意法为iPhone7提供的基于TOF原理的距离传感器，主要包括一个VCSEL发射器和两个SPAD（单光子雪崩二极管）探测器，被整合于一般的CMOS工艺中。
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TOF时间光相比于结构光更加适合应用到智能手机上，采用TOF原理来实现动作追踪和深度感知已经出现在谷歌的Project Tango方案中，主要用于空间三维数据的采集，与应用于手势/脸部识别是非常接近的。
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在景深传感器方面，采用的是TOF原理，使用的是英飞凌和PMD合作开发的技术方案。根据日本Nomura公司的分析报告，联想Phab2 Pro在红外发射方面采用的是Princeton Optronics设计的VCSEL（垂直腔面发射器），由台湾宏捷科（AWSC）提供代工；在红外接收方面，英飞凌负责提供红外CIS芯片，PMD提供飞时测距（TOF）形成景深数据部分；整个TOF模块由中国舜宇光学提供封装。
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通过详细分析微软Kinect二代（TOF原理），可以看到TOF方案的主要硬件结构为：红外光发射器（IR LD）、红外光图像传感器（IR CIS）、可见光图像传感器（Vis CIS）、图像处理芯片，硬件结构与联想Phab2 Pro相机是非常类似的。
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整个三维视觉系统的工作原理为：首先红外激光发射器（IR LD）发射出近红外光（IR Light），经过人手或人脸的反射之后，被红外图像传感器（IR CIS）所接收，这个图像信息用来计算人手所处的位置（Z轴）；同时，可见光图像传感器采集二维平面（X与Y轴）的人手信息（Vis Light）；两颗图像传感器的信息汇总至专用的图像处理芯片，从而得到人手或人脸的三维数据，实现空间定位。
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TOF与结构光的区别在于对红外光的使用方式不同，TOF通过计算红外光发出光线与返回光线之间的向位移变化换算为位置信息，而结构光依靠向物体投射一系列光线图案组合，然后通过检测光线的边缘来测量距离，二者的硬件结构是类似的。二者比较明显的区别在于，在红外光发射端，结构光由于需要形成特定的光学图案，所以需要添加特制的DOE（衍射光栅）和Lens（光学棱镜）。
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一、硬件层面：VCSEL与红外CIS摄像头成为市场新增量
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根据中国台湾科技时报的统计数据，对于移动端3D视觉而言，红外光发射器的成本在2-2.5美元/颗，是占比最高的单颗元器件；图像处理芯片，为1-1.5美元/颗；红外CIS与可见CIS的价格接近，为1-2美元/颗，在红外CIS上还需要添加高质量的红外滤色片（IR Fliter），价格为0.5-1美元/颗。整个系统模组的封装成本为3-4美元/颗。
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1）红外光发射器
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红外主要波长是700nm-2500nm。目前的摄像头图像传感器对900nm以上的红外光感应差，需要更强的光才能感测到，这就要求红外发射器有更大的电流，更多的功耗。而800nm以下的波长，太靠近可见光，极其容易受到太阳光的干扰，所以一般红外的波长在800nm-900nm。目前，可以提供800-900nm波段的光源主要有三种：红外LED、红外LD（激光二极管）和VCSEL（垂直腔面发射激光器）。
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三星Note7和富士通ARROWS NX F-04G手机中搭载的虹膜识别功能，采用的就是红外LED作为发光光源，波长为810nm，欧司朗提供。虹膜识别采用红外LED的重要原因是LED可提供大角度散射光，消费者在使用时位置即使眼睛位置有所偏差，虹膜也可以被照射到。但是红外LED不适合移动端3D视觉，尤其是集成到手机上的话，因为其光线指向性差、功耗大、响应速度较慢。
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红外激光二极管是指可在一个频率上产生相干红外光束的半导体二极管，通常是由砷化镓或掺杂有铟和铝之类其他材料的砷化镓制成。与LED相比，具有激光的定向性好、高亮度特点，比较常见的是LD-DFB规格（以FP腔为谐振腔，发出多纵模相干光），为边发射模式（简称EEL）。在激光通信、光存储、光陀螺、激光打印、测距以及雷达等方面以及获得了广泛的应用。
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VCSEL可以说是红外激光LD的一种，全名为垂直共振腔表面放射激光，顾名思义，它是可以垂直发射模式，与其他红外LD的边发射模式不同。VCSEL的垂直结构更加适合进行晶圆级制造和封测，规模量产之后的成本相比于边发射LD有优势，可靠性高，没有传统的激光器结构如暗线缺陷的失效模式。相比于LED，VCSEL的光谱质量高，中心波长温漂小，响应速度快，优势明显。
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综合分析三种方案，LED虽然成本低，但是发射光角度大，必须输出更多的功率以克服损失。此外，LED不能快速调制，限制了分辨率，需要增加闪光持续时间；边发射LD也是手势识别的可选方案，但是输出功率固定，边缘发射的模式在制造工艺方面兼容性不好。VCSEL比LD-EEL的优势在于所需的驱动电压和电流小，功耗低，光源可调变频率更高（可达数GHz），与化合物半导体工艺兼容，适合大规模集成制造。尤其是VCSEL功耗低、可调频率高的优点，使其比LD-EEL更加适合消费电子智能终端。
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VCSEL的制造依赖于MBE（分子束外延）或MOCVD（金属有机物气相沉积）工艺，在GaAs（80%左右的份额）或InP（15%左右的份额）晶圆上生长多层反射层与发射层。典型的VCSEL结构包括：激光腔（laser cavity），顶部和底部分布式布拉格反射器（DBR），电极等部分，其中激光腔的主要部分是量子阱（quantum wells）和光限制层（confinement structure）。
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由于VCSEL主要采用三五族化合物半导体材料GaAs或InP（含有In、Al等掺杂），因此移动端VCSEL产业链与化合物半导体产业链结构类似。
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目前，全球范围内主要的设计者包括Finsar、Lumentum、Princeton Optronics、Heptagon、ⅡⅥ等公司，它们在移动端VCSEL处于前沿的研发角色。由IQE、全新、联亚光电等公司提供三五族化合物EPI外延硅片，然后由宏捷科（Princeton Optronics合作方）、稳懋（Heptagon合作方）等公司进行晶圆制造，再经过联钧、矽品等公司的封测，便变成了独立的VCSEL器件。然后由设计公司提供给意法半导体、德州仪器、英飞凌等综合解决方案商，再提供给下游消费电子厂商。
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2）红外光图像传感器
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红外CMOS图像传感器（IR CIS）用来接收被手部或脸部反射的红外光，这是一个比较成熟的器件。在搭载虹膜识别功能的三星Note7和富士通ARROWS NX F-04G手机中均出现IR CIS，其中三星的红外CIS中传感芯片由三星自家提供，镜头来自于韩国厂商Kolen，模组由韩国厂商Patron制造。
&/p&&br&&p&
目前来看，红外CIS供应商主要包括意法半导体、奇景光电、三星电子、富士通等公司。相比于可见光CIS，红外CIS还是一个比较小的市场，但是增速很快，随着热成像、汽车夜视、安防监控、手势识别、虹膜识别等的普及，红外CIS出货量有望快速增长。
&/p&&br&&img src=&/v2-c8fbd7b1af7_b.jpg& class=&content_image&&&p&
对于3D视觉而言，IR红外摄像头与RGB可见光摄像头在滤色片方面存在较大的差异。传统的RGB可见光摄像头，需要采用高通红外滤色片，将不必要的低频近红外光过滤掉，以免红外光线对可见光部分造成影响，产生伪色或波纹，同时可以提高有效分辨率和彩色还原性。但是红外摄像头，为了不受到环境光线的干扰，需要使用窄带滤色片，只允许特定波段的近红外光通过，目前近红外窄带滤色片主要采用干涉原理，需要几十层光学镀膜构成，相比于RGB吸收型滤色片具有更高的技术难度和产品价格。
&/p&&br&&p&
目前，近红外窄带滤色片主要厂商包括VIAVI、水晶光电等。
&/p&&br&&img src=&/v2-9ac5dec2f8e38fdc7480dda8d82fdd48_b.jpg& class=&content_image&&&p&
3）可见光图像传感器
&/p&&br&&p&
可见光图像传感器（Vis CIS）是非常成熟的商业化产品，随着智能手机拍照功能的不断完善，可见光CIS的分辨率越来越高、功耗越来越小、技术也越来越先进。
&/p&&br&&p&
4）图像处理芯片
&/p&&br&&p&
图像处理芯片需要将红外光CIS采集的位置信息与可见光CIS采集的物体平面信息处理成单像素含有深度信息的三维图像。该芯片具有一定的技术壁垒，对于算法层面的要求较高，目前全球范围内可以提供该类产品的公司为少数几家芯片巨头，包括意法半导体、德州仪器、英飞凌和恩智浦（已被高通收购）等。
&/p&&br&&img src=&/v2-fd8b587bc6ef2f1c8cbe31b2d5436d8e_b.jpg& class=&content_image&&&p&
5）红外光发射端DOE与Lens
&/p&&br&&p&
对于结构光方案而言，在红外光发射端必须配有DOE（衍射光栅）和Lens（光学棱镜），因为结构光需要以线条等图案的形式发射红外光，这需要特定的光栅和光学棱镜的参与才能够实现。
&/p&&br&&img src=&/v2-ecff845c80089_b.jpg& class=&content_image&&&p&
二、算法与软件层面：AI人工智能将成为提升精度的重要因素
&/p&&br&&p&
随着AI人工智能技术的大幅进步，人工智能方案已经在语音识别、语义理解、图片识别等领域取得成功，在物体识别、人脸识别方面也取得了长足的进步，3D视觉在算法方面与人工智能结合，将实现识别精度的大幅提升，对于更加复杂的手部动作/面部表情可以进行更加深刻的理解和分析，这将极大促进3D视觉的推广和实用价值。
&/p&&br&&img src=&/v2-e835e3dca7a9cf3fdf6e028_b.jpg& class=&content_image&&&p&&strong&
国内外产业链相关公司分析
&/strong&&/p&&br&&p&
在主流的三种技术方案中，TOF方案响应速度快，深度信息精度高，识别距离范围大，不易受环境光线干扰，因此是移动端3D视觉比较可行的方案；结构光方案由于技术较为成熟，工业化产品较多，也被部分厂商所采用；双目立体成像是比较新的技术，参与的厂商较少，更适合室外强光条件和高分辨率应用，目前主要应用在机器人视觉、自动驾驶等方面。
&/p&&br&&img src=&/v2-1e8d0f413ecc9bf534fbe_b.jpg& class=&content_image&&&p&
一、综合方案提供商
&/p&&br&&p&
目前，在深度相机综合技术方案方面，国外参与的公司众多，既有微软、英特尔等巨头，也有德州仪器、意法半导体、英飞凌、AMS（Heptagon）等芯片巨头，还包括SoftKinetic（索尼收购）、PrimeSense（苹果收购）、LeapMotion等明星创业型公司。
&/p&&br&&img src=&/v2-46a84ee5fcfd9c4a554376_b.jpg& class=&content_image&&&p&
目前，国内从事深度摄像头综合技术方案的主要公司包括：TOF方案——舜宇光学、海康威视、深圳乐行天下，结构光方案——深圳奥比中光、南京华捷艾米，双目立体成像方案——上海图漾科技。
&/p&&br&&img src=&/v2-bc543f816_b.jpg& class=&content_image&&&p&
二、系统模组封装与集成供应商
&/p&&br&&p&
由于3D视觉方案涉及较多的硬件部分，需要红外发射端、红外接收摄像头、可见光摄像头、图像处理芯片四大部分的协同合作，红外光的发射与接收之间的匹配对整个3D视觉方案的准确度和响应速度至关重要，因此整个系统模组的封装和集成是非常关键的。
&/p&&br&&p&
在联想Phab2 Pro手机中，3D深度相机的模组封装与集成由舜宇光学完成。除了舜宇光学之外，具备移动端3D方案模组封装的厂商还包括欧菲光、LG Innotek、Sharp等。
&/p&&br&&img src=&/v2-6217fecabcd4c2e0d89903_b.jpg& class=&content_image&&&p&
三、红外光发射器-VCSEL
&/p&&br&&p&
由于VCSEL在高端短距离光通讯领域应用广泛，因此国内光通讯器件龙头光迅科技在VCSEL方面已经有商业化产品推出。但是，致力于移动端VCSEL设计的公司主要包括Finsar、Lumentum、Princeton Optronics、Heptagon、ⅡⅥ等国外公司，国内公司涉及较少。
&/p&&br&&img src=&/v2-99ff09feca2_b.jpg& class=&content_image&&&img src=&/v2-ed36a201459ada1246a6_b.jpg& class=&content_image&&&p&
中科院长春光机所在VCSEL科研领域处于世界前沿地位，2014年5月长春光机所在国内首次研制出碱金属原子光学传感技术专用的795nm和894nm 垂直腔面发射激光器（VCSEL）。可作为核心光源用于芯片级原子钟、原子磁力计、原子陀螺仪等碱金属原子传感器。
&/p&&br&&img src=&/v2-ad95bed1d_b.jpg& class=&content_image&&&p&
VCSEL主要基于三五族化合物砷化镓制造而成，目前在VCSEL和制造和封测方面，目前主要是台湾化合物半导体厂商参与，包括外延片提供商IQE（英国）、全新、联亚光电，晶圆代工宏捷科、稳懋，封测厂联钧、矽品等。国内方面，三安光电在化合物半导体外延生长和晶圆制造领域发展迅速，具备较强的实力，公司在国家大基金的支持下建设年产30万片GaAs和6万片GaN的6寸生产线，建设进程顺利。
&/p&&br&&p&
四、红外与可见CIS摄像头
&/p&&br&&p&
红外CMOS图像传感器（IR CIS）用来接收被手部反射的红外光，这是一个比较成熟的芯片。
&/p&&br&&p&
红外CIS供应商主要包括意法半导体、奇景光电、三星电子、富士通等公司。相比于可见光CIS，红外CIS还是一个比较小的市场，但是增速很快，随着热成像、汽车、监控、手势识别、虹膜识别等的普及，红外CIS出货量有望快速增长。
&/p&&br&&p&
中国大陆目前已经在摄像头方面形成了完善的产业链结构，在CIS芯片方面有北京君正（OV）、格科微电子、比亚迪电子等公司，在光学透镜方面有舜宇光学、联创电子等，在模组制造方面有欧菲光、舜宇光学、丘钛科技等公司。
&/p&&br&&p&
根据前文我们的分析，对于3D视觉而言，IR红外摄像头与RGB可见光摄像头在滤色片方面存在较大的差异。红外摄像头为了不受到环境光线的干扰，需要使用窄带滤色片，只允许特定波段的近红外光通过。目前，近红外窄带滤色片主要厂商包括VIAVI、水晶光电等。
&/p&&br&&img src=&/v2-39ec3746ffbd0f2d4be3e7_b.jpg& class=&content_image&&&p&
五、图像处理芯片
&/p&&br&&p&
该芯片具有一定的技术壁垒，对于算法层面的要求较高，目前全球范围内可以提供该类产品的公司为少数几家芯片巨头，包括意法半导体、德州仪器、英飞凌、恩智浦、安霸，以及索尼、东芝、富士通等日本芯片巨头。
&/p&&br&&img src=&/v2-ed38fbed0624001_b.jpg& class=&content_image&&&p&
在图像处理芯片方面，国内公司全志科技、北京君正和瑞芯微具备一定的实力，尤其是在几年前平板电脑爆发时得到了快速成长。
&/p&&br&&img src=&/v2-b0e27ff301c12d1e33c1398dabdb654e_b.jpg& class=&content_image&&&p&
六、国内产业链受益公司汇总
&/p&&br&&p&
经过我们前文的分析，移动端3D视觉作为一个崭新的技术，已经出现在微软Kinect、英特尔RealSense等产品中，随着硬件端技术的不断进步，算法与软件层面的不断优化，3D视觉的精度和实用性不断得到提升，尤其是TOF方案与VCSEL的快速成熟，使得“深度相机+手势/面部识别”具备了大规模进入移动智能终端的基础。
&/p&&br&&p&
分析整个产业链的结构，无论是结构光方案、TOF方案，还是双目立体成像方案，主要可以划分为：综合技术方案提供商、算法与软件商、硬件供应商三部分，其中硬件又可以划分为四大元器件（红外发射器、红外CIS摄像头、可见光CIS摄像头、图像处理芯片，另外红外摄像头需要特制的窄带滤色片，结构光方案需要发射端光学棱镜与DOE光栅，双目立体成像方案多一颗红外CIS摄像头）。
&/p&&br&&p&
（1）综合技术方案提供商
&/p&&br&&p&
国内从事深度摄像头综合技术方案的主要公司包括：TOF方案——舜宇光学（&a href=&/?target=http%3A//2382.HK& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&2382.HK&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&）、深圳乐行天下，结构光方案——深圳奥比中光、南京华捷艾米，双目立体成像方案——上海图漾科技。
&/p&&br&&p&
（2）系统模组封装与集成供应商
&/p&&br&&p&
在联想Phab2 Pro手机中，3D深度相机的模组封装与集成由舜宇光学完成。欧菲光、丘钛科技等相机模组制造商，由于在相机模组制造方面积累了丰富的经验，具备发展相应技术的潜力。
&/p&&br&&p&
（3）算法与软件商
&/p&&br&&p&
目前，算法方面还没有成为独立的一环，因为大部分综合技术方案供应商已经在算法层面进行优化，目标是为客户提供硬件+算法一体化的方案。
&/p&&br&&p&
（4）硬件供应商
&/p&&br&&p&
1）红外发射器
&/p&&br&&p&
国内在VCSEL方面起步较晚，在设计方面还不具有有竞争力的公司，长春光机所在VCSEL科研领域处于世界先进水平；光迅科技曾开发出光通信使用的VCSEL芯片。由于VCSEL主要材料为GaAs（掺杂In、Al等），在工艺方面与化合物半导体类似，在化合物晶圆制造方面，三安光电具有较强的实力。
&/p&&br&&p&
2）红外与可见光CIS
&/p&&br&&p&
中国大陆目前已经在摄像头方面形成了完善的产业链结构，在CIS芯片方面有北京君正（拟收购OV和思必科）、格科微电子、比亚迪电子等公司，在光学透镜方面有舜宇光学、联创电子，在模组制造方面有欧菲光、舜宇光学、丘钛科技等公司。
&/p&&br&&p&
3D视觉方案需要克服环境光线的干扰，因此在红外CIS上需要添加窄带滤色片，国内公司水晶光电具有深厚的技术基础和较高的国际知名度，有望受益。
&/p&&br&&p&
3）图像处理芯片
&/p&&br&&p&
在图像处理芯片方面，国内公司全志科技、北京君正和瑞芯微具备一定的实力，尤其是在几年前平板电脑爆发时得到了快速成长。
&/p&&br&&p&
4）结构光DOE与Lens
&/p&&br&&p&
对于结构光方案而言，需要通过衍射光栅DOE和光学棱镜Lens，获得特定形状的光斑，一般采用MEMS工艺制造加工。
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文章节选自海通电子陈平/谢磊/张天闻团队的报告，本站获授权转载
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所属团队合作的成果，&strong&该团队开发出一种新型光遗传学工具，能够从微型背包向蜻蜓神经系统中与转向相关的特定神经元发送“控制命令“。&/strong&&/p&&br&&p&这项由霍华德·休斯医学研究所研究员 Anthony Leonardo 领导的前期研究，进一步增强了研究者对蜻蜓神经系统中控制飞行的“转向神经元”的深入理解。&strong&这些&/strong&&strong&研究者们尝试利用合成生物技术，将具有类似于眼睛感光功能的基因片段嵌入蜻蜓的“转向神经元”中，从而使这些神经元具有光刺激敏感性。&/strong&&/p&&br&&img src=&/v2-43a4d3d551b71e99eedca3b_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&426& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-43a4d3d551b71e99eedca3b_r.jpg&&&br&&p&Draper公司的研究者则致力于开发一种称为&strong&“光极”（optrodes）的微型光学结构，&/strong&能够从微型背包系统发出光脉冲，进入蜻蜓的神经索并激活其特定的“转向神经元”。&br&&/p&&br&&p&传统光纤过于坚硬，不适于包裹蜻蜓微小而脆弱的神经索。所以，Draper公司开发出&strong&一种新型柔性“光极”结构，&/strong&&strong&能够以亚毫米级精度弯曲光束，从而能够精准地定位神经激活的靶向位置，并且不会损坏相邻的成千上万的神经元。&/strong&&/p&&br&&p&“总有一天，这类工具（光极）也会用于改进人类的医学治疗，提升疗效的同时副作用更小”，Jesse说。“我们的柔性光极技术提供了一种新的解决思路，使得&strong&微型诊断、安全接入微小神经目标以及高精准药物递送等&/strong&成为可能。”&/p&&br&&p&&strong&这种“蜻蜓无人机”目前已经成功实现了试飞，但从严格意义上讲，&/strong&&strong&其实是蜻蜓本身的自主飞行。&/strong&但 Draper 公司在各相关领域完善的技术解决方案，则是制造这种神奇的生物机器人的关键所在。&/p&&br&&img src=&/v2-2d820dd42adca7afd3fba7b2b163caa1_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&386& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-2d820dd42adca7afd3fba7b2b163caa1_r.jpg&&&br&&p&&strong&以下是该公司的部分技术解决方案：&/strong&&br&&/p&&br&&p&&strong&定位、导航及授时（PN&T）：&/strong&通过精密硬件技术、全面的算法及软件开发技术，以及独特的基础架构等，开发并提供新型PN&T系统解决方案，来解决引导、导航和控制问题。包括从高精准的洲际、潜射弹道导弹的惯性解决方案，到炮射弹药的集成惯性导航系统，再到GPS不适用的苛刻环境下士兵导航等解决方案。&/p&&br&&p&&strong&自主系统：&/strong&通过综合其任务规划、PN&T、情境感知等技术，开发和部署用于海、陆、空以及水下需求的自主系统。这些自主系统依复杂度不同分为涉及人类干预的系统和没有人类干预的完全自主系统。&/p&&br&&p&&strong&微系统：&/strong&通过定制封装与互连技术相结合，将超高集成密度（iUHD）的异构组件模块使得系统在保证功能性的同时，尺寸足够微小。&/p&&br&&p&&img src=&/v2-99f2d40ec536e0a55d3eb6d_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-99f2d40ec536e0a55d3eb6d_r.jpg&&图丨蜻蜓背包导航系统的各个组件&/p&&br&&p&&strong&生物医学解决方案：&/strong&Draper公司的生物医学方案解决能力主要集中在微系统、微电子、计算建模、算法开发以及图像和数据分析等应用上，主要涉及生物医疗及相关领域。具体包括应用于可穿戴或可植入的医疗装置、器官辅助装置以及药物递送系统等的MEMS、微流控以及纳米结构技术等。&/p&&br&&p&&strong&材料工程及微加工：&/strong&Draper公司在宏观、微观及纳观尺度范围设计、表征及加工不同材料的专业技能。在多尺度范围理解材料的物理性质及行为，对于成功利用其设计组件或系统是至关重要的。&/p&
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&p&对于诸如触屏设备中用到的电容传感器，其中包含了大量内嵌在透明介电材料（比如玻璃，甚至蓝宝石屏幕）中的导电电极。这些电极本身非常薄，由几乎完全透明的材料制成，且对裸眼不可见。&br&
让我们先从一个非常基本的结构开始，其中包括两个以 90° 角交叉放置的电极阵列，如下图所示。&/p&
&p&请注意实际的触摸屏要比我们这里所看到的更复杂，不过模拟技巧基本相同。&/p&&p&&img src=&/v2-45a3e3c1f74ddb4637727fe_b.png& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&464& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&/v2-45a3e3c1f74ddb4637727fe_r.png&&&i&电容触屏传感器中核心部件的简化示意图（非等比例）&/i&&/p&
&p&当向任意两个或更多电极之间施加一个电压差时，就会产生静电场。虽然静电场在电极之间和环绕电极的区域最强，但它还是会向外延伸一定距离。当导电物体（比如手指）接近这一区域时，电场就将发生改变，从而能够检测到两个主动电极间合成电容的变化。我们正是通过该电容差来传感正在触摸屏幕的手指位置。&/p&
&p&当向部分电极间施加一个电势差时，其他电极可以是单独电绝缘，或是在电学上连接为一个整体，但仍处于电绝缘状态。因此，它们可以有一个恒定但未知的电势。&/p&
&p&能否正确模拟这些电极、环绕金属壳，以及其他介电物体，是计算电容变化的关键。让我们来看一下如何使用&a href=&/?target=http%3A///acdc-module& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&& AC/DC 模块&i class=&icon-external&&&/i&&/a&的功能来实现这一点。&/p&
&h3&模拟腕表中的电容传感器&/h3&
&p&对于这样一个相对较小的设备，我们可以模拟整个结构；传感器的尺寸仅为 20 * 30 mm，两个电极之间的间距为 1 mm。对于更大的触摸屏，更合理的做法是仅考虑整块屏幕中的一小块区域。&/p&
&p&&i&&img src=&/v2-708996adfeed70c6c6ae7bbd33d6311b_b.png& data-rawwidth=&558& data-rawheight=&694& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&558& data-original=&/v2-708996adfeed70c6c6ae7bbd33d6311b_r.png&&内嵌在玻璃表盘（透明）中的电容传感器。表带和表壳仅用于可视化目的。&/i&&/p&
&p&如下图所示，模拟域为圆柱形区域。该区域包含了玻璃屏、手指以及手表周围的空气。我们有理由认为&a href=&/?target=http%3A//./model/computing-the-effect-of-fringing-fields-on-capacitance-12605& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&周围空气尺寸的影响会随着尺寸的增大而迅速减小&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&/p&
&h4&所使用的边界条件&/h4&
&p&在这里，空气域的边界被设定为零电荷条件，以将边界模拟为自由空间。此外，平行电极中的两个设定为接地边界条件，电压场固定为零。垂直电极中的两个设定为终端边界条件，电压为恒定值。终端边界条件将自动计算电容。其他所有边界都通过悬浮电位边界条件模拟。&/p&&i&&img src=&/v2-01c53dfbd8a80c_b.png& data-rawwidth=&712& data-rawheight=&361& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&712& data-original=&/v2-01c53dfbd8a80c_r.png&&可视化有限元模型。手指（灰色）、电屏蔽（橙色），以及所有未激励的电极（红色和绿色）均通过悬浮电位边界条件模拟。在两个电极（白色和黑色）上施加了电势差。部分表盘（青色）被隐藏。其他所有面则使用了电绝缘边界条件（蓝色）。空气和表盘进行了体网格剖分。为清楚起见，仅显示了部分表面上的网格。&/i&
&p&悬浮电位边界条件用于表示电荷可自由重新分布的一组表面。设定的目的是为了模拟拥有恒定但未知电势的物体边界。这是在外部施加静电场的结果。&/p&
&p&几组面上使用了这类悬浮电位边界条件，比如手表的底面，它代表了玻璃壳下的电屏蔽。当前未被激励的电极是单独的悬浮电位边界条件中的一部分（假定所有电极在电学上连接在一起）。注意，可使用&i&悬浮电位组&/i&选项来允许每个物理上独立的边界浮动到不同的恒定电压上。也可以将任何组合的电极通过归入相同的组来把它们在电学上连接在一起。&/p&
&p&手指边界（包含在模型中时）也使用了悬浮电位边界条件。假定相对空气和介电层，人体相对来说是良导体。&/p&
&h4&所用材料&/h4&
&p&这里只用到了两种不同的材料。大部分域中使用了预置&i&空气&/i&材料，介电常数设定为 1。屏幕使用了预置&i&石英玻璃&/i&材料，以给予它较高的介电常数。&/p&
&p&虽然屏幕本身是由不同材料组成的三明治状夹层结构，我们可以假定所有层都有相同的材料属性。因此，无须明确模拟它们间的每个边界；所有层都处理为一个单独的域。&/p&&i&&img src=&/v2-cd02f9f2e4f0b8bf50361_b.png& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&750& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&/v2-cd02f9f2e4f0b8bf50361_r.png&&对电场值对数的颜色可视化。由于手指看作悬浮电位，其内部电场可忽略。&/i&
&h3&使用自适应网格细化所获得的精确解&/h3&
&p&要获得精确的结果就要有足够细化的有限元网格，以解析电压场的空间变化。虽然我们计算前不知道电压场中最剧烈的变化将出现在哪里，但可以通过&a href=&/?target=http%3A//./blogs/meshing-considerations-linear-static-problems-cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&自适应网格细化&i class=&icon-external&&&/i&&/a&来让软件自行决定哪里需要更小的网格单元。&/p&
&br&&p&我们使用了几次自适应网格细化，结果如下表所示。这些结果是在配置有 3.7 GHz 八核至强处理器、64 GB 内存的计算机上得出的：&/p&&p&&img src=&/v2-b6b99c84db6b022f902fe3_b.png& data-rawwidth=&707& data-rawheight=&331& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&707& data-original=&/v2-b6b99c84db6b022f902fe3_r.png&&从上表可以推断出，我们可以从一个非常粗化的网格开始，然后使用自适应网格细化来得到更精确的电容值。不过，这样做会增加内存使用并延长求解时间。电容百分比差异针对的是网格最细化的情况。&/p&
&h3&计算电容矩阵&/h3&
&p&到目前为止，我们只关注了阵列中两个电极间电容的计算。实际上，我们希望能计算电容阵列中所有电极间的电容，即&i&电容矩阵&/i&。该对称方阵定义了系统中所有电极上所施加电压和电荷之间的关系。对由&i& n&/i& 个电极和一个接地组成的系统，矩阵为：&/p&&br&&p&&img src=&/v2-c64140a8aba6e1c19463_b.png& data-rawwidth=&343& data-rawheight=&87& class=&content_image& width=&343&&矩阵中对角分量由积分所有域中的电能密度计算得到： &/p&&p&&img src=&/v2-39e0ac3a6eb_b.png& data-rawwidth=&158& data-rawheight=&60& class=&content_image& width=&158&&其中&/p&&br&&p&&img src=&/v2-58e77960b7def60f1e56bcb0910bed7c_b.png& data-rawwidth=&153& data-rawheight=&63& class=&content_image& width=&153&&非对角项由以下公式给出：&/p&&p&&img src=&/v2-ab01a3dc47fe6054dbe56d_b.png& data-rawwidth=&363& data-rawheight=&62& class=&content_image& width=&363&&其中&/p&&p&&img src=&/v2-a1f20f48cbd3dd5a6e03111_b.png& data-rawwidth=&175& data-rawheight=&87& class=&content_image& width=&175&&这些对角和非对角项由软件自动计算得到，这部分内容将在后续博文中更详细介绍。
&/p&&h3&小结&/h3&
&p&我们研究了利用 AC/DC 模块的静电模拟}
本课程的实践教学具有以下特色：
&&（1）在实践教学中贯彻理论与实践结合、基础与应用结合、教学与科研结合的原则。注重转变教育思想、不断更新教育理念，以适应21世纪电气工程专业人才培养要求，紧跟现代教育理念，体现“以生为本”的思想，营造一个新的开放式的实验教学环境。
&&（2）因材施教，采用多层次的实践教学体系，培养学生的实验能力、实践能力和创新能力。电力电子技术的实践教学分成3个层次，包括基础实验（其中又含必做、选做实验，既有验证性、也有设计性和研究性实验）、综合性实验和创新实践。充分满足不同基础学生的学习要求，促进了学生创新思维方法和能力的培养。
&&（3）在实验平台建设中，采用外购实验平台和自行开发实验模块相结合的方式构建具有本课程特色的实验硬件。开发的实验模块不仅可以进行验证性实验，而且具有更好的开放性，可以进行一定的研究性实验。开发的实验模块不仅可以进行变换器的开环实验，而且可以进行闭环实验研究，除了市售电力电子实验设备的主电路实验功能外，还具备了更丰富的控制电路实验。由于采用了获得专利授权的实验挂箱设备，可以方便地根据教学要求升级更新实验设备，扩展实验挂箱功能，以便适应教学日新月异的要求。
&&（4）构建了电力电子与电力传动开放实验室。实验设备采用积木式结构，开放至底层元件级别，灵活性好，可扩展能力强；即可服务于电力电子技术课程实验，也可训练学生综合应用《电力电子技术》、《电机学》、《自动控制原理》、《现代调速技术》、《开关电源技术》等课程知识，有助于学生的创新能力和动手能力的培养。
&&（5）在实践教学建设中坚持教学实践和科研工作结合，坚持教学实践与专业特色结合。构建了新能源发电、航空配电系统等创新研究实验平台；要求理论教学的教师积极参与实验课和参与实验教学改革，并努力将科研成果转化为实验教学资源，开出了一系列具有广泛工程背景和学术水平的综合性、研究性实验；坚持服务于航空航天民航的特色，将专业实践与航空航天电源的发电、配电与功率变换等应用需求紧密结合，结合航空电源重点实验室的研究成果，将航空航天典型的应用研究和工程案例穿插到专业实践教学中。
&&通过严谨的理论教学和多层次的实践锻炼，培养的本专业学生既具有扎实的理论基础知识，又具有良好的动手和创新能力。电气工程与自动化专业近三年有2组学生获得国家大学生创新实验项目、6组获得省大学生创新实验项目；连续多年在全国大学生“挑战杯”课外科技竞赛中屡获大奖，2003年获第八届全国大学生“挑战杯”课外科技作品二等奖，2005年获第九届全国大学生“挑战杯”课外科技作品一等奖，2007年获第十届全国大学生“挑战杯”课外科技作品特等奖；2008年获德州仪器(TI)公司DSP大奖赛特等奖；英飞凌”全国电子设计大奖赛二等奖。近五年来五十多名本专业本科毕业生在后续的研究生学习期间申请并获得了国家发明专利授权。电气工程与自动化培养的学生得到社会的高度认同，近十家电源企业在本专业设立专项奖学金。
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管理员邮箱:我猜题主已经进实验室了，跟着师兄们好好学就是了。现在课题组的硬件积累已经很成熟了。&br&&br&可以先把原有前辈设计好的板子，自己动手焊起来，调试的过程其实就是对硬件回路的学习。硬件部分，主要有电压电流采样调理电路、位置信号处理电路、电源部分、过流过温保护电路、功率模块驱动电路、DSP最小系统和功率电路（主拓扑）。组里有各种新型电机，要学会根据电机选定合适的功率电路，然后去查功率模块的说明书，刚开始建议用分立模块而不是集成模块。电源部分主要指硬件电路所用到+/-15V，5V，3.3V芯片供电电源，这部分能看懂说明书并会估算硬件电路所需的功率就够了。驱动电路部分，思考下驱动芯片或光耦器件的动态性能与PWM频率上限的关系。DSP最小系统主要是抄板，当然稳定性很重要，组里以前的板子和研旭比，稳定性还是要差些。过流过温电路是最简单的硬件保护电路，用到了一丁点儿数字电路。&br&电压电流采样调理电路，重点抓住这部分硬件电路的幅频特性，可以用Simulink仿真一下。别停留在模电水平理解这部分电路，要想到这部分对整个控制系统中的影响。&br&位置信号电路，组里有旋变和光电编码器两种硬件方案。主要思考编码器分辨率对磁场定向的影响。&br&以上是硬件部分在设计方案，画PCB以及调试之后，应当具备的思考能力。做硬件的过程，相当于把模拟电路、数字电路、电力电子拓扑部分、自控原理经典部分等内容实践了一遍。&br&题外话：硬件虽然很重要，但是对于电机控制来说，上升空间已不大。当然这不是否定硬件工程师的意义，电磁干扰和信号完整性同样很难精通。只是国内对于硬件知识产权做的不好罢了。快毕业的时候，有个小企业找我帮忙调试他们的一个小型电动车控制器，看完他们的硬件后，才发现自己以前在硬件上浪费的时间太多。为什么这么说呢，因为他们的硬件是直接拷贝某厂的产品，而且集成度完爆实验室的硬件，但是他们的生产进度却卡在了程序算法上，据说之前找了某几个高校的老师，但是大多打了水漂，仅有的一个做了一些成果的博士，因为出国中断了任务。&br&不过还是建议在学校有条件的情况下，动手做做硬件，这样的机会并不是每个实验室都有的。况且，以后进了企业，分工明确，软件硬件工程师撕逼的时候，甩锅也知道是哪里的问题。&br&&br&软件部分：重点看ADC，DAC，PWM，EQEP/ECAP，System Control and Interrupts 这几部分的Reference Guide和代码例程，学会配置寄存器、理解中断和主循环。这部分内容和微机原理的学习相似。&br&&br&算法部分：&br&基本的数字滤波可以用Simulink工具箱设计并用代码生成，这是最简单的方法。位置计算和速度计算在EQEP的Reference Guide中，即M/T法。这部分用到了数字信号处理和电力拖动自动控制系统中的部分内容。&br&SVPWM可以直接看MotorWare里的代码，能用Simulink把这部分代码逆向仿真出来，对于以后做多电平/多相SVPWM都很有帮助。&br&&br&如果能在大四这一年把这些都做一遍，你已经很强了，不过到这一步必然离不开师兄的指导，千万别宅宿舍里闭门造车，勤去实验室打打杂。&br&&br&电机控制理论：重点看王成元的《现代电机控制技术》！！！偶尔看看&a href=&/question//answer/& class=&internal&&求推荐几本关于电机拖动的英文课本，适合硕士读的？ - 知乎用户的回答&/a&。这部分不能套用本科刷题的学习习惯，有时间的话，把王成元书里的内容（PMSM/IM的Vector Control/DTC）全部用Simulink独立实现一遍，碰到实在不能解决的bug再去参考前辈的仿真。很多人搞不懂Vector Control、DTC以及SVPWM的关系，只能说基础没打牢。&br&基本实验的实施过程，应当是每做一个环节，对应一个Simulink仿真，仿真尽可能和实际一致。如果控制器参数能直接用在程序里，并且结果相近，这个仿真才有实际意义，要做到这一点并不容易。&br&如果打算以后去企业，可以研究下MotorWare的OOC思想，或者看看刘杰的几本关于基于模型设计的书籍，MATLAB官网有PMSM的例子，但是想调通还是蛮坑的，淘宝有个工作室做这方面的开发板和配套资料。基于模型设计电力电子方面的论文可以看看Omar Hegazy的。组里有dSPACE和ADI的实时平台，不过资源有限，读博的话，可以用起来，毕竟发文章才是最重要的。不建议直接上dSPACE这类工具的原因是，有些人效果没做出来，连问题出在硬件还是算法本身都搞不清楚，要知道硬件也是整个控制系统的一部分。&br&控制理论进阶主要看组里WEMPEC的视频和Digital Control Theory。&br&&br&最后希望你没进错课题组，里面有电磁设计、机械加工、软硬件全能的师兄们值得学习，当然辛苦也是少不了的。
我猜题主已经进实验室了，跟着师兄们好好学就是了。现在课题组的硬件积累已经很成熟了。 可以先把原有前辈设计好的板子，自己动手焊起来，调试的过程其实就是对硬件回路的学习。硬件部分，主要有电压电流采样调理电路、位置信号处理电路、电源部分、过流过…
直系学长路过。本科选方向的时间在每年大二的下学期，现在题主的选方向时间肯定已经过了，但是我还是想肤浅地讲讲这个问题，如果有幸能帮助到以后的学弟妹，我倍感欣慰啊。&br&首先，扯个淡，我觉得不要动辄用强电/弱电来划分电气工程这个学科，不要觉得电力系统高压绝缘就是强电，工企电器电工电子学什么的是弱电，每个二级学科现在研究的领域涉及都很庞杂，电力系统也有搞通信的搞装置自动化的涉及弱电知识，电力电子也有电力系统中的应用涉及高压设备，电器就更不用说了，研究断路器什么的从来都是高压大电流应用，算哪门子的弱电呢。&br&关于电气的二级学科，可以简单参考一下我以前写的一篇回答：&a href=&/question//answer/& class=&internal&&电气工程及其自动化专业考研高校及二级学科方向选择？ - 张珅华的回答&/a&&br&-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&下面回答题主的疑问。&br&我本科选择的是工企（电力电子方向），当时就是冲着以后不想去电网而选择的。现在在电力电子方向继续读研。&b&我认为如果不想去电网，而是想最大程度地发挥自己的所学所得，并以此获得成就感，电力电子方向是最好的选择。&/b&电力电子的某老师在当年分方向大会的时候就说过：选择了我们教研室，天高任鸟飞，海阔凭鱼跃。这也恰恰是我这个观点的映证。不得不说，电力电子要求较高动手能力和扎实实用的理论知识体系，及其将来如果在私企外企从事技术研发工作，对个人技术的要求是高于电网基层工作的。&br&接下来谈一谈题主比较关注的就业。电网工作内容和前途的话可以自行搜索一下相关人士的回答。题主的兴趣主要在于电力电子或者电器，还提到了工企（XJTU工企分为电力电子和双控），涉及到电力电子，电气工程的控制理论与控制工程，电器这三个学科。电器和双控（原电气自动化技术延伸而来）的就业领域也很广，我由于专业原因还是简单扯一下电力电子的就业吧。&br&首先，如果是本科生直接就业，方向几乎没有任何卵用，大家学的都差不了几门课，就毕设的时候根据不同导师做的东西不太一样而已。因此如果选择电力电子，我还是建议你读研的。&br&知乎在电力电子方面活跃的大神还是比较多的，关于电力电子就业，可以参考 &a data-hash=&8df633ee98c506fb65f5bcc842bff5bd& href=&///people/8df633ee98c506fb65f5bcc842bff5bd& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@future energy& data-tip=&p$b$8df633ee98c506fb65f5bcc842bff5bd& data-hovercard=&p$b$8df633ee98c506fb65f5bcc842bff5bd&&@future energy&/a& 的相关回答：&a href=&/question//answer/& class=&internal&&电力电子与电力传动专业研究生有哪些比较好的对口的单位/公司？ - 知乎用户的回答&/a&&br&我再简单说几句，电力电子也是可以去电网工作的，因为现在电气工程二级学科的毕业证统一都写得是“电气工程”（不知是否所有学校如此），不再区分具体的二级学科，所以完全符合各个电网公司的招聘要求，事实上也有很多电力电子的硕博士毕业去了电网工作。当然，电网更偏爱招电力系统高电压等方向，这也是情理之中的。&br&如果想单纯的从事电力电子的技术研发工作，那么私企外企就是最好的归宿了，这些年外企的光景大多数都不太好，私企给的薪资都高一些。毕业生去的较多的主要集中在工业自动化，新能源并网，电力系统电力电子设备，半导体IC，电源研发等领域。像汇川，华为，荣信，许继，南瑞继保，台达，远景能源，MPS，汐力杰，TI，阳光电源，思源等等企业，各电力设计院，GE/ABB/西门子/施耐德/艾默生这种外企的也有。具体作选择往往就要结合自己的兴趣，实力还有技能储备是哪个方面。上面有答主贴出某年电力电子大量去了思源清能，这确实是事实，因为那一年思源清能大力拓展自己的APF/SVG电能质量方面的业务，希望用较高的薪水大量批发我们这里的毕业生，造成了当年被思源清能招走大量毕业生的局面。&br&另外有答主提到了研发,技术支持等工作岗位的问题，我建议可以看一看这个问题下面很多过来人的回答：&a href=&/question//answer/& class=&internal&&电气本科毕业生想到低压电器制造企业做技术类工作，这么多岗位该如何选择呢？ - 知乎用户的回答&/a&
直系学长路过。本科选方向的时间在每年大二的下学期，现在题主的选方向时间肯定已经过了，但是我还是想肤浅地讲讲这个问题，如果有幸能帮助到以后的学弟妹，我倍感欣慰啊。 首先，扯个淡，我觉得不要动辄用强电/弱电来划分电气工程这个学科，不要觉得电力系…
看你的描述并没有学过电力电子和开关电源的相关知识，不太建议进入电源行业。如果很想成为电源工程师的话，考个电力电子方向的研究生是个不错的选择。&br&&br&首先，对于电源工程师来说，DSP的使用并不需要达到很高的水平，只需要掌握一些常用外设(PWM、AD、数据总线、通信接口等)的使用方法和PID等控制算法的实现即可。而且DSP只会应用在数字电源上，服务器电源我不太清楚，PC电源肯定是用不上了，成本太高(一个电源卖三四百，一片28335就要80，就算用便宜的Piccolo系列也得要2、30，对比常用的UC3844等模拟芯片只要几毛钱)。&br&&br&其次，电源工程师需要掌握的技能很多，核心的如各种拓扑的模态、磁性元件的设计、控制环路的设计、电路的仿真和分析、EMC/EMI的设计等，起辅助作用但又是必要的有PCB的绘制、元器件的选型级周边电路的设计、模电数电微机原理、热设计和机械结构设计等，如果是数字电源的话还有数字控制器(DSP和FPGA)的使用。当然，学好英语也是非常必要的。&br&这里列举的也许并不完备，不过一个自动化专业的本科毕业生是不太可能全部拥有这些能力的。当然，你可以在企业中边工作边学，不过我认为有些理论知识还是在学校里学比较好，大部分工程能力在学校做项目时也可以掌握，况且本科毕业生还是很难接触到核心技术的。&br&&br&最后说说就业吧。如果一个应届毕业的硕士，能拥有立开发一款电源产品的能力的话，去一些比较好的企业(如华为、台达等)第一年基本上能拿到10W+。虽然比不上互联网动辄4、50万的年薪，不过作为一个夕阳行业，这个待遇还是不错的。不过今年的经济形势不太好，很多企业都缩减了招聘的人数，电源行业的就业还是挺难的，我的几个师兄今年找工作就遇到了这个问题，接下来几年估计也很难有大的改善。&br&&br&综上，不建议去搞电源。&br&&br&祝顺利。&br&&br&PS：本科毕业生的话基本上不太可能进研发岗，就算是进技术岗，一般也都是些技术支持啊、写写技术文档啊这些工作，很难接触到核心的技术。如果真的很想学到技术的话，至少也得念个硕士吧。
看你的描述并没有学过电力电子和开关电源的相关知识，不太建议进入电源行业。如果很想成为电源工程师的话，考个电力电子方向的研究生是个不错的选择。 首先，对于电源工程师来说，DSP的使用并不需要达到很高的水平，只需要掌握一些常用外设(PWM、AD、数据总…
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881 条内容不请自来，正好最近学到这些内容，说说我的理解。&br&&br&首先感觉题主的问题是不正确的。这四种存储器并不都是利用电容进行存储的。&br&首先是密度较高的Dynamic Random Access Memory (DRAM)：&br&&img src=&/a6b7c2ff3c20_b.jpg& data-rawwidth=&291& data-rawheight=&196& class=&content_image& width=&291&&&br&毫无疑问DRAM就是按照题主的问题，利用电容充放电存储数据，而电容是会漏电的，另外读取操作也会影响电荷存储，所以需要利用时钟信号进行refresh。&br&第二种是Static Random Access Memory (SRAM)：&br&&img src=&/6cfe245bc36e526eefec6c3_b.jpg& data-rawwidth=&368& data-rawheight=&177& class=&content_image& width=&368&&可以看到SRAM并不是利用电容存储电荷来记录数据，而是用两个inverter形成一个loop分别存储bit和bit_b，而我们还知道inverter连接vdd，是会对数据进行不停的restore的，如果停止供电，失去了restore的loop中的信号会很快衰减到不可读取。&br&&br&以上是为什么DRAM和SRAM是易失性的。&br&&br&而NAND和NOR型的闪存，存储原理是不同的。（以下内容部分来自wikipedia）&br&先说NOR flash：&br&&img src=&/866dabcaf6c8a7ec3edcb73_b.jpg& data-rawwidth=&328& data-rawheight=&265& class=&content_image& width=&328&&同普通的mosfet不同的是，这里有两个gate，一个普通的control gate，还有一个在control gate和channel之间的floating gate。存储的关键就是这个floating gate。它是与周围绝缘的，一旦注入电荷，可以长时间保持状态而不耗散。这些电荷可以改变control gate产生的电场，进而改变沟道产生的阈值电压Vth，所以在相同的操作电压之下，通过控制floating gate的状态可以影响沟道是否导通，形成了1和0的区别。回到题主的问题，为什么NOR flash是具有nonvolatility呢？关键就是上面描述的一句话：floating gate与周遭是绝缘的，一旦充电可以长久保持，所以不需要定期刷新状态。&br&最后是NAND flash：&br&***********************************&br&&br&此处没有图……我是凑数的……&br&&br&***********************************&br&好叭，我偷懒了，因为本质上NAND flash也是利用floating gate transistor进行存储读写的，所以原理和NOR flash没有大区别，只不过NAND flash是串联到一起的，不过这个和本问题关系不太大，不赘述了。&br&&br&所以，综上，DRAM和SRAM需要供电是因为他们如果失去了供电存储用的电荷或者信号会很快衰减消失，所以需要不停的刷新维持状态，而NAND/NOR flash存储的电荷是很难耗散的，所以不需要刷新。&br&&br&如果理解有问题，请多多指正。
不请自来，正好最近学到这些内容，说说我的理解。 首先感觉题主的问题是不正确的。这四种存储器并不都是利用电容进行存储的。 首先是密度较高的Dynamic Random Access Memory (DRAM)： 毫无疑问DRAM就是按照题主的问题，利用电容充放电存储数据，而电容是会…
&img src=&/v2-cf0e0c86c4e0baefaffd22_b.jpg& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&615& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&/v2-cf0e0c86c4e0baefaffd22_r.jpg&&&p&三星终于从爆炸门中走了出来，受到来自DRAM 与NAND 价格上涨带动，三星把Intel从盘踞了14年的半导体王座上赶了下来，风光可谓一时无两。虽然下半年市况预料将会修正，但今年整体DRAM 仍可较去年成长39%，NAND 则成长25%，而这两项恰恰曾经帮助过Intel走向巅峰，真是成也萧何，败也萧何啊。说起NAND Flash，他和他的哥哥NOR Flash可谓是20世纪最重要的发明之一，他的诞生和发展很是曲折，生于日本，长于美国，如今却在韩国大放异彩。今天的历史故事要从他的发明人桀冈富士雄（Fujio Masuoka）和他的狗血东家说起。&/p&&h2&&strong&历史&/strong&&/h2&&p&Intel很早就发明了EPROM，这是一种可以用紫外线擦除的存储器。相较于ROM，它的内容可以更新而且可以保持10～20年，老式电脑的BIOS都存储于此。&img src=&/v2-d06e7ee95d2d0d0ebd06a4_b.jpg& data-rawwidth=&250& data-rawheight=&130& class=&content_image& width=&250&&&/p&&p&&i&
（Intel 1702）&/i&&br&&/p&&p&它的顶部必须被覆盖住，以防被阳光里的紫外线擦除。后来Intel在其基础上于1978年发明了电可擦除的升级版叫做EEPROM。不需要阳光的帮忙，方便多了，可是读取和擦除速度却非常缓慢。&/p&&p&这时我们的主人公富士雄出场了，他于1971年加入了东芝公司。受到了EEPROM的启发，他开始利用自己夜晚和周末的时间钻研一种能快速擦除的EERPOM。他在1980年取得突破，申请了一个叫做simultaneously erasable EEPROM的专利。然而，日本大公司的论资排辈却让这项划时代的发明石沉大海，直到4年之后。&/p&&p&“我终于被提拔了，可以不要批准就去工厂，让工人们帮忙做出样品了”，富士雄说。当他拿着他的样品参加当年的IEEE大会的时候，NOR Flash引起了轰动，以至于当他回到日本后，他的老板总是被Intel打来的要样品电话骚扰。他被奖励了几个人手帮忙，而这些人却是part-time的。而在大洋的另一边，Intel在收到样品后，立刻派出300多个工程师全力研发自己的版本。由于新发明的这种EEPROM擦除速度飞快，富士雄的同事建议他把这种技术取名Flash，暗合相机的闪光灯飞快闪烁之意。&/p&&p&东芝公司并没有把NOR flash技术当作宝贝，只是不想要别人插手而已。所以不停的起诉任何希望染指的公司，如TI公司。而富士雄却并没有停止他的追求，在1986年发明了NAND Flash，大大降低了制造成本。由于他的贡献，东芝奖励了他一笔几百美金的奖金和一个位置很高却悠闲的职位。做为一个工程师，他忍受不了这种待遇，不得不辞职进入大学继续科研。&/p&&p&东芝公司的短视很快招来了市场的惩罚。Flash市场迅速扩张，在90年代末期就达到数百亿美金的市场规模，Intel是这个市场的霸主，而东芝公司只享有很小的份额（NAND，NOR几乎没有）。在很长一段时间，东芝公司甚至不承认NOR flash是他发明的，说是Intel发明的。直到IEEE在1997年颁给富士雄特殊贡献奖后才改口。&/p&&p&富士雄觉得自己的贡献被东芝公司抹杀了，他愤然于2006年起诉了公司，并索要10亿日元的补偿。最后他和东芝公司达成和解，得到8700万日元（合758,000美元）。富士雄没有依旧停止自己的脚步，在获得进200个专利后，他还在向着下一个big thing进发。&img src=&/v2-9cfd0fec9c8cff44eba66_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&800& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/v2-9cfd0fec9c8cff44eba66_r.jpg&&&/p&&p&无疑富士雄是个英雄，有人说应该颁给他诺贝儿奖，他也是我还可以记得名字的发明人之一，而其他的很多技术发明人却泯然众人矣。从这个故事中也可以折射出日本大公司的官僚主义和大公司病。&/p&&h2&&strong&NOR VS NAND&/strong&&/h2&&p&那么什么是NOR Flash和NAND Flash？我们先来看看他们芯片的样子：&img src=&/v2-ca8cf1c9_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&390& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-ca8cf1c9_r.jpg&&&/p&&p&&i&
（左边是NAND,右边是NOR）&/i&&/p&&p&他们的电气原理我就不讲了，感兴趣的人也不多。我们这里主要聚焦在他们的共性和特性上。&br&&/p&&b&1。共性&/b&&p&A.
&strong& 都是非易失存储介质&/strong&。即掉电都不会丢失内容。&/p&&p&B.
&strong&在写入前都需要擦除&/strong&。实际上NOR Flash的一个bit可以从1变成0，而要从0变1就要擦除整块。NAND flash都需要擦除。&/p&&p&&b&2。特性&/b&&/p&&p&特性是决定使用哪种Flash的根据，我这里总结出一张表：&img src=&/v2-0f09c39ef43d96bbbfcd0_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&296& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-0f09c39ef43d96bbbfcd0_r.jpg&&&/p&如果以美光（Micron）自己的NAND和NOR对比的话，详细速度数据如下：&img src=&/v2-a5ac45ada9e4_b.jpg& data-rawwidth=&420& data-rawheight=&286& class=&content_image& width=&420&&&i&
（数据来源Micron）&/i&&br&&p&如果我们单独看随机读取速度：&img src=&/v2-b66e7b118ff319e27152c2faffdd4e0c_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&358& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-b66e7b118ff319e27152c2faffdd4e0c_r.jpg&&&/p&
（数据来源Micron）&/i&&p&如果用现在流行的关系图看是这样：&img src=&/v2-3cd653ee4426addb764cc2ee_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&418& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-3cd653ee4426addb764cc2ee_r.jpg&&&/p&
（数据来源Toshiba）&/i&&br&&h2&&strong&应用场景&/strong&&/h2&在PC和手机上我们都可以找到NOR和NAND Flash的身影。&p&&b&1。NOR Flash&/b&&/p&&p&NOR Flash和普通的内存比较像的一点是他们都可以支持随机访问，这使它也具有支持XIP（eXecute In Place）的特性，可以像普通ROM一样执行程序。这点让它成为BIOS等开机就要执行的代码的绝佳载体。&/p&&p&NOR Flash 根据与 Host 端接口的不同，可以分为 Parallel NOR Flash 和 Serial NOR Flash 两类。&img src=&/v2-9a8fd6fecc_b.png& data-rawwidth=&484& data-rawheight=&253& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&484& data-original=&/v2-9a8fd6fecc_r.png&&&/p&&p&Parallel NOR Flash 可以接入到 Host 的控制器 上，所存储的内容可以直接映射到 CPU 地址空间，不需要拷贝到 RAM 中即可被 CPU 访问。NOR Flash在BIOS中最早就是这种接口，叫做FWH（Firmware HUB），由于其接是并行接口，速度缓慢，现在基本已经被淘汰。Serial NOR Flash 的成本比 Parallel NOR Flash 低，主要通过 SPI 接口与 Host 也就是PCH相连。&/p&&p&现在几乎所有的BIOS和一些机顶盒上都是使用NOR Flash，它的大小一般在1MB到32MB之间，价格昂贵。&/p&&p&&b&2。NAND Flash&/b&&/p&&p&NAND Flash广泛应用在各种存储卡，U盘，SSD，eMMC等等大容量设备中。它的颗粒根据每个存储单元内存储比特个数的不同，可以分为 SLC（Single-Level Cell）、MLC（Multi-Level Cell） 和 TLC（Triple-Level Cell） 三类。其中，在一个存储单元中，SLC 可以存储 1 个比特，MLC 可以存储 2 个比特，TLC 则可以存储 3 个比特。&img src=&/v2-2abeb956ab03fe80dd5aff1_b.jpg& data-rawwidth=&630& data-rawheight=&129& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&630& data-original=&/v2-2abeb956ab03fe80dd5aff1_r.jpg&&&/p&&p&NAND Flash 的单个存储单元存储的比特位越多，读写性能会越差，寿命也越短，但是成本会更低。&img src=&/v2-d2a3ffe00cfc8ea_b.jpg& data-rawwidth=&630& data-rawheight=&301& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&630& data-original=&/v2-d2a3ffe00cfc8ea_r.jpg&&&/p&&p&现在高端SSD会选取MLC甚至SLC，低端SSD则选取TLC。SD卡一般选取TLC。&/p&&p&&b&3。其他&/b&&/p&&p&&strong&1.
最早的手机等设备之中既有NOR Flash也有NAND Flash。NOR Flash很小，因为支持XIP，所以负责初始化系统并提供NAND Flash的驱动，类似Bootloader。而NAND Flash则存储数据和OS镜像。三星最早提出Norless的概念，在它的CPU on die ROM中固话了NAND Flash的驱动，会把NAND flash的开始一小段拷贝到内存低端作为bootloader,这样昂贵的NOR Flash就被节省下来了，降低了手机主板成本和复杂度。渐渐NOR Flash在手机中慢慢消失了。&/p&&p&&strong&2.
NOR Flash最大的问题是擦写慢和可擦写次数少，但是很少会因为这个原因造成BIOS速度降低和损坏，你知道是为什么吗？&/p&&h2&&strong&尾声&/strong&&/h2&&p&NAND Flash相对NOR Flash更可能发生比特翻转，就必须采用错误探测/错误更正(EDC/ECC)算法，同时NAND Flash随着使用会渐渐产生坏块；我们在使用NAND Flash的SD卡上经常使用FAT文件系统，如果大家度过前面的文章（传送门：&a href=&/p/& class=&internal&&FAT文件系统与UEFI - 知乎专栏&/a&）就会知道，文件分配表会被频繁改写，而每块的擦写次数是NAND Flash寿命的决定性因素。如何才能平衡各块的擦写和为可能的坏块寻找替换呢？通常需要有一个特殊的软件层次，实现坏块管理、擦写均衡、ECC、垃圾回收等的功能，这一个软件层次称为 FTL（Flash Translation Layer）。根据 FTL 所在的位置的不同，可以把 Flash Memory 分为 Raw Flash 和 Managed Flash 两类：&img src=&/v2-bc1eb9095eab12ddcd17b5d1a2867cb4_b.png& data-rawwidth=&444& data-rawheight=&473& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&444& data-original=&/v2-bc1eb9095eab12ddcd17b5d1a2867cb4_r.png&&&/p&&p&最早大家都是使用raw Flash，FTL全由驱动程序实现。后来发展到SD和eMMC等，则由设备固件实现抽象。&/p&&p&FTL的原理是我们下一篇的主要内容。&/p&&p&闪存系列其他文章：&/p&&a href=&/p/& class=&internal&&杂说闪存一：关公战秦琼之 UFS VS NVMe&/a&&br&&a href=&/p/& class=&internal&&杂谈闪存三：FTL - 知乎专栏&/a&&br&&a href=&/p/& class=&internal&&杂说闪存四：闪存硬盘接口大比拼 - 知乎专栏&/a&&p&欢迎大家关注微信公众号&UEFIBlog&加入讨论，同时欢迎大家给本专栏和公众号投稿！&/p&
三星终于从爆炸门中走了出来，受到来自DRAM 与NAND 价格上涨带动，三星把Intel从盘踞了14年的半导体王座上赶了下来，风光可谓一时无两。虽然下半年市况预料将会修正，但今年整体DRAM 仍可较去年成长39%，NAND 则成长25%，而这两项恰恰曾经帮助过Intel走向巅…
&img src=&/v2-b15b2d58d6c060a5a5977eccf31733c9_b.jpg& data-rawwidth=&901& data-rawheight=&500& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&901& data-original=&/v2-b15b2d58d6c060a5a5977eccf31733c9_r.jpg&&&p&
文章节选自海通电子陈平/谢磊/张天闻团队的报告，本站获授权转载
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日前，关于苹果将在新一代的iPhone上使用前置3D摄像头的消息甚嚣。根据凯基证券分析师郭明池所说，这个摄像头包含红外模块，可以感知摄像头前的3D空间与物体。郭明池还预测，iPhone 8的3D前置镜头可以将深度信息与2D影像合并，并支持面部识别、虹膜识别和3D自拍等功能。
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不仅如此，这个摄像头可以扫描用户的头部情况，用来更换游戏当中人物的头像，甚至结合到AR应用当中，有非常深远的意义。前置镜头将采用来自PrimeSense的逻辑算法。苹果早在2013年就收购了该公司。
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下面我们细读海通电子的报告《3D视觉深度研究：智能交互进入新时代》，了解苹果将要使用的这个颠覆性技术。
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什么是3D深度相机
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3D深度相机是区别于我们平时用到的2D相机。与传统相机不同之处在于该相机可同时拍摄景物的灰阶影像资讯及包含深度的3维资讯。其设计原理系针对待测场景发射一参考光束，藉由计算回光的时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度资讯，此外再结合传统的相机拍摄，以获得2维影像资讯。
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这种深度相机具备以下优点：
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1）相对二维图像，可通过距离信息获取物体之间更加丰富的位置关系，即区分前景与后景
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2）深度信息依旧可以完成对目标图像的分割、标记、识别、跟踪等传统应用
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3）经过进一步深化处理，可以完成三维建模等应用
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4）能够快速完成对目标的识别与追踪
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5）主要配件成本相对低廉，包括CCD和普通 LED 等，对今后的普及化生产及使用有利
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6）借助 CMOS 的特性，可获取大量数据及信息，对复杂物体的姿态判断极为有效，无需扫描设备辅助工作。
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根据硬件实现方式的不同，目前行业内所采用的主流3D机器视觉大约有三种：结构光、TOF时间光、双目立体成像。
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1）结构光（Structure Light）
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通过激光的折射以及算法计算出物体的位置和深度信息，进而复原整个三维空间。结构光的代表产品有微软的Kinect一代。通过发射特定图形的散斑或者点阵的激光红外图案，当被测物体反射这些图案，通过摄像头捕捉到这些反射回来的图案，计算上面散斑或者点的大小，跟原始散斑或者点的尺寸做对比，从而测算出被测物体到摄像头之间的距离。
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目前是业界比较成熟的深度检测方案，很多的激光雷达和3D扫描技术都是采用的结构光方案。不过由于以折射光的落点位移来计算位置，这种技术不能计算出精确的深度信息，对识别的距离也有严格的要求。而且容易受到环境光线的干扰，强光下不适合，响应也比较慢。
&/p&&br&&img src=&/v2-78d456c19dee2d85e2fe7d982e6ff802_b.jpg& class=&content_image&&&p&
典型的结构光方案包括：PrimeSense（微软Kinect1代）、英特尔RealSense（前置方案）。
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2）光飞行时间（TIme of Flight）
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TOF系统是一种光雷达 (LIDAR) 系统，可从发射极向对象发射光脉冲，接收器则可通过计算光脉冲从发射器到对象，再以像素格式返回到接收器的运行时间来确定被测量对象的距离。TOF系统可同时获得整个场景，确定3D范围影像。利用测量得到的对象坐标可创建3D影像，并可用于机器人、制造、医疗技术以及数码摄影等领域的设备控制。
&/p&&br&&img src=&/v2-8debd4a7ac69c62831d5_b.jpg& class=&content_image&&&p&
TOF方案的优点在于响应速度快，深度信息精度高，不容易受环境光线干扰，这些优点使其成为移动端手势识别最被看好的方案。代表厂商有微软（Kinect2代）、意法半导体、英飞凌、德州仪器等。
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3）多角立体成像（MulTI-camera）
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现在手势识别领域的佼佼者Leap MoTion使用的就是这种技术。它使用两个或者两个以上的摄像头同时采集图像，通过比对这些不同摄像头在同一时刻获得的图像的差别，使用算法来计算深度信息，从而多角三维成像。
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Leap MoTion方案使用2个摄像机获得左右立体影像，该影像有些轻微偏移，与人眼同序。计算机通过比较这两个影像，就可获得对应于影像中物体位移的不同影像。该不同影像或地图可以是彩色的，也可以为灰阶，具体取决于特定系统的需求。
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双目多角立体成像方案的优点在于不容易受到环境光线的干扰，适合室外环境，满足7*24小时的长时间工作要求，不易损坏。缺点是昏暗环境、特征不明显时不适合，目前应用在智能安防监控、机器人视觉、物流检测等领域。
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由于3D深度相机的原理，他的出现将进一步解放双手，打开新的智能人机交互空间。
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回到2011年，苹果在推出的iPhone4S配备了语音识别助手Siri，利用人工智能技术，通过与消费者的语言对话，实现信息的交互。随后，语音交互越来越多地出现在智能终端上，尤其是随着人工智能语义识别技术的进步，语音交互的准确性和实用性大幅提升。亚马逊于2015年推出的ECHO智能音箱便是典型成功例子。
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语音识别可以完全解放双手，但是在人机互动方面的应用场景有一定的局限性，对于游戏娱乐、互动体验、拍照等领域，这些必须有用户肢体参与的场景，语音交互无法满足需求。因此，比现今触控屏更高层次的体感交互成为了广大厂商追求的目标。
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要实现体感交互，最重要的就是手势识别，因为手部动作是人体最丰富也是最常用的体感动作。对于智能手机而言，如果手势识别可以得到应用，那么包括手机自拍、游戏、浏览网页、购物等众多应用场景，在用户体验上均可以实现大幅提升，手机也将从触控屏时代走向手势识别时代。
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同时，人脸识别与追踪也是体感交互最具前景的方向之一。我们认为，人脸识别在移动端具有更加广阔的应用空间。例如目前指纹识别已经成为智能手机的标配，通过指纹识别来实现开机、支付、登陆确认等功能已经被大众所认可，并且创造了巨大的市场价值，但是指纹识别的局限性在于必须通过手指完成，手指放置的位置、手指表面的洁净度等因素都会极大地影响使用体验，而人脸识别可以完全解放双手，只需要借助摄像头对人脸信息的采集便可以完成识别与交互。
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因此无论是消费级市场的游戏、娱乐、交互，还是商业领域的医疗、工业、军事等，都需要丰富的手部动作来参与，因此手势识别具有非常广泛的应用场景。人脸识别也是3D深度相机所擅长的一个方向。
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主要巨头在移动端3D视觉领域的布局
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目前，有很多厂商已经在3D视觉领域有了深入的布局，我们来细看一下：
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（1）苹果——整合行业先驱PrimeSense，发力3D手势与人脸识别
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2013年11月，苹果收购以色列3D传感器生产商PrimeSense，收购费用为3.45亿美元。PrimeSense曾以给微软Kinect体感控制器提供3D技术著称，它将玩家的动作作为Xbox游戏的一部分，这些传感器允许玩家无需使用控制器就可跟游戏系统相连。
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2010年年底，PrimeSense 与华硕合作开发了Xtion Pro，和Kinect采用了同样的3D传感器，在PC上使用。2012年，PrimeSense推出了当时世界上体积最小的3D传感器Capri，它的分辨率是前代产品的3倍，而体型是前代的十分之一，环境光的检测性能是前代的50倍。自2013年收购PrimeSense之后，苹果推动PrimeSense的3D体感控制器向小型化发展，希望可以将其装配到电视、PC上，最终可以用在未来的iPhone上。
&/p&&br&&img src=&/v2-386afec2ad10a36cc5fd9169_b.jpg& class=&content_image&&&p&
2016年7月，苹果再次公布新型3D手势控制专利，是一个图形投影仪，内嵌在一个诸如如iPhone手机这样的iOS设备上，可以识别出用户的手势操作，由此可以作为把手势作为游戏的控制杆或者控制器。
&/p&&br&&img src=&/v2-0d187f72fd77f54d65ec8ce1ba6f754e_b.jpg& class=&content_image&&&p&
日，美国权威咨询机构Cowen and Company发布报告称，苹果的下一代iPhone可能会包含某种面部识别或手势识别功能，由安装在前置摄像头附近的一款新的激光发射器和红外感应器支持，新款iPhone可能会配备一种新的深度感应器，可以为未来的iPhone增添手势识别、人脸识别，甚至增强现实AR功能。
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（2）英特尔——持续强化升级RealSense，“结构光+双目立体光”
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早在2012年左右，英特尔便着重研发实感技术，当时叫Perceptual Computing，即感知计算，并开放英特尔感知计算软件开发套件2013 版。2013年1月，英特尔联合Nuance等多家公司推出了“感知计算”，类似于微软的Kinect，可进行手势与人脸识别，缺点是设备体积大，必须借助PC电脑完成。
&/p&&br&&img src=&/v2-69aec7e829d0b7a58278_b.jpg& class=&content_image&&&p&
前置实感3D摄像头和Kinect原理一样，它的工作原理是“结构光”，需要一颗红外传感器。远距离的3D摄像头，使用“双目主动立体成像原理”，需要两颗红外传感器。后文我们会详细拆解与分析。
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经过多年的努力，英特尔目前可以提供包括SR300独立摄像头、R200远距离后置摄像头（3-4米，室内室外使用，640*480分辨率）、F200近距离前置摄像头（0.2-1.2米，室内使用，640*480分辨率）等硬件产品。
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（3）微软——从Kinect到Handpose，3D识别精度大幅提升
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微软是最早涉足3D视觉的公司之一，公司在游戏领域推出XBOX游戏机，志在与索尼和任天堂的游戏机一较高下，为了形成自己的竞争优势，微软在2010年与PrimeSense合作，推出了XBOX360体感周边外设——Kinect1代。
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但是，当时采用结构光原理的Kinect1代的游戏体验并不好，产品的准确度、图像的分辨率和响应速度一直不理想。最大的问题是精度很难提高，因为计算斑点位移需要用图像在一个小范围区域内的来做块匹配，导致牺牲了像素级别的细节，凸凹不平的表面、物体边缘、很细的物体很难检测准确的深度。
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2012年微软先后收购了TOF（时间光）相机公司canesta和3dv，2013年微软终止与PrimeSense的合作，自行开发了Kinect2代（成为Kinect one），采用的是TOF（时间光）原理，无论精度、分辨率还是响应时间都得到了很大的提升。TOF原理发射一个强度随时间周期变化的正弦信号，通过获得发射、接受信号的相位差来计算深度，精度高很多。关于Kinect2代的原理分析我们将在后文详细阐述。
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（4）谷歌——Tango项目野心勃勃，提前布局移动端3D视觉
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Project Tango是谷歌公司的明星研究项目，由谷歌先进技术与项目部门和部分研究人员，以及硅谷Movidius（已被英特尔收购）合作研发，后者提供的芯片技术可以分析和表达来自传感器和摄像头的数据。Project Tango项目的目标是希望将人类的视觉带入移动设备，为移动设备加入类似人类对空间和运动的感知能力。
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Project Tango包含三块技术：运动追踪(Motion Tracking)，深度感知(Depth Perception)和区域学习(Area Learning)。首先是运动追踪，设备可以通过内置的姿态传感器（加速度计和陀螺仪等）来感知当前的位置；接下来是更深入的3D识别，可以检查出周围世界环境的形状，类似于英特尔的RealSense 3D摄像技术，可以获得更准确的姿态控制以及3D对象渲染；最后就是对周围的环境和区域绘制地图。
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（5）索尼——收购明星企业SoftKinetic，弥补短板
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2015年10月，SONY 宣布收购比利时传感器技术提供商SoftKinetic。SoftKinetic是一家专门从事深度传感摄像头技术的电脑视觉初创型企业，成立于2007年，专注研发体感技术，其传感器技术能够追踪诸如手势等相关的图像。SoftKinetic技术能够部署到安装在增强现实和虚拟现实硬件上的摄像头之中，从而增加手势与面部追踪的能力。SoftKinetic公司的摄像机采用TOF方案。
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（6）三星——手势识别助力凌空操作Gear VR
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科技公司Gestigon和Pmd在16年6月宣布在三星GearVR上合作研发手势识别，结合Pmd的CamBoard pico flexx深度传感器和Gestigon的Carnival AR/VR Interaction Suite（增强/虚拟现实互动套件），在现有的VR设备上进行无触摸手势交互。
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移动端3D视觉产业链分析
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前面提到，目前在移动端3D视觉方面，三种主流的方案（结构光、TOF时间光、双目立体成像）中，已经比较成熟的是结构光和TOF时间光。其中结构光方案最为成熟，已经大规模应用于工业3D视觉领域，但是极易受到外界光的干扰、响应速度较慢、识别精度较低，而TOF方案在这几个方面均比结构光方案具有一定的优势，因此TOF成为了目前在移动端被看好的方案。双目立体成像方案抗环境光干扰强，分辨率高，也是移动端可选方案之一，但是技术较新不够成熟，目前在机器人、自动驾驶领域应用较多。
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苹果公司在2017年的iPhone7中使用了意法半导体提供的基于TOF原理的前置距离传感器（proximity sensor）。而在此之前，苹果的iPhone5和iPhone6s采用的都是Heptagon提供的LED+光探测器的方案，从LED+光探测器到TOF，表明移动端TOF方案在技术方面已经获得了巨大的进步。通过Chipworks网站的拆解，可以看到意法为iPhone7提供的基于TOF原理的距离传感器，主要包括一个VCSEL发射器和两个SPAD（单光子雪崩二极管）探测器，被整合于一般的CMOS工艺中。
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TOF时间光相比于结构光更加适合应用到智能手机上，采用TOF原理来实现动作追踪和深度感知已经出现在谷歌的Project Tango方案中，主要用于空间三维数据的采集，与应用于手势/脸部识别是非常接近的。
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在景深传感器方面，采用的是TOF原理，使用的是英飞凌和PMD合作开发的技术方案。根据日本Nomura公司的分析报告，联想Phab2 Pro在红外发射方面采用的是Princeton Optronics设计的VCSEL（垂直腔面发射器），由台湾宏捷科（AWSC）提供代工；在红外接收方面，英飞凌负责提供红外CIS芯片，PMD提供飞时测距（TOF）形成景深数据部分；整个TOF模块由中国舜宇光学提供封装。
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通过详细分析微软Kinect二代（TOF原理），可以看到TOF方案的主要硬件结构为：红外光发射器（IR LD）、红外光图像传感器（IR CIS）、可见光图像传感器（Vis CIS）、图像处理芯片，硬件结构与联想Phab2 Pro相机是非常类似的。
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整个三维视觉系统的工作原理为：首先红外激光发射器（IR LD）发射出近红外光（IR Light），经过人手或人脸的反射之后，被红外图像传感器（IR CIS）所接收，这个图像信息用来计算人手所处的位置（Z轴）；同时，可见光图像传感器采集二维平面（X与Y轴）的人手信息（Vis Light）；两颗图像传感器的信息汇总至专用的图像处理芯片，从而得到人手或人脸的三维数据，实现空间定位。
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TOF与结构光的区别在于对红外光的使用方式不同，TOF通过计算红外光发出光线与返回光线之间的向位移变化换算为位置信息，而结构光依靠向物体投射一系列光线图案组合，然后通过检测光线的边缘来测量距离，二者的硬件结构是类似的。二者比较明显的区别在于，在红外光发射端，结构光由于需要形成特定的光学图案，所以需要添加特制的DOE（衍射光栅）和Lens（光学棱镜）。
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一、硬件层面：VCSEL与红外CIS摄像头成为市场新增量
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根据中国台湾科技时报的统计数据，对于移动端3D视觉而言，红外光发射器的成本在2-2.5美元/颗，是占比最高的单颗元器件；图像处理芯片，为1-1.5美元/颗；红外CIS与可见CIS的价格接近，为1-2美元/颗，在红外CIS上还需要添加高质量的红外滤色片（IR Fliter），价格为0.5-1美元/颗。整个系统模组的封装成本为3-4美元/颗。
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1）红外光发射器
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红外主要波长是700nm-2500nm。目前的摄像头图像传感器对900nm以上的红外光感应差，需要更强的光才能感测到，这就要求红外发射器有更大的电流，更多的功耗。而800nm以下的波长，太靠近可见光，极其容易受到太阳光的干扰，所以一般红外的波长在800nm-900nm。目前，可以提供800-900nm波段的光源主要有三种：红外LED、红外LD（激光二极管）和VCSEL（垂直腔面发射激光器）。
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三星Note7和富士通ARROWS NX F-04G手机中搭载的虹膜识别功能，采用的就是红外LED作为发光光源，波长为810nm，欧司朗提供。虹膜识别采用红外LED的重要原因是LED可提供大角度散射光，消费者在使用时位置即使眼睛位置有所偏差，虹膜也可以被照射到。但是红外LED不适合移动端3D视觉，尤其是集成到手机上的话，因为其光线指向性差、功耗大、响应速度较慢。
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红外激光二极管是指可在一个频率上产生相干红外光束的半导体二极管，通常是由砷化镓或掺杂有铟和铝之类其他材料的砷化镓制成。与LED相比，具有激光的定向性好、高亮度特点，比较常见的是LD-DFB规格（以FP腔为谐振腔，发出多纵模相干光），为边发射模式（简称EEL）。在激光通信、光存储、光陀螺、激光打印、测距以及雷达等方面以及获得了广泛的应用。
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VCSEL可以说是红外激光LD的一种，全名为垂直共振腔表面放射激光，顾名思义，它是可以垂直发射模式，与其他红外LD的边发射模式不同。VCSEL的垂直结构更加适合进行晶圆级制造和封测，规模量产之后的成本相比于边发射LD有优势，可靠性高，没有传统的激光器结构如暗线缺陷的失效模式。相比于LED，VCSEL的光谱质量高，中心波长温漂小，响应速度快，优势明显。
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综合分析三种方案，LED虽然成本低，但是发射光角度大，必须输出更多的功率以克服损失。此外，LED不能快速调制，限制了分辨率，需要增加闪光持续时间；边发射LD也是手势识别的可选方案，但是输出功率固定，边缘发射的模式在制造工艺方面兼容性不好。VCSEL比LD-EEL的优势在于所需的驱动电压和电流小，功耗低，光源可调变频率更高（可达数GHz），与化合物半导体工艺兼容，适合大规模集成制造。尤其是VCSEL功耗低、可调频率高的优点，使其比LD-EEL更加适合消费电子智能终端。
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VCSEL的制造依赖于MBE（分子束外延）或MOCVD（金属有机物气相沉积）工艺，在GaAs（80%左右的份额）或InP（15%左右的份额）晶圆上生长多层反射层与发射层。典型的VCSEL结构包括：激光腔（laser cavity），顶部和底部分布式布拉格反射器（DBR），电极等部分，其中激光腔的主要部分是量子阱（quantum wells）和光限制层（confinement structure）。
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由于VCSEL主要采用三五族化合物半导体材料GaAs或InP（含有In、Al等掺杂），因此移动端VCSEL产业链与化合物半导体产业链结构类似。
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目前，全球范围内主要的设计者包括Finsar、Lumentum、Princeton Optronics、Heptagon、ⅡⅥ等公司，它们在移动端VCSEL处于前沿的研发角色。由IQE、全新、联亚光电等公司提供三五族化合物EPI外延硅片，然后由宏捷科（Princeton Optronics合作方）、稳懋（Heptagon合作方）等公司进行晶圆制造，再经过联钧、矽品等公司的封测，便变成了独立的VCSEL器件。然后由设计公司提供给意法半导体、德州仪器、英飞凌等综合解决方案商，再提供给下游消费电子厂商。
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2）红外光图像传感器
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红外CMOS图像传感器（IR CIS）用来接收被手部或脸部反射的红外光，这是一个比较成熟的器件。在搭载虹膜识别功能的三星Note7和富士通ARROWS NX F-04G手机中均出现IR CIS，其中三星的红外CIS中传感芯片由三星自家提供，镜头来自于韩国厂商Kolen，模组由韩国厂商Patron制造。
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目前来看，红外CIS供应商主要包括意法半导体、奇景光电、三星电子、富士通等公司。相比于可见光CIS，红外CIS还是一个比较小的市场，但是增速很快，随着热成像、汽车夜视、安防监控、手势识别、虹膜识别等的普及，红外CIS出货量有望快速增长。
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对于3D视觉而言，IR红外摄像头与RGB可见光摄像头在滤色片方面存在较大的差异。传统的RGB可见光摄像头，需要采用高通红外滤色片，将不必要的低频近红外光过滤掉，以免红外光线对可见光部分造成影响，产生伪色或波纹，同时可以提高有效分辨率和彩色还原性。但是红外摄像头，为了不受到环境光线的干扰，需要使用窄带滤色片，只允许特定波段的近红外光通过，目前近红外窄带滤色片主要采用干涉原理，需要几十层光学镀膜构成，相比于RGB吸收型滤色片具有更高的技术难度和产品价格。
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目前，近红外窄带滤色片主要厂商包括VIAVI、水晶光电等。
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3）可见光图像传感器
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可见光图像传感器（Vis CIS）是非常成熟的商业化产品，随着智能手机拍照功能的不断完善，可见光CIS的分辨率越来越高、功耗越来越小、技术也越来越先进。
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4）图像处理芯片
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图像处理芯片需要将红外光CIS采集的位置信息与可见光CIS采集的物体平面信息处理成单像素含有深度信息的三维图像。该芯片具有一定的技术壁垒，对于算法层面的要求较高，目前全球范围内可以提供该类产品的公司为少数几家芯片巨头，包括意法半导体、德州仪器、英飞凌和恩智浦（已被高通收购）等。
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5）红外光发射端DOE与Lens
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对于结构光方案而言，在红外光发射端必须配有DOE（衍射光栅）和Lens（光学棱镜），因为结构光需要以线条等图案的形式发射红外光，这需要特定的光栅和光学棱镜的参与才能够实现。
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二、算法与软件层面：AI人工智能将成为提升精度的重要因素
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随着AI人工智能技术的大幅进步，人工智能方案已经在语音识别、语义理解、图片识别等领域取得成功，在物体识别、人脸识别方面也取得了长足的进步，3D视觉在算法方面与人工智能结合，将实现识别精度的大幅提升，对于更加复杂的手部动作/面部表情可以进行更加深刻的理解和分析，这将极大促进3D视觉的推广和实用价值。
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国内外产业链相关公司分析
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在主流的三种技术方案中，TOF方案响应速度快，深度信息精度高，识别距离范围大，不易受环境光线干扰，因此是移动端3D视觉比较可行的方案；结构光方案由于技术较为成熟，工业化产品较多，也被部分厂商所采用；双目立体成像是比较新的技术，参与的厂商较少，更适合室外强光条件和高分辨率应用，目前主要应用在机器人视觉、自动驾驶等方面。
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一、综合方案提供商
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目前，在深度相机综合技术方案方面，国外参与的公司众多，既有微软、英特尔等巨头，也有德州仪器、意法半导体、英飞凌、AMS（Heptagon）等芯片巨头，还包括SoftKinetic（索尼收购）、PrimeSense（苹果收购）、LeapMotion等明星创业型公司。
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目前，国内从事深度摄像头综合技术方案的主要公司包括：TOF方案——舜宇光学、海康威视、深圳乐行天下，结构光方案——深圳奥比中光、南京华捷艾米，双目立体成像方案——上海图漾科技。
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二、系统模组封装与集成供应商
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由于3D视觉方案涉及较多的硬件部分，需要红外发射端、红外接收摄像头、可见光摄像头、图像处理芯片四大部分的协同合作，红外光的发射与接收之间的匹配对整个3D视觉方案的准确度和响应速度至关重要，因此整个系统模组的封装和集成是非常关键的。
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在联想Phab2 Pro手机中，3D深度相机的模组封装与集成由舜宇光学完成。除了舜宇光学之外，具备移动端3D方案模组封装的厂商还包括欧菲光、LG Innotek、Sharp等。
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三、红外光发射器-VCSEL
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由于VCSEL在高端短距离光通讯领域应用广泛，因此国内光通讯器件龙头光迅科技在VCSEL方面已经有商业化产品推出。但是，致力于移动端VCSEL设计的公司主要包括Finsar、Lumentum、Princeton Optronics、Heptagon、ⅡⅥ等国外公司，国内公司涉及较少。
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中科院长春光机所在VCSEL科研领域处于世界前沿地位，2014年5月长春光机所在国内首次研制出碱金属原子光学传感技术专用的795nm和894nm 垂直腔面发射激光器（VCSEL）。可作为核心光源用于芯片级原子钟、原子磁力计、原子陀螺仪等碱金属原子传感器。
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VCSEL主要基于三五族化合物砷化镓制造而成，目前在VCSEL和制造和封测方面，目前主要是台湾化合物半导体厂商参与，包括外延片提供商IQE（英国）、全新、联亚光电，晶圆代工宏捷科、稳懋，封测厂联钧、矽品等。国内方面，三安光电在化合物半导体外延生长和晶圆制造领域发展迅速，具备较强的实力，公司在国家大基金的支持下建设年产30万片GaAs和6万片GaN的6寸生产线，建设进程顺利。
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四、红外与可见CIS摄像头
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红外CMOS图像传感器（IR CIS）用来接收被手部反射的红外光，这是一个比较成熟的芯片。
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红外CIS供应商主要包括意法半导体、奇景光电、三星电子、富士通等公司。相比于可见光CIS，红外CIS还是一个比较小的市场，但是增速很快，随着热成像、汽车、监控、手势识别、虹膜识别等的普及，红外CIS出货量有望快速增长。
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中国大陆目前已经在摄像头方面形成了完善的产业链结构，在CIS芯片方面有北京君正（OV）、格科微电子、比亚迪电子等公司，在光学透镜方面有舜宇光学、联创电子等，在模组制造方面有欧菲光、舜宇光学、丘钛科技等公司。
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根据前文我们的分析，对于3D视觉而言，IR红外摄像头与RGB可见光摄像头在滤色片方面存在较大的差异。红外摄像头为了不受到环境光线的干扰，需要使用窄带滤色片，只允许特定波段的近红外光通过。目前，近红外窄带滤色片主要厂商包括VIAVI、水晶光电等。
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五、图像处理芯片
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该芯片具有一定的技术壁垒，对于算法层面的要求较高，目前全球范围内可以提供该类产品的公司为少数几家芯片巨头，包括意法半导体、德州仪器、英飞凌、恩智浦、安霸，以及索尼、东芝、富士通等日本芯片巨头。
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在图像处理芯片方面，国内公司全志科技、北京君正和瑞芯微具备一定的实力，尤其是在几年前平板电脑爆发时得到了快速成长。
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六、国内产业链受益公司汇总
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经过我们前文的分析，移动端3D视觉作为一个崭新的技术，已经出现在微软Kinect、英特尔RealSense等产品中，随着硬件端技术的不断进步，算法与软件层面的不断优化，3D视觉的精度和实用性不断得到提升，尤其是TOF方案与VCSEL的快速成熟，使得“深度相机+手势/面部识别”具备了大规模进入移动智能终端的基础。
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分析整个产业链的结构，无论是结构光方案、TOF方案，还是双目立体成像方案，主要可以划分为：综合技术方案提供商、算法与软件商、硬件供应商三部分，其中硬件又可以划分为四大元器件（红外发射器、红外CIS摄像头、可见光CIS摄像头、图像处理芯片，另外红外摄像头需要特制的窄带滤色片，结构光方案需要发射端光学棱镜与DOE光栅，双目立体成像方案多一颗红外CIS摄像头）。
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（1）综合技术方案提供商
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国内从事深度摄像头综合技术方案的主要公司包括：TOF方案——舜宇光学（&a href=&/?target=http%3A//2382.HK& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&2382.HK&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&）、深圳乐行天下，结构光方案——深圳奥比中光、南京华捷艾米，双目立体成像方案——上海图漾科技。
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（2）系统模组封装与集成供应商
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在联想Phab2 Pro手机中，3D深度相机的模组封装与集成由舜宇光学完成。欧菲光、丘钛科技等相机模组制造商，由于在相机模组制造方面积累了丰富的经验，具备发展相应技术的潜力。
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（3）算法与软件商
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目前，算法方面还没有成为独立的一环，因为大部分综合技术方案供应商已经在算法层面进行优化，目标是为客户提供硬件+算法一体化的方案。
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（4）硬件供应商
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1）红外发射器
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国内在VCSEL方面起步较晚，在设计方面还不具有有竞争力的公司，长春光机所在VCSEL科研领域处于世界先进水平；光迅科技曾开发出光通信使用的VCSEL芯片。由于VCSEL主要材料为GaAs（掺杂In、Al等），在工艺方面与化合物半导体类似，在化合物晶圆制造方面，三安光电具有较强的实力。
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2）红外与可见光CIS
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中国大陆目前已经在摄像头方面形成了完善的产业链结构，在CIS芯片方面有北京君正（拟收购OV和思必科）、格科微电子、比亚迪电子等公司，在光学透镜方面有舜宇光学、联创电子，在模组制造方面有欧菲光、舜宇光学、丘钛科技等公司。
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3D视觉方案需要克服环境光线的干扰，因此在红外CIS上需要添加窄带滤色片，国内公司水晶光电具有深厚的技术基础和较高的国际知名度，有望受益。
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3）图像处理芯片
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在图像处理芯片方面，国内公司全志科技、北京君正和瑞芯微具备一定的实力，尤其是在几年前平板电脑爆发时得到了快速成长。
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4）结构光DOE与Lens
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对于结构光方案而言，需要通过衍射光栅DOE和光学棱镜Lens，获得特定形状的光斑，一般采用MEMS工艺制造加工。
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文章节选自海通电子陈平/谢磊/张天闻团队的报告，本站获授权转载
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&img src=&/v2-8d41d3838acc1c9003a9fce68a838243_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&426& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-8d41d3838acc1c9003a9fce68a838243_r.jpg&&&p&&strong&喜欢科幻电影的朋友都知道，广义的赛博格（Cyborg）指的就是半生物半机械。但如今这并非只是科幻，科技已经将其变成现实。&/strong&&/p&&br&&p&一直以来，仿生学家都期望能够&strong&模仿造物主鬼斧神工的生物设计和构造。&/strong&虽然科学家已经尽可能地从各个方面模仿自然界中昆虫的飞行来制造微型无人机，然而目前还&strong&没有任何机械仿生无人机能够&/strong&&strong&比得上昆虫本身的飞行效率和机动性。&/strong&&/p&&br&&p&&strong&但你见过半机械活蜻蜓吗？&/strong&科学家通过基因编辑技术，设计出一半是昆虫、一半是机械的活蜻蜓机器人，而且还试飞成功了。&/p&&br&&img src=&/v2-27b4c63f81e6f1c21f2a47d104dbad4d_b.jpg& data-rawwidth=&400& data-rawheight=&217& data-thumbnail=&/v2-27b4c63f81e6f1c21f2a47d104dbad4d_b.jpg& class=&content_image& width=&400&&&br&&p&一家位于马萨诸塞州剑桥市的研发公司 Draper 就提出来一种&strong&“双赢”&/strong&的方法——&strong&将科技与生物相结合，用技术改造蜻蜓本身，使其获得可控制及自主导航飞行功能。&/strong&这家初创公司源自麻省理工学院。&br&&/p&&br&&p&Draper工程师们将微型导航技术、合成生物技术以及神经科学技术相结合，开发出一种新型混合无人机系统——&strong&可控制的“蜻蜓无人机”。&/strong&这只蜻蜓名为&strong&“DragonflEye”，&/strong&它背了一个指甲大小的控制“背包”，里面配置了太阳能电池、控制器和传感器，可供操作人员远程控制。&/p&&br&&img src=&/v2-17c836d2a1cc7a74a554f11d51a3054b_b.jpg& data-rawwidth=&315& data-rawheight=&209& data-thumbnail=&/v2-17c836d2a1cc7a74a554f11d51a3054b_b.jpg& class=&content_image& width=&315&&&br&&p&&strong&在全球蜂群锐减的情况下，DragonflEye&/strong&&strong&的微型引导 “背包技术”系统将能够协助昆虫进行授粉，&/strong&并且有望通过检测蜂群的飞行模式、迁徙及整体健康状况等找出其数量减少的可能原因。&br&&/p&&br&&p&举例而言，蜜蜂作为自然界最重要的授粉昆虫之一，每年为美国农业贡献超过 150 亿美元的产值，但其种群密度却在最近 25 年来缩减了一半，这其中实际上存在相当的市场空间。&/p&&br&&img src=&/v2-15e4d1aa403_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-15e4d1aa403_r.jpg&&&p&图 | 一比一大小的蜻蜓模型及第一代背包导航系统，包括能量收集、导航及光刺激模块等&/p&&br&&p&与传统生物机器人相比，DragonflEye 的独特之处在于，&strong&它不需要“欺骗”昆虫的感受器或直接控制它的肌肉，而是使用光学电极来对经过基因编辑的昆虫神经系统发号施令。&/strong&&/p&&br&&p&这意味着，&strong&蜻蜓可以在保留其原生飞行技能的前提下被操控飞行，&/strong&而这是其他微型空中机器人所不具备的。&/p&&br&&p&“DragonflEye 代表的是一类全新的微型飞行器，比其他任何人造飞行器都更加微小、轻盈和隐秘。” Draper公司生物医学工程师兼该项目首席研究员Jesse J. Wheeler称。“这种飞行器将&strong&能量收集、运动感知、算法、微型化以及光遗传学（optogenetics）等各种先进技术&/strong&都集成在一个昆虫能够负载的微型背包系统中。”&br&&/p&&br&&img src=&/v2-12abcd70ab73b8e1fba4538_b.jpg& data-rawwidth=&432& data-rawheight=&248& data-thumbnail=&/v2-12abcd70ab73b8e1fba4538_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&432& data-original=&/v2-12abcd70ab73b8e1fba4538_r.gif&&&br&&p&研究团队表示，之所以选择蜻蜓而不是别的昆虫作为实验对象，&strong&主要是因为蜻蜓拥有诸多优点：&/strong&&/p&&br&&p&&strong&&em&· 蜻蜓广泛存在，取材方便；&/em&&/strong&&/p&&p&&strong&&em&· 蜻蜓在仅有约 600 毫克的重量下，能实现 9 倍重力加速度，并且体积小，擅于长途飞行；&/em&&/strong&&/p&&p&&strong&&em&· 与机械飞行机器人相比，蜻蜓机器人可以通过捕食自行补充能量，而控制系统的能源也可以通过太阳能解决，因此在续航和效率方面更有优势。&/em&&/strong&&/p&&br&&img src=&/v2-8d41d3838acc1c9003a9fce68a838243_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&426& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-8d41d3838acc1c9003a9fce68a838243_r.jpg&&&p&图 | DragonflEye下一步研发将集中在增加监测与控制功能及减少控制背包重量方向上&br&&/p&&br&&p&DragonflEye 项目是 Draper 公司与霍华德·休斯医学研究所（Howard Hughes Medical Institute，HHMI）下属的新型科研机构 Janelia Farm
所属团队合作的成果，&strong&该团队开发出一种新型光遗传学工具，能够从微型背包向蜻蜓神经系统中与转向相关的特定神经元发送“控制命令“。&/strong&&/p&&br&&p&这项由霍华德·休斯医学研究所研究员 Anthony Leonardo 领导的前期研究，进一步增强了研究者对蜻蜓神经系统中控制飞行的“转向神经元”的深入理解。&strong&这些&/strong&&strong&研究者们尝试利用合成生物技术，将具有类似于眼睛感光功能的基因片段嵌入蜻蜓的“转向神经元”中，从而使这些神经元具有光刺激敏感性。&/strong&&/p&&br&&img src=&/v2-43a4d3d551b71e99eedca3b_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&426& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-43a4d3d551b71e99eedca3b_r.jpg&&&br&&p&Draper公司的研究者则致力于开发一种称为&strong&“光极”（optrodes）的微型光学结构，&/strong&能够从微型背包系统发出光脉冲，进入蜻蜓的神经索并激活其特定的“转向神经元”。&br&&/p&&br&&p&传统光纤过于坚硬，不适于包裹蜻蜓微小而脆弱的神经索。所以，Draper公司开发出&strong&一种新型柔性“光极”结构，&/strong&&strong&能够以亚毫米级精度弯曲光束，从而能够精准地定位神经激活的靶向位置，并且不会损坏相邻的成千上万的神经元。&/strong&&/p&&br&&p&“总有一天，这类工具（光极）也会用于改进人类的医学治疗，提升疗效的同时副作用更小”，Jesse说。“我们的柔性光极技术提供了一种新的解决思路，使得&strong&微型诊断、安全接入微小神经目标以及高精准药物递送等&/strong&成为可能。”&/p&&br&&p&&strong&这种“蜻蜓无人机”目前已经成功实现了试飞，但从严格意义上讲，&/strong&&strong&其实是蜻蜓本身的自主飞行。&/strong&但 Draper 公司在各相关领域完善的技术解决方案，则是制造这种神奇的生物机器人的关键所在。&/p&&br&&img src=&/v2-2d820dd42adca7afd3fba7b2b163caa1_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&386& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-2d820dd42adca7afd3fba7b2b163caa1_r.jpg&&&br&&p&&strong&以下是该公司的部分技术解决方案：&/strong&&br&&/p&&br&&p&&strong&定位、导航及授时（PN&T）：&/strong&通过精密硬件技术、全面的算法及软件开发技术，以及独特的基础架构等，开发并提供新型PN&T系统解决方案，来解决引导、导航和控制问题。包括从高精准的洲际、潜射弹道导弹的惯性解决方案，到炮射弹药的集成惯性导航系统，再到GPS不适用的苛刻环境下士兵导航等解决方案。&/p&&br&&p&&strong&自主系统：&/strong&通过综合其任务规划、PN&T、情境感知等技术，开发和部署用于海、陆、空以及水下需求的自主系统。这些自主系统依复杂度不同分为涉及人类干预的系统和没有人类干预的完全自主系统。&/p&&br&&p&&strong&微系统：&/strong&通过定制封装与互连技术相结合，将超高集成密度（iUHD）的异构组件模块使得系统在保证功能性的同时，尺寸足够微小。&/p&&br&&p&&img src=&/v2-99f2d40ec536e0a55d3eb6d_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-99f2d40ec536e0a55d3eb6d_r.jpg&&图丨蜻蜓背包导航系统的各个组件&/p&&br&&p&&strong&生物医学解决方案：&/strong&Draper公司的生物医学方案解决能力主要集中在微系统、微电子、计算建模、算法开发以及图像和数据分析等应用上，主要涉及生物医疗及相关领域。具体包括应用于可穿戴或可植入的医疗装置、器官辅助装置以及药物递送系统等的MEMS、微流控以及纳米结构技术等。&/p&&br&&p&&strong&材料工程及微加工：&/strong&Draper公司在宏观、微观及纳观尺度范围设计、表征及加工不同材料的专业技能。在多尺度范围理解材料的物理性质及行为，对于成功利用其设计组件或系统是至关重要的。&/p&
喜欢科幻电影的朋友都知道，广义的赛博格（Cyborg）指的就是半生物半机械。但如今这并非只是科幻，科技已经将其变成现实。 一直以来，仿生学家都期望能够模仿造物主鬼斧神工的生物设计和构造。虽然科学家已经尽可能地从各个方面模仿自然界中昆虫的飞行来制…
&img src=&/v2-708996adfeed70c6c6ae7bbd33d6311b_b.png& data-rawwidth=&558& data-rawheight=&694& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&558& data-original=&/v2-708996adfeed70c6c6ae7bbd33d6311b_r.png&&&p&手机、电子书阅读器、计算机，甚至腕表类的消费电子产品中都用到了触摸屏技术。大量触摸屏中都用到了某种形式的电容传感。让我们来看一下如何使用 COMSOL Multiphysics 的 AC/DC 模块来分析这类电容传感器吧。&/p&
&h3&电容传感简介&/h3&
&p&对于诸如触屏设备中用到的电容传感器，其中包含了大量内嵌在透明介电材料（比如玻璃，甚至蓝宝石屏幕）中的导电电极。这些电极本身非常薄，由几乎完全透明的材料制成，且对裸眼不可见。&br&
让我们先从一个非常基本的结构开始，其中包括两个以 90° 角交叉放置的电极阵列，如下图所示。&/p&
&p&请注意实际的触摸屏要比我们这里所看到的更复杂，不过模拟技巧基本相同。&/p&&p&&img src=&/v2-45a3e3c1f74ddb4637727fe_b.png& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&464& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&/v2-45a3e3c1f74ddb4637727fe_r.png&&&i&电容触屏传感器中核心部件的简化示意图（非等比例）&/i&&/p&
&p&当向任意两个或更多电极之间施加一个电压差时，就会产生静电场。虽然静电场在电极之间和环绕电极的区域最强，但它还是会向外延伸一定距离。当导电物体（比如手指）接近这一区域时，电场就将发生改变，从而能够检测到两个主动电极间合成电容的变化。我们正是通过该电容差来传感正在触摸屏幕的手指位置。&/p&
&p&当向部分电极间施加一个电势差时，其他电极可以是单独电绝缘，或是在电学上连接为一个整体，但仍处于电绝缘状态。因此，它们可以有一个恒定但未知的电势。&/p&
&p&能否正确模拟这些电极、环绕金属壳，以及其他介电物体，是计算电容变化的关键。让我们来看一下如何使用&a href=&/?target=http%3A///acdc-module& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&& AC/DC 模块&i class=&icon-external&&&/i&&/a&的功能来实现这一点。&/p&
&h3&模拟腕表中的电容传感器&/h3&
&p&对于这样一个相对较小的设备，我们可以模拟整个结构；传感器的尺寸仅为 20 * 30 mm，两个电极之间的间距为 1 mm。对于更大的触摸屏，更合理的做法是仅考虑整块屏幕中的一小块区域。&/p&
&p&&i&&img src=&/v2-708996adfeed70c6c6ae7bbd33d6311b_b.png& data-rawwidth=&558& data-rawheight=&694& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&558& data-original=&/v2-708996adfeed70c6c6ae7bbd33d6311b_r.png&&内嵌在玻璃表盘（透明）中的电容传感器。表带和表壳仅用于可视化目的。&/i&&/p&
&p&如下图所示，模拟域为圆柱形区域。该区域包含了玻璃屏、手指以及手表周围的空气。我们有理由认为&a href=&/?target=http%3A//./model/computing-the-effect-of-fringing-fields-on-capacitance-12605& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&周围空气尺寸的影响会随着尺寸的增大而迅速减小&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&/p&
&h4&所使用的边界条件&/h4&
&p&在这里，空气域的边界被设定为零电荷条件，以将边界模拟为自由空间。此外，平行电极中的两个设定为接地边界条件，电压场固定为零。垂直电极中的两个设定为终端边界条件，电压为恒定值。终端边界条件将自动计算电容。其他所有边界都通过悬浮电位边界条件模拟。&/p&&i&&img src=&/v2-01c53dfbd8a80c_b.png& data-rawwidth=&712& data-rawheight=&361& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&712& data-original=&/v2-01c53dfbd8a80c_r.png&&可视化有限元模型。手指（灰色）、电屏蔽（橙色），以及所有未激励的电极（红色和绿色）均通过悬浮电位边界条件模拟。在两个电极（白色和黑色）上施加了电势差。部分表盘（青色）被隐藏。其他所有面则使用了电绝缘边界条件（蓝色）。空气和表盘进行了体网格剖分。为清楚起见，仅显示了部分表面上的网格。&/i&
&p&悬浮电位边界条件用于表示电荷可自由重新分布的一组表面。设定的目的是为了模拟拥有恒定但未知电势的物体边界。这是在外部施加静电场的结果。&/p&
&p&几组面上使用了这类悬浮电位边界条件，比如手表的底面，它代表了玻璃壳下的电屏蔽。当前未被激励的电极是单独的悬浮电位边界条件中的一部分（假定所有电极在电学上连接在一起）。注意，可使用&i&悬浮电位组&/i&选项来允许每个物理上独立的边界浮动到不同的恒定电压上。也可以将任何组合的电极通过归入相同的组来把它们在电学上连接在一起。&/p&
&p&手指边界（包含在模型中时）也使用了悬浮电位边界条件。假定相对空气和介电层，人体相对来说是良导体。&/p&
&h4&所用材料&/h4&
&p&这里只用到了两种不同的材料。大部分域中使用了预置&i&空气&/i&材料，介电常数设定为 1。屏幕使用了预置&i&石英玻璃&/i&材料，以给予它较高的介电常数。&/p&
&p&虽然屏幕本身是由不同材料组成的三明治状夹层结构，我们可以假定所有层都有相同的材料属性。因此，无须明确模拟它们间的每个边界；所有层都处理为一个单独的域。&/p&&i&&img src=&/v2-cd02f9f2e4f0b8bf50361_b.png& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&750& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&/v2-cd02f9f2e4f0b8bf50361_r.png&&对电场值对数的颜色可视化。由于手指看作悬浮电位，其内部电场可忽略。&/i&
&h3&使用自适应网格细化所获得的精确解&/h3&
&p&要获得精确的结果就要有足够细化的有限元网格，以解析电压场的空间变化。虽然我们计算前不知道电压场中最剧烈的变化将出现在哪里，但可以通过&a href=&/?target=http%3A//./blogs/meshing-considerations-linear-static-problems-cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&自适应网格细化&i class=&icon-external&&&/i&&/a&来让软件自行决定哪里需要更小的网格单元。&/p&
&br&&p&我们使用了几次自适应网格细化，结果如下表所示。这些结果是在配置有 3.7 GHz 八核至强处理器、64 GB 内存的计算机上得出的：&/p&&p&&img src=&/v2-b6b99c84db6b022f902fe3_b.png& data-rawwidth=&707& data-rawheight=&331& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&707& data-original=&/v2-b6b99c84db6b022f902fe3_r.png&&从上表可以推断出，我们可以从一个非常粗化的网格开始，然后使用自适应网格细化来得到更精确的电容值。不过，这样做会增加内存使用并延长求解时间。电容百分比差异针对的是网格最细化的情况。&/p&
&h3&计算电容矩阵&/h3&
&p&到目前为止，我们只关注了阵列中两个电极间电容的计算。实际上，我们希望能计算电容阵列中所有电极间的电容，即&i&电容矩阵&/i&。该对称方阵定义了系统中所有电极上所施加电压和电荷之间的关系。对由&i& n&/i& 个电极和一个接地组成的系统，矩阵为：&/p&&br&&p&&img src=&/v2-c64140a8aba6e1c19463_b.png& data-rawwidth=&343& data-rawheight=&87& class=&content_image& width=&343&&矩阵中对角分量由积分所有域中的电能密度计算得到： &/p&&p&&img src=&/v2-39e0ac3a6eb_b.png& data-rawwidth=&158& data-rawheight=&60& class=&content_image& width=&158&&其中&/p&&br&&p&&img src=&/v2-58e77960b7def60f1e56bcb0910bed7c_b.png& data-rawwidth=&153& data-rawheight=&63& class=&content_image& width=&153&&非对角项由以下公式给出：&/p&&p&&img src=&/v2-ab01a3dc47fe6054dbe56d_b.png& data-rawwidth=&363& data-rawheight=&62& class=&content_image& width=&363&&其中&/p&&p&&img src=&/v2-a1f20f48cbd3dd5a6e03111_b.png& data-rawwidth=&175& data-rawheight=&87& class=&content_image& width=&175&&这些对角和非对角项由软件自动计算得到，这部分内容将在后续博文中更详细介绍。
&/p&&h3&小结&/h3&
&p&我们研究了利用 AC/DC 模块的静电模拟}
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