Complementary Metal Oxide Semiconductor 图像传感器，是采取CMOS工艺制造的图像传感器芯片；CIS 是 CMOS Image Sensor的简称。
CMOS图像传感器的事情事理当外界光芒照到CMOS图像传感器上的时候，传感器拥有的感光单元阵列会发生光电效应，光电效应使得阵列上的每个感光单元产生对应外界色彩和亮度的电荷旗子暗记，之后旗子暗记会被仿照-数字转换电路转换成数字图像旗子暗记，从而还原涌实际的影像。
CMOS图像传感器的市场地位
相较于CCD（电荷耦合器件）图像传感器，CMOS图像传感器从90年代开始得到重视并开始投入大量研发资源，逐步赶超CCD，目前已经在图像传感器市场霸占绝对主导地位。
CMOS图像传感器产品技能分类CMOS图像传感器根据感光元件安装位置，紧张可分为：前照式构造（FSI）、背照式构造（BSI）。
前照式构造（FSI）
前照式构造为 CMOS 图像传感器的传统构造，即自上而下的五层构造，分别是透镜层、滤色片层、线路层、感光元件层和基板层。当光从正面入射，采取FSI 构造的 CMOS 图像传感器须要光芒经由线路层的开口，方可到达感光元件层然后进行光电转换。
前照式构造的紧张优点是其工艺条件相对较易实现、制造成本相对较低，但若要实现优秀的性能则须要较高的设计能力。但也存在一定的局限性：随着像素尺寸变小，可吸收的入射光量低落，金属布线反射和接管的损耗在线路层变得愈发严重，极大限定传感器的整体性能。
背照式构造（BSI）
采取背照式构造的 CMOS 图像传感器将感光元件层的位置改换至线路层上
方，感光层仅保留感光元件的部分逻辑电路。采取背照式构造，光芒可以从背面
入射直接到达感光元件层，电路布线阻挡和反射等成分带来的光芒损耗大幅减少。
与前照式 CMOS 图像传感器比较，背照式 CMOS 图像传感器的感光效果显著提
升，但设计和工艺难度均较大且本钱较高。
在背照式构造的根本上，还可以进一步改良，在上层仅保留感光元件而将所
有线路层移至感光元件的下层，再将两层芯片叠在一起，芯片的整体面积被极大
地缩减，又被称为堆栈式构造（Stacked）。此外，感光元件周围的逻辑电路也相
应移至底层，可有效抑制电路噪声从而获取更优质的感光效果。堆栈式构造的制
作工艺更加繁芜，会导致本钱进一步提升，且对晶圆代工厂有极高的技能水平要
求
根据 CMOS 图像传感器快门曝光办法不同，又可分为卷帘快门（Rolling Shutter）和全局快门（Global Shutter）两大类：
卷帘快门（Rolling Shutter）
卷帘快门通过掌握光敏元逐行或逐列进行曝光，扫描完成所有像素单元的曝光。卷帘快门在感光度以及低噪声成像上较全局快门有一定的上风，但须要一定的曝光韶光，因此在近间隔拍摄或被摄工具移动速率较快时易涌现因晃动或被拍摄物体快速移动导致的图像模糊、斜坡图形（畸变）、尾影等有损拍摄质量的情形。卷帘快门更适用于远间隔拍摄静止或移动速率较慢的工具。
全局快门（Global Shutter）
全局快门可使全部光敏元像素点在同一韶光吸收光照。在此过程中，快门的
网络电路割断器会在曝光结束时启动以中止曝光过程，曝光在一帧图像读出后才
会重启。全局快门是高速拍照等运用处景下的最佳快门办法，但其比较于卷帘快
门读出噪声较高。在越来越多的通过软件算法进行识别和判断的智能化新兴运用
场景中，由于须要实时地进行精准的影像捕捉以及识别（例如快速行驶的汽车车
牌、无人机翱翔时的避障系统等），全局快门已经成为必备的性能哀求。
集成电路家当的经营模式集成电路家当的经营模式按照是否自建晶圆厂分为IDM（Integrated Device Manufacturer）模式、Fabless 模式。
个中 IDM 模式指垂直整合制造商模式，是指包含电路设计、晶圆制造、封装测试及投向消费市场全环节业务的企业模式，该模式对企业技能、资金和市场份额哀求较高，目前索尼、三星等集成电路生产商都采取此模式。
Fabless 模式指无晶圆厂芯片设计模式，企业仅从事设计事情，如博通、高通、英伟达等。此外，部分集成电路生产商考虑到减少投资风险，采取了介于 IDM 和 Fabless 之间的 Fab-lite 模式，部分晶圆加工或封装工序由代工厂完成，部分自主完成。
CMOS图像传感器研发模式研发过程包括：项目商业论证、项目启动和指定项目操持、项目研发、项目流片、项目验证&改版、项目量产等。
CMOS图像传感器工艺流程图
CMOS行业的技能水平和特点
CMOS 图像传感器是仿照电路和数字电路的集成。紧张由四个组件构成：微透镜、彩色滤光片（CF）、感光二极管（PD）、电路层。
光通过具有球形表面的微透镜后聚拢穿过彩色滤光片，拆分成为红、蓝、绿色光进入感光二极管内并转化为电子，再经由像素电路转化为电压旗子暗记，末了通过逻辑电路输出成为图像数字旗子暗记。
CMOS图像传感器的发展和市场规模
在摄像头模组中，图像传感器是灵魂部件，决定着摄像头的成像品质和其他组件的规格和构造，CMOS和CCD是目前主流的年中高图像传感器，个中CCD电荷耦合器件集成在单晶硅材料上，像素旗子暗记逐行逐列依次移动并在边缘出口位置依次放大，而 CMOS 图像传感器则被集成在金属氧化物半导体材料上，每个像素点均带有旗子暗记放大器，像素旗子暗记可以直接扫描导出，即电旗子暗记是从 CMOS 晶体管开关阵列中直接读取的，而不须要像 CCD 那样逐行读取。
从上世纪 90 年代开始，CMOS 图像传感技能在业内得到重视并得到大量研发资源，CMOS 图像传感器开始逐渐取代 CCD 图像传感器。如今，CMOS 图像传感器已霸占了市场的绝对主导地位，基本实现对 CCD 图像传感器的取代，而CCD 仅在卫星、医疗等专业领域连续利用。CMOS 图像传感器芯片紧张上风可归纳为以下三个层面：1）本钱层面上，CMOS 图像传感器芯片一样平常采取适宜大规模生产的标准流程工艺，在批量生产时单位本钱远低于 CCD；2）尺寸层面上，CMOS 传感器能够将图像采集单元和旗子暗记处理单元集成到同一块基板上，体积得到大幅缩减，使之非常适用于移动设备和各种小型扮装备；3）功耗层面上，CMOS传感器比较于 CCD 还保持着低功耗和低发热的上风。
得益于多摄手机的广泛遍及和安防监控、智能车载摄像头和机器视觉的快速发展，CMOS 图像传感器的整体出货量及发卖额随之不断扩大。 根据Frost&Sullivan 统计，自 2016 年至 2020 年，环球 CMOS 图像传感器出货量从 41.4亿颗快速增长至 77.2 亿颗，期间年复合增长率达到 16.9%。估量 2021 年至 2025年，环球 CMOS 图像传感器的出货量将连续保持 8.5%的年复合增长率，2025 年估量可达 116.4 亿颗。
CMOS 图像传感器细分领域的概况和增长趋势
智好手机
智好手机一贯以来都是 CMOS 图像传感器在环球及海内的最大运用市场，近年来基于双摄手机向多摄手机过渡发展的趋势，单台手机上摄像头数量的增长抵消了智好手机自身出货量放缓的影响。同时，智好手机的多摄趋势也同步催生了“广角”、“长焦”、“微距”和“人像模式”虚实焦领悟等一机多类型摄像头的需求，使智好手机领域 CMOS 图像传感器市场规模依然坚持着增长态势。
根据 Frost&Sullivan 统计，2020 年智好手机领域 CMOS 图像传感器环球出货量和发卖额分别为 60.6 亿颗和 124.1 亿美元，占比分别达到 78.5%和 69.3%。估量至 2025 年，智好手机领域的 CMOS 图像传感器出货量和发卖额估量将分别达到 85.0 亿颗和 204.0 亿美元，保持持续增长的趋势，但是受限于手机消费市场销量增长放缓，以及安防监控、智能车载摄像头、机器视觉等新兴运用领域的快速发展，占比分别降至 73.0%和 61.8%。
安防监控
安防监控离不开视觉信息的获取，对图像传感器依赖较深，也是 CMOS 图像传感器市场增长较快的新兴行业领域之一。近五年来，安防视频监控在环球范围内的运用也逐步由发达国家向发展中国家延伸，整体规模保持着高速发展。海内市场，各级政府近年来对安防培植的重视已经让我国成为环球最大的安防视频监控产品制造地和环球最主要的安防监控市场之一，海内安防市场对包括 CMOS图像传感器在内的安防监控产品的需求也由一线城市延伸至二、三线城市及屯子地区。
从技能角度看，闭路电视监控系统过去经历了录像带录像机（VCR）和数字视频录像机（DVR）等时期，终极迈入到如今的网络视频录像机（NVR）阶段。在此过程中，视频监控系统的繁芜度逐步提高，对 CMOS 图像传感器性能的哀求也在不断升级，对付 CMOS 图像传感器在低照度光芒环境成像、HDR、高清/超高清成像、智能识别等成像性能方面提出了更高的哀求。
根据 Frost&Sullivan 统计，2020 年，安防监控领域 CMOS 图像传感器的出货量和发卖额分别为 4.2 亿颗和 8.7 亿美元，分别占比 5.4%和 4.9%；随着未来安防监控行业整体规模的不断扩大，估量 2025 年出货量和发卖额将分别达到 8.0亿颗和 20.1 亿美元，市场份额占比将分别上升至 6.9%和 6.1%，预期年复合增长率将达到 13.75%和 18.23%。
汽车电子
对付汽车电子领域，近年来 CMOS 图像传感器已经大规模地被安装在智能车载行车记录、前视及倒车影像、360°环视影像、防碰撞系统之内。而随着未来汽车电动化的趋势及自动驾驶技能的发展，更多的新车将标配 ADAS（高等自动驾驶赞助系统）。各大汽车厂商估量也将会为了保持自家车辆产品的竞争力，导入更多摄像头来获取视频影像信息用以构建包括驾驶员监测系统、盲区检测、行人防碰撞、旗子暗记灯识别等多元化的车载智能视觉系统。
根据 Frost&Sullivan 统计，2020 年，汽车电子领域 CMOS 图像传感器的出货量和发卖额分别为 4.0 亿颗和 20.2 亿美元，分别占比 5.2%和 11.3%；估量汽车电子CMOS图像传感器出货量和发卖额将在2025年达到9.5亿颗和53.3亿美元，市场份额占比将分别上升至 8.2%和 16.1%，预期年复合增长率将达到 18.89%和21.42%。
机器视觉
机器视觉指的是通过打算机、图像传感器及其他干系设备仿照人类视觉功能的技能，以授予机器“看”和“认知”的能力。机器视觉技能是由人工智能、打算机科学、图像处理和模式识别等诸多领域互助完成的。其利用传感器搭配多角度光源以获取检测工具的图像，并通过打算机从图像中提取信息进行剖析和处理，终极实现多场景下的识别、丈量、定位和检测四大功能。从目前市场利用场景来看，机器视觉领域内 CMOS 图像传感器的运用紧张可分为传统上的工业机器视觉运用（紧张包括产线检测、不良品筛检、条码识别、自动化流水线运作等），以及消费级机器视觉运用（如无人机、扫地机器人、AR/VR 等）。
随着 AI 和 5G 技能的商用落地，机器视觉不再局限于工业中的运用，新兴的下贱运用市场不断呈现。新兴领域包括无人机、扫地机器人、AR/VR 等，为机器视觉行业的发展注入了新活力，同时对图像传感器的技能水平也提出了更高的哀求，目前该等新兴领域已经开始逐步加快全局快门图像传感器的利用。
根据 Frost&Sullivan 统计，2020 年环球新兴领域全局快门 CMOS 图像传感器的出货量为 0.60 亿颗，占比为 0.78%；估量环球新兴领域全局快门 CMOS 图像传感器的出货量将在2025年达到3.92亿颗，市场份额占比将分别升至3.37%，预期年复合增长率达到 45.55%，增长态势迅猛。
