近红外(NIR)成像系统的有效范围与其灵敏度直接相关，并由两个关键性的测量参数所确定：量子效率(QE)和调制传递函数(MTF)。 图像传感器的QE代表其捕获光子与其中转换为电子的比率。QE越高，NIR照明所能达到的距离越远，并且图像亮度越高。MTF所测量的是在特定的分辨率下图像传感器将成像物的对比度传送到图像中的能力。 MTF越高，图像越清晰。

　　100%的QE代表所捕获的所有光子都转换为电子，实现了最佳图像亮度。目前，最好的NIR传感器技术仅可以实现58%的QE，并且由于它们仅依靠厚硅技术提高QE所以只能达到≤800nm的灵敏度。但该技术会造成串扰并降低MTF。采用深槽像素隔离(DTI)技术来尝试解决这个问题的时候通常会造成破坏图像暗区的缺陷。因此，成功实施近红外(NIR)技术的挑战是需要找到一种方法：在改善QE的同时尽量不降低MTF，并且尽量不增加暗电流，从而将灵敏度提高到≥850nm。

　近红外(NIR)技术通常可以增强摄像头的“夜视”能力。 那么近红外(NIR)技术会降低图像分辨率和质量吗?

　OmniVision的Nyxel?近红外技术是为了保持夜视图像的空间分辨率而特别设计的，可以在低光条件下拍摄十分清晰的图像。首先，使用先进的300mm代工工艺实现扩展的深槽像素隔离(extended DTI)技术，以在相邻像素之间建立氧化硅屏障，这会改变氧化物和硅之间的折射率，从而在同一像素内产生光学约束。采用常规DTI时，深槽的宽度会随着槽深而变宽，相反，采用扩展DTI技术时可以保持深槽的宽度不变，可以协助约束光子。

　　其次，在芯片表面建立一个吸收结构— 类似于太阳能电池生产工艺中采用的金字塔结构—用以形成一个散射光学层。该散射层的精密生产可以防止图像暗区出现缺陷，并进一步增加光子在硅晶中的路径长度。 因为结构的形状使得光线不能直上直下，所以光线在硅晶中的路径变得更长。这是通过分流光波路线并形成散射来影响光子的路径长度。最终的结果是光线像乒乓球一样在结构周围反弹，从而提高了吸收的可能性。

　　确保结构拥有精确的角度对于散射光学层的有效性至关重要。 如果角度有误，则会导致光子反射到相邻像素中，而非按要求反射到同一像素中。

　随着物联网、无人机和VR等新应用的开发，CMOS传感器市场也在不断扩大。近红外(NIR)技术是否也适合于这些新兴的应用?

　　近红外(NIR)技术对于机器视觉应用(如IoT和AR / VR)至关重要。在这些应用中，近红外(NIR)能够主动照亮场景而不对用户产生干扰。因此，结构光、有源立体声和低光照相系统都需要对NIR敏感的传感器。然而，嵌入机器视觉应用的AR/VR和IoT产品对于近红外(NIR)的应用技术性能提出了很高的要求，目前的NIR技术还不能满足这些需求。这就是为什么OmniVision与其代工合作伙伴合作开发其专有的Nyxel技术。

　　与上一代具有近红外(NIR)功能的OmniVision传感器相比， Nyxel结合了厚硅与扩展DTI技术，并采用光散射层处理表面纹理，从而让采用了该技术的CMOS图像传感器可以实现高达3倍的QE提升，达到850nm的NIR灵敏度，同时也不影响其他图像质量指标。采用该技术的传感器可提供更好的图像质量，并需要更少的光和电源输入，从而满足AR/VR和IoT应用中先进机器视觉的新要求。