共創企画 代表 中條博則
カメラモジュールは、ノートPC、携帯電話、Smartphoneなど、モバイル機器市場を中心に普及拡大してきました。さらに、ここ数年は急速に市場滲透するADAS、技術革新が急進する自動運転の「周辺認知用センサ」の主役となる車載用カメラも急増しています。自動運転技術では、高度なAI技術「Deep Learning」プロセッサの低消費電力化により車載が可能になったこと、大量・高速・低遅延でデータ通信できる5G高速通信が開始されること、BaiduのOpen Platform「Apollo PJ」のようにハードウエア、ソフトウエアのノウハウを共有化する動きが活性化していることなどから、今後の飛躍的な進歩が期待されています。また、欧米、中国などで再生可能エネルギーが急激に増加しており、それにともない電力コストも大幅に下がっています。欧米では、それを活用したBEV(Battery EV)車用高速充電網の設置が始まっており(15分程度の充電で400kmの走行が可能)、今後BEV本格普及が見込まれています。さらに欧米では、再生可能エネルギーの最大の欠点である「変動」を解消するため、費用・スペースで不利な蓄電ではなく、水電解により水素を作り、それを発電、化学品の材料、燃料電池用などに活用する動きが進んでおり、既設の総延長数千kmにおよぶ水素パイプラインを有効利用する「水素Grid」を構築する動きが活性化しています。また難易度は非常に高くなりますが再生可能エネルギー利用の海水電解による水素生成も研究されており、それが可能になれば砂漠地帯での燃料電池発電により副産物として水資源を作り出すことも可能になります。BEVは次世代乗用車の本命の一つではありますが、多大な電力を必要とする長距離バスや輸送用トラックなどには不向きな技術です。これらにはCO2を発生しないうえ、ガソリンのように燃料補給が短時間で容易にできるFCEV(Fuel Cell EV:燃料電池車)の方が適しています。また、大型FCEVの普及で水素充電ステーション数が充実することにより、将来的には乗用車のFCEVやPFCEV化も進むと考えられます。BEVイコール自動運転ではありませんが、Deep Learning Processor搭載、5G高速通信機能搭載、車内LANの高速・大容量化などを考慮すると、Battery容量が大きい自動車の方が有利です。さらに、ADAS、自動運転で搭載カメラが増加する中、増加し続ける映像情報を処理する点でも有利です。
自動運転技術は、通信のインターネット、輸送のインターネット、エネルギーのインターネットの高度な融合が必要であり、その構築はIoT全般の進展にも多大な影響を与えるものです。「眼の機能」であるカメラモジュールが果たす役割は、IoT全般に対しても非常に大きく、その普及に付随して、より一層のカメラモジュール市場規模拡大が期待されます。
IoTの一つの事例として、学習、訓練、旅行や現実的には不可能なことが疑似体験でき、人間の能力が短期間で効率的に向上できると期待されるVR機器が、2016年ころから続々と登場しました。VR(Virtual Reality) Game機「PlayStationR VR」やSmartphone用VRアダプターなどです。そこで、2016年は「VR元年」と言われ、VR/ AR(Augmented Reality:拡張現実、車載HUDもこのジャンル) / MR (Mixed Reality)などの仮想現実技術が、今後さまざまな業種に恩恵を与えると期待されています。これらの機器でも、3D Gesture、3Dマップ作成用など、カメラモジュールの果たす役割は大きいため、今後の大幅な市場規模拡大が見込まれています。
カメラモジュール市場を牽引してきたSmartphoneは世界中に行き渡り、その市場規模は4年ほど前から飽和しつつあります。とはいえ、カメラモジュールには小型化、低背化はもちろん、高速オートフォーカス、光学ズーム、OIS(光学手ブレ補正システム)などの多機能化、さらにDual Camera、Triple CameraによるComputational Photography技術、AI機能の搭載などにより、一眼レフを超える高品位・高画質化が実現され、「本格的カメラ」としての期待が大いに高まっています。そのため、Smartphone向けのImage Sensorメーカーは今後も市場拡大の恩恵を享受することができます。一方、「モジュール数」はSmartphoneの動向に強く影響を受けるため、技術力のないカメラモジュールメーカーはふるい落とされることになり、寡占化が進むと見込まれます。また、高感度技術BSI、低背カメラ用素子分離型Image Sensor、NIR高感度Image Sensor、Binning技術、多機能積層構造Image Sensor、などSmartphone用に開発された高感度、高性能技術が短期間で車載用に移植されており、他の製品への影響力は日に日に増しています。
カメラモジュールはさまざまな製品で重要な役割を果たし、多くのセンサの中、その地位を不動なものにしつつあります。それは、眼の誕生が脳の機能の発達を促したことにより、生物の多様化が一気に進んだ「カンブリア爆発」を彷彿とさせます。IoTとは「カメラモジュールという眼の機能」が「脳の機能であるAI」の高度化を促し、技術・製品の高度化、多様化が一気に進む「現在版カンブリア爆発」なのかもしれません。それを確たるものにするためには、膨大な数量のカメラを、高品質、廉価、そして円滑に供給できる体制の確立が必須です。その要求を満たせるものの一つに、WLO( Wafer Level Optics)を採用したカメラモジュールがあります。その中でも、組立技術に依存しないWLCM(Wafer Level Camera Module: リフローカメラモジュール)は、従来のカメラモジュールでは絶対不可能だった超小型品(たとえば0.5 x 0.5mm)の具現化が可能なのです。サイズの束縛から解放されることにより、いままで考えられなかったApplicationが登場するでしょう。
本書では、大きく変わりつつあるカメラモジュールを取り巻く市場環境、自動運転に向けた自動車業界の動向、車載Displayの動向、車載カメラの市場・技術動向、そしてIoT本格化に向かう市場の流れ、それに最適なWLOを使用したカメラモジュールなど、多方面にわたり徹底解説します。
2019年3月20日 著者 共創企画 代表 中條博則
◆ 【第 一 章】ADAS・自動運転動向
[ 1 ] Smartphoneが加速した自動運転技術 --- 1 ～ 26
[ 1 ] - 1 : 2017年、自動運転時代の幕開け --- 1
[ 1 ] - 2 : Smartphoneの源流、事業成功への3つのKey Words --- 3
[ 1 ] - 2 - 1 : Concept不発、iPhoneの源流「Apple Newton」--- 4
[ 1 ] - 2 - 2 : iPhoneの成功、1つ目のKey Word「独自インフラ」構築 --- 5
[ 1 ] - 2 - 3 : iPhoneの成功、2つ目のKey Word「Localize Free」実現 --- 7
[ 1 ] - 2 - 4 : iPhoneの成功、3つ目のKey Word「Interaction Design」確立 --- 8
[ 1 ] - 2 - 4 - 1 : Interactive Design無理解、衰退した日本TV業界 --- 11
[ 1 ] - 3 : Appleの独自Cloud Computing環境に倣った競合 --- 13
[ 1 ] - 3 - 1 : 2010年代 IoTを活性化させた「IP v6」--- 14
[ 1 ] - 4 : 車載機器市場に巨大Serverの活路を求めたApple、Google --- 15
[ 1 ] - 4 - 1 : 証明されたInfotainment機器の脆弱性 --- 18
[ 1 ] - 4 - 2 : 自動車業界、独自Infotainment OSで対抗--- 19
[ 1 ] - 4 - 3 : Apple、Google車載市場参参入の真の狙い --- 21
[ 1 ] - 4 - 4 : 自動運転に向け5Gの運用早まる、Data Center光通信技術採用加速 --- 22
[ 1 ] - 5 : AI技術 --- 23
[ 1 ] - 5 - 1 :「Deep Learning」の急激・急速な進化 --- 25
[ 1 ] - 5 - 2 : AI技術の高度化・普及を推進する「Partnership on AI」--- 26
[ 2 ] ADASから自動運転へ --- 27 ～ 56
[ 2 ] - 1 : ADAS普及を加速した「2010国連国際交通安全宣言」 --- 27
[ 2 ] - 2 : 交通事故低減、日本の取組み --- 28
[ 2 ] - 3 : 1G Telematicsでは最先端だった、日本の取組み --- 31
[ 2 ] - 3 - 1 : 世界の潮流を無視、ITS Connect/ 760MHz --- 32
[ 2 ] - 4 : ASV構想停滞、欧米安全立法促進で車載カメラ標準搭載加速 --- 34
[ 2 ] - 5 : ADAS、自動運転で主役となるカメラ機能 --- 36
[ 2 ] - 5 - 1 : ADAS、自動運転実現に不可欠「Sensor Fusion」--- 37
[ 2 ] - 5 - 1 - 1 : 主要センサ市場動向 --- 38
[ 2 ] - 5 - 2 : 自動運転では揺らぐMobileyeの地位 --- 40
[ 2 ] - 6 : 自動運転技術開発を加速する欧州勢 --- 42
[ 2 ] - 6 - 1 : 自動運転の分類と国際道路交通条約の動向 --- 42
[ 2 ] - 6 - 2 : 一部地域で公道走行開始、自動運転車の市場動向 --- 44
[ 2 ] - 6 - 2 - 1 : 脅威!国際道路交通安全条約に制約されない中国の動向 --- 46
[ 2 ] - 6 - 3 : 4D -Interactionの本命「会話する自動車」早くも登場 --- 48
[ 2 ] - 6 - 4 : 「脱炭素Business Model」構築を目指すTesla --- 49
[ 2 ] - 6 - 4 - 1 : 完全自動運転実現に向けMobileyeと決別したTesla --- 49
[ 2 ] - 6 - 4 - 2 : 進化し続ける自動運転技術の仕組み「Fleet Learning」--- 51
[ 2 ] - 6 - 4 - 3 : Intel、Mobileye買収、自動運転市場に本格参入 --- 52
[ 2 ] - 6 - 5 : 激化するOver「SAE Level 3」自動運転システム覇権争い --- 53
[ 2 ] - 6 - 6 : 自動運転の世界標準を目指すBaidu『Project Apollo』 --- 54
[ 3 ] 次世代自動車BEVからFCEVへ --- 57 ～ 70
[ 3 ] - 1 : EUのBEV加速は「限界費用ZERO」に向かう再エネの有効活用 --- 57
[ 3 ] - 1 - 1 : 石油メジャーも参画、欧米大手350kW高速充電規格でBEV促進 --- 57
[ 3 ] - 1 - 1 - 1 : 世界の急速充電規格と「350kW高速充電規格」の比較 --- 58
[ 3 ] - 1 - 1 - 2 : 「時期尚早・危険論」を覆す350kW高速充電の実態 --- 59
[ 3 ] - 1 - 1 - 3 :「諸刃の剣」CHAdeMO、GB/Tと高速充電共同開発で合意 --- 60
[ 3 ] - 1 - 1 - 4 : BEV普及の鍵を握る潤沢なLiB供給体制確立 --- 62
[ 3 ] - 2 : BEV、FCEV普及を加速するEUの再エネ活用戦略 --- 64
[ 3 ] - 2 - 1 : Tesla孤軍奮闘、目指す究極のEco System --- 67
[ 3 ] - 2 - 2 : 日本の再生エネルギー、BEV、FCEV普及への課題 --- 68
[ 3 ] - 3 : IoTは、通信、移動・物流、エネルギーInternet上に成立するもの --- 69
【 Tea Time 】「情報」について考える 『的確な情報を捕捉するためには』 --- 70
◆ 【 第 二 章 】車載カメラ関連市場・技術動向
[ 1 ] 市場動向・要求特性 --- 71 ～ 94
[ 1 ] - 1 : カメラ機能が必要なさまざまな製品 --- 71
[ 1 ] - 1 - 1 : 各種製品用Image Sensor市場動向 --- 71
[ 1 ] - 2 : 自動車安全立法、ADAS普遍化により急拡大する車載カメラ市場 --- 75
[ 1 ] - 2 - 1 : 車載カメラの製品分類と市場動向 --- 76
[ 1 ] - 2 - 2 : 主な車載カメラの搭載箇所とLensの課題 --- 78
[ 1 ] - 2 - 3 : Viewingカメラおよび主要部品の市場動向とSupply Chain --- 79
[ 1 ] - 2 - 4 : Sensingカメラおよび主要部品の市場動向とSupply Chain --- 81
[ 1 ] - 3 : 車載カメラ用Lensに要求される特性 --- 83
[ 1 ] - 4 : 自動運転で重要な役割を果たすFIR (遠赤外線)カメラの概要 --- 85
[ 1 ] - 4 - 1 : FIRカメラの市場動向 --- 85
[ 1 ] - 4 - 2 : 現行のFIRカメラ用Lensの種類と特徴--- 86
[ 1 ] - 4 - 3 : FIRカメラのコストダウン手法 --- 87
[ 1 ] - 5 : AR/ VR/ MR機器でも存在感を示すカメラ機能 --- 92
[ 1 ] - 5 - 1 : AR/ VR/ MR技術が期待される分野と用途 --- 92
[ 1 ] - 5 - 2 : HMD/Smart Glassに搭載されるカメラの仕様 --- 93
[ 2 ] Smartphone技術の転用 --- 95 ～ 124
[ 2 ] - 1: Smartphoneの市場動向 --- 95
[ 2 ] - 2 : Smartphone用カメラの「5つの世代」、事業戦略 --- 97
[ 2 ] - 2 - 1 : 撮像機能付き「C1G、C2G」、Compact DSCを駆逐「C3G」 --- 99
[ 2 ] - 2 - 1 - 1 : C3Gで採用された技術と車載に転用された技術 --- 100
[ 2 ] - 2 - 2 : DSLRキャッチアップを目指した「C4G」 --- 103
[ 2 ] - 2 - 2 - 1 : DSLR並の高画質「Dual Camera」急増 --- 105
[ 2 ] - 2 - 2 - 2 : 車載に転用された「Binning技術」搭載Front Dual Camera --- 106
[ 2 ] - 2 - 3 : Triple Camera & AI機能でDSLR駆逐を目指す」C5G --- 107
[ 2 ] - 3 : Smartphone用カメラモジュールメーカーの競合状況 --- 109
[ 2 ] - 4 : 小型化・数量低減に最適、WLOリフローカメラモジュール --- 110
[ 2 ] - 4 - 1 : リフロー実装技術の歴史 --- 111
[ 2 ] - 4 - 1 - 1 : リフロー化の難易度を押し上げたRoHS指令 --- 112
[ 2 ] - 4 - 2 : リフローカメラモジュールの分類 --- 115
[ 2 ] - 4 - 3 : TSV技術により実現したCSP仕様Image Sensor --- 116
[ 2 ] - 4 - 4 : 各種リフローカメラモジュールの製造フロー --- 118
[ 2 ] - 4 - 5 : 既存製法とリフロー仕様カメラモジュール比較 --- 118
[ 2 ] - 4 - 6 : S-WLCMの市場動向と可能性 --- 120
[ 2 ] - 4 - 6 - 1 : 現在入手可能なS-WLCM、実は多数使用されているWLO --- 120
[ 2 ] - 4 - 6 - 2 : サイズ無制約の特長を生かした医療用超小型S-WLCM --- 121
[ 2 ] - 4 - 7 : S-WLCMの車載への展開【1】複数個で構築する広角システム---- 122
[ 2 ] - 4 - 8 : S-WLCMの車載への展開【2】複数個で構築する多機能モジュール --- 123
[ 2 ] - 4 - 9 : S-WLCMの車載への展開【3】Backup機能付きe-mirrorシステム --- 124
[ 3 ] Display市場・技術動向 --- 125 ～ 146
[ 3 ] - 1 : Smartphone用カメラとDisplayの画素数の関係 --- 126
[ 3 ] - 1 - 1 : Display Size / 画素数 / 解像度の関係 --- 127
[ 3 ] - 1 - 2 : Display解像度の適正・過剰を判定する「視力」の基礎知識 --- 128
[ 3 ] - 1 - 3 : 製品別適正解像度(視認距離3cm ~ over 100m Display) --- 130
[ 3 ] - 2 : AMOLEDの技術・市場動向 --- 135
[ 3 ] - 2 - 1 : 看過されたSmartphoneのAMOLED本格採用の兆し --- 137
[ 3 ] - 2 - 2 : AMOLEDの市場動向、Keyとなる製造装置 --- 139
[ 3 ] - 2 - 3 : AMOLED、車載用展開の可能性 --- 140
[ 3 ] - 2 - 4 : 蒸着方式の「空白地帯」を埋める印刷方式AMOLED --- 142
[ 3 ] - 3 : Image Sensorとの共通技術への回帰、Post AMQLEDの動向 --- 143
[ 3 ] - 4 : 静電容量式Touch Panelの分類、車載用への展開 --- 145
[ 3 ] - 4 - 1 : 車載用Touch Panelの市場動向 --- 146
[ 4 ] Image Sensor技術動向 --- 147 ～ 188
[ 4 ] - 1 : CCDとCMOS、2種類の Image Sensorの動作原理と特徴 --- 148
[ 4 ] - 2 : Smartphone用Image Sensorの市場動向 --- 151
[ 4 ] - 3 : 車載用Image Sensorの過去の市場動向 --- 154
[ 4 ] - 4 : Smartphoneの薄型化に貢献、高CRA対応Image Sensor技術 --- 155
[ 4 ] - 4- 1 :「色シェーディング」抑制、高CRA対応IRCF --- 158
[ 4 ] - 4 - 2 : BSI Image Sensor、車載用/ IoTでも高感度で採用 --- 160
[ 4 ] - 4 - 3 : 車載用/ IoTでも感度向上に寄与、素子分離型構造Image Sensor --- 161
[ 4 ] - 4 - 4 : 1000fps、超高速3層積層Image Sensor --- 162
[ 4 ] - 5 : CMOS Image SensorのCell Size 微細化Trend --- 163
[ 4 ] - 5 - 1 : あまり大きくない「Big Cell」への回帰、高画質追求 --- 165
[ 4 ] - 5 - 2 : ついに登場0.9mm、0.8mm Cellは「Binning」が主機能 --- 166
[ 4 ] - 5 - 3 : 光学サイズの定義 --- 166
[ 4 ] - 5 - 3 - 1 : カメラモジュールの低背化度合い「Height Rate」--- 169
[ 4 ] - 6 : 車載用Image Sensor主要機能 --- 171
[ 4 ] - 6 - 1 : 即時性が重要、Sensing Camera用HDR機能 --- 172
[ 4 ] - 6 - 2 : Global Shutter / LiDARには必須 --- 173
[ 4 ] - 6 - 3 : 多画素化始まる、7.42MP/ Binning機能搭載Image Sensor --- 174
[ 4 ] - 6 - 4 : 車載カメラに必須、LEDフリッカ抑制機能 --- 175
[ 4 ] - 6 - 5 : 夜間歩行者検出用「超高感度」Image Sensor & NIR Image Sensor --- 175
[ 4 ] - 7 : FIR(遠赤外線) Image Sensor --- 179
[ 4 ] - 8 : 特殊構造のImage Sensor --- 180
[ 4 ] - 8 - 1 : NIR感度Upに効果、SWS構造「Black Silicon」 --- 180
[ 4 ] - 8 - 2 : Color Filter不要、垂直色分離型Image Sensor --- 182
[ 4 ] - 9 : 次世代Image Sensor --- 184
[ 4 ] - 9 - 1 : 量産せず「進化・変化」する有機CMOS Image Sensor --- 184
[ 4 ] - 9 - 2 : AppleがM&A、QD Image Sensor Startup --- 186
[ 4 ] - 9 - 3 : それらはDisplayとの共通技術への回帰 --- 187
[ 4 ] - 10 : Lens-lessカメラ --- 188
[ 5 ] Lens設計の基礎 --- 189 ～ 212
[ 5 ] - 1 : Lensの性能を左右する収差の種類と今も生きる「基本設計」 --- 190
[ 5 ] - 2 : Lens材料とその特徴 --- 191
[ 5 ] - 3 : 熱可塑性樹脂Lens設計上の注意 --- 193
[ 5 ] - 4 : 熱可塑性樹脂Lens製造プロセス --- 196
[ 5 ] - 5 : 特定メーカーの強さが際立つSmartphone用Lens --- 199
[ 5 ] - 6 : Lens要求仕様作成上の注意 --- 201
[ 5 ] - 7 : Lensの諸特性 --- 206
[ 5 ] - 7 - 1 : Image SensorとカメラモジュールのMTF --- 209
[ 5 ] - 8 : Lensが解像可能なCell Size限界 --- 211
[ 6 ] 耐熱Lens --- 213 ～ 248
[ 6 ] - 1 : 耐熱Lensの分類と概要 --- 213
[ 6] - 2 : 各種耐熱Lensの製法と特徴 --- 214
[ 6 ] - 2 - 1 : 移動金型式GMOの製法と特徴 --- 214
[ 6 ] - 2 - 2 : Injection Mold熱硬化性樹脂Lensの製法と特徴 --- 216
[ 6 ] - 2 - 3 : Hybrid Lensの製法と特徴 --- 217
[ 6 ] - 2 - 4 : Casting WLOの製法と特徴 --- 221
[ 6 ] - 2 - 4 - 1 : Casting WLOの金型製法、他方式との比較 --- 222
[ 6 ] - 3 : Hybrid WLOとCasting WLO製造装置比較 --- 225
[ 6 ] - 4 : WLOの非球面測定法 --- 227
[ 6 ] - 5 : 複屈折が解像度に与える影響、各種Lensの複屈折の実力 --- 228
[ 6 ] - 6 : 各種Lensの材料費比較 --- 230
[ 6 ] - 7 : 各種Lensの設備投資額比較 --- 233
[ 6 ] - 8 : 各種耐熱性樹脂の特性 --- 234
[ 6 ] - 8 - 1 : 耐熱性樹脂の光学特性 --- 236
[ 6 ] - 8 - 2 : Monolithic樹脂/ Casting WLO現物と設計値との誤差 --- 239
[ 6 ] - 9 : 超短Pulse Laser DicerによるWLO個片化技術 --- 240
[ 6 ] - 9 - 1 : Hybrid WLO個片化技術の問題点 --- 240
[ 6 ] - 9 - 2 : 非熱加工可能、超短Pulse Laser Dicer(旧ミシガン特許) --- 242
[ 6 ] - 10 : 薄型化学強化Glass「GorillaR Glass」切断技術確立 --- 244
[ 6 ] - 10 - 1 : GorillaR Glass、自動車でも採用 --- 247
◆ 【 第 三 章 】IoT本格化に向けた業界動向
[ 1 ] 半導体市場動向 --- 249 ～ 256
[ 1 ] - 1 : 2018年、半導体ランキングTop10から「日本メーカー消える!」 --- 249
[ 1 ] - 2 : 2015~2016年、吹き荒れた半導体業界再編の嵐 --- 250
[ 1 ] - 3 : 車載半導体の市場動向/ Ethernet車内LANの主役に --- 251
[ 1 ] - 3 - 1 : 主要車載半導体勢力図変化事例 --- 253
[ 1 ] - 3 - 2 : ON Semiconductorの車載半導体Business戦略 --- 253
[ 1 ] - 3 - 3 : 5G、車載本格化に向け始動 --- 254
[ 1 ] - 4 : 主要車載半導体の市場動向、シェア、Supply Chain --- 255
[ 2 ] 眼の機能普遍化で進化するAI --- 257 ～ 266
[ 2 ] - 1 : Ubiquitous Networkingの具現化、IoT社会 --- 257
[ 2 ] - 1 - 1 : ServerのAI対応加速、各社の取組み --- 257
[ 2 ] - 1 - 2 : 自動運転に必須、「2種類のDeep Learning」の融合 --- 259
[ 2 ] - 1 - 3 : すべての『もの』に知性を与える「Neuromorphic Chip」 --- 260
[ 2 ] - 1 - 4 : Droneの市場動向 --- 261
[ 2 ] - 1 - 4 - 1 : 「無電柱化法案」成立、どうなる日本のDrone事業の未来 --- 263
[ 2 ] - 1 - 5 : 家庭用IoTの本命に躍り出た「Smart Speaker」--- 264
[ 2 ] - 2 : IoTは視覚センサとAIが醸し出す「現代版カンブリア爆発」である--- 265
参考文献
著者
≪ページ見本≫
