| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2026-03-27 09:55
風車パターンエッジ特徴抽出とオンチップDNNを備える0.8μm32Mpixel常時オンCMOSイメージセンサ
○佐藤 守・曙 佐智雄・安岡一嘉・加藤恵里子・鶴田将大・太田健介・原口和樹・渡邉正浩・藤井元暉・山中幸一郎・安田和徳・南 智史・半澤克彦・松田航平・加藤昭彦・植野洋介（SSS） |
| 抄録 |
（和） |
2つの動作モードを統合したCMOSイメージセンサ（CIS）を提案する．1つは0.8 μm・3200万画素の高解像度ビューイングモード，もう1つは10 fpsで2.67 mWの低消費電力常時オン物体認識モードである．本CISは，独自の風車パターン空間差分と照度変動に強いアナログエッジ抽出回路を備える．オンチップのディープニューラルネットワーク（DNN）プロセッサと，係数用12 KB・作業用メモリ48 KBというコンパクトなアルゴリズムも実装した．高速ビューイングと低消費電力センシングの各モードに専用回路領域を設けることで，最適な性能とエネルギー効率を実現した． |
| （英） |
This paper presents a CMOS image sensor (CIS) that integrates two operation modes: a high-resolution viewing mode with 0.8 μm 32 Mpixels and a low-power always-on object recognition mode consuming 2.67 mW at 10 fps. The CIS features a unique windmill-pattern analog edge extraction circuit that is resilient to illumination variations. An on-chip deep neural network processor was implemented alongside a compact algorithm with only 12 KB for coefficients and 48 KB for working memory. The design incorporates separate circuit areas for high-speed viewing and low-power sensing modes, thereby ensuring optimal performance and energy efficiency. |
| キーワード |
（和） |
always-on / artificial intelligence / deep neural network / edge extraction / ratio-to-digital converter / / / |
| （英） |
always-on / artificial intelligence / deep neural network / edge extraction / ratio-to-digital converter / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 50, no. 14, IST2026-14, pp. 18-22, 2026年3月. |
| 資料番号 |
IST2026-14 |
| 発行日 |
2026-03-20 (IST) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
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