[发明专利]一种智能CMOS图像传感器芯片及其制造方法有效
| 申请号： | 201710696796.2 | 申请日： | 2017-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN107623827B | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 王勇;李赟晟 | 申请（专利权）人： | 上海集成电路研发中心有限公司;成都微光集电科技有限公司 |
| 主分类号： | H04N5/374 | 分类号： | H04N5/374;G06T5/00;G06T7/00 |
| 代理公司： | 上海天辰知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31275 | 代理人： | 吴世华;陈慧弘 |
| 地址： | 201210 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种智能CMOS图像传感器芯片及其制造方法，其制造方法包括选取包括算法模块和数据采集模块的CMOS图像传感器芯片；所述数据采集模块获取输入图像的图像质量数据并传输至位于CMOS图像传感器芯片外部的深度学习电路单元中；深度学习电路单元中的神经网络根据接收的数据通过自主学习形成深度学习模型；将深度学习电路单元内置于上述CMOS图像传感器芯片中，形成智能CMOS图像传感器芯片。本发明提供的提供一种智能CMOS图像传感器芯片及其制造方法，基于神经网络的深度学习，在认知交互的基础上，通过自我学习来提升CIS成像效率以及成像效果，从而减少芯片调试及重新设计时间，以便降低芯片设计成本，提升CIS的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 智能 cmos 图像传感器 芯片 及其 制造 方法 | ||
【主权项】：
一种智能CMOS图像传感器芯片，其特征在于，包括算法模块，包括至少一种算法，用于依次对智能CMOS图像传感器芯片中的输入图像进行计算，并输出计算后的图像数据；数据采集模块，连接算法模块和深度学习电路单元，用于获取输入图像经过各个算法计算前后的图像质量数据以及分别与各个算法相对应的包括寄存器参数在内的工作参数，并传输至深度学习电路单元中的神经网络；深度学习电路单元，包括神经网络和深度学习模型，其中，所述神经网络根据所述数据采集模块获取的图像质量数据以及工作参数，并通过自主学习形成深度学习模型；所述深度学习模型调整所述算法模块中各算法的寄存器参数，获得和各个算法一一对应的最优算法，所述算法模块中的各个最优算法用于依次对输入图像进行计算，并输出计算之后的图像数据。
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