盡管成像產業的專家都知道蘋果（Apple）為其iPhone X設計了一款復雜的‘TrueDepth’模組，但在這款元件的3D感測系統中——包括芯片、元件一直到基板，還存在著更多不為人知的深層細節與暗黑秘密。

市調機構Yole Développement日前與其合作伙伴System Plus Consulting聯手，拆解了Apple iPhone X內部的TrueDepth模組，《EE Times》有幸訪問了Yole的看法。他們推論在這款模組的近紅外線（NIR）影像傳感器中采用了絕緣層上覆矽（SOI）晶圓，而且，該SOI對于意法半導體（STMicroelectronics；ST）開發的這款NIR傳感器在靈敏度方面發揮了關鍵作用，因而能滿足Apple嚴格的要求。

Yole Développement成像和傳感器業務分析師Pierre Cambou表示，基于SOI的NIR影像傳感器可說是“SOI發展過程中一個非常有意思的里程碑”。

位于法國格勒諾布爾（Grenoble）附近所謂“影像谷”（Imaging Valley）的許多公司都使用由Soitec開發的SOI晶圓，最初用于背照式（BSI）影像傳感器。同時，根據Cambou表示，SOI用于NIR傳感器的研究可以追溯到2005年。

但Cambou指出，Apple采用ST的NIR影像傳感器象征著SOI得以大規模量產影像傳感器的開始。“由于光線的實體尺寸，影像傳感器的特點是表面較廣。因此，對于像Soitec這樣的基板供應商來說，這是一個相當不錯的市場。”

同時，Yole總裁兼執行長Jean-Christophe Eloy告訴《EE Times》，在設計TrueDepth時，“Apple采用了一個兩全其美的好辦法——結合ST和ams雙方產品的優點。”Apple采用了ST先進的NIR影像傳感器，以及ams的點陣感光元件。Eloy指出，ams“十分擅長于復雜的光學模組”。今年早些時候，ams收購了以飛行時間（ToF）技術堆疊而聞名的Heptagon。

拆解Apple iPhone X——光學中樞成本分析（來源：Yole Développement、System Plus Consulting）

解密TrueDepth運作原理

Apple在iPhone X的正面整合了3D感測相機系統——TrueDepth，以辨識用戶的臉部并解鎖手機。正如Yole先前所解釋的，為了實現這一點，Apple結合了ToF測距傳感器與紅外線“結構光”相機，因而能使用均勻的“泛光”或“點陣圖案”照明。

3D感測相機系統的運作原理與拍攝照片的一般CMOS影像傳感器非常不同。首先，iPhone X結合了紅外線相機與泛光感應元件，從而在手機前方投射出均勻的紅外光。接著拍攝影像，并此觸發臉部辨識演算法。

然而，這種臉部辨識功能并非持續運作。連接到ToF測距傳感器的紅外線相機發出訊號，指示相機在偵測到臉部時拍攝照片。iPhone X接著啟動其點陣式投射器拍攝影像。然后將一般影像和點陣圖案影像傳送至應用處理單元（APU），用于進行神經網絡訓練，以辨識手機使用者以及解鎖手機。

Cambou指出，此時尚未開始進行3D影像的運算。3D資訊包含在點陣圖案影像中。“為了執行3D應用，同一個APU可以使用另一種計算影像深度地圖的演算法。”他補充說：“由于采用了運算密集的結構光途徑，iPhone X充份利用了A11芯片的強大處理能力。使用神經網絡是得以實現這一設計的關鍵技術。”

五個子模組

根據Yole和System Plus Consulting的拆解分析，在Apple的TrueDepth光學中樞中發現了一個“五個子模組的復雜組合”，分別是NIR相機、ToF測距傳感器+IR泛光感應元件、RGB相機、點陣投射器和彩色/環境光傳感器。

如下圖所示，IR相機、RGB相機和點陣投射器全部對齊排列。

拆解Apple iPhoneX——3D相機（TrueDepth）正面

NIR影像傳感器

在Apple iPhone X的光學中樞——3D相機（TrueDepth）核心，可以看到ST的NIR傳感器。 Yole和System Plus Consulting在ST的NIR傳感器內部發現了“在深槽隔離（DTI）頂部使用了SOI”。

DTI技術的概念是眾所周知的。一般來說，當今的相機需要高感測解析度的問題在于畫素被限制在相同空間中，使得拍攝照片時造成相鄰傳感器之間的雜訊、變色或圖素化。采用DTI技術得以避免光電二極體之間的泄漏。據稱Apple在其間蝕刻實際溝槽，然后用絕緣材料填充溝槽，以阻絕電流。

那么，Apple為什么要在DTI頂部采用基于SOI晶圓的NIR影像傳感器？

從光學的角度來看，Cambou解釋，SOI晶圓十分有幫助，因為絕緣層的功能就像一面鏡子。他指出：“紅外光能穿透至更深層，并且反射回主動層。”

Cambou指出，從電氣角度來說，SOI大幅提高了NIR的靈敏度，因為它能有效地減少畫素內的泄漏。改善的靈敏度提供了良好的影像對比。

Cambou解釋，這種對比度極其重要，因為“結構光的運作容易受到陽光的干擾”。