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2019カメラモジュール徹底解説

商品概要

略称
2019カメラモジュール
商品 No.
bk6006
発刊日
2018年10月22日(月)
体裁
A5判 298ページ (内カラーページ 188)
価格
29,800円(税込)
送料
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発行
共創企画
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著者
共創企画 代表 中條 博則 氏 【元・(株)東芝】
発刊にあたって
カメラモジュールは、ノートPC、携帯電話、Smartphoneなど、モバイル機器用を中心に市場が拡大してきました。さらに、急激に進化するADAS、自動運転の実現における主要部品として数量が急増しています。自動運転は、急激にコストダウンが進んでいる再生可能EnergyによるEV普及促進も梃子になり、大いに加速されています。一方、ここ数年のDeep LearningなどAI (人工知能)の着実な進歩にともない、世界はIoT社会の本格化に向かって邁進しています。「眼の機能」はIoT環境でも非常に重要であり、カメラモジュールの果たす役割は大きく、より一層の市場規模増加が見込まれています。
また、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、人間の能力が効率的、短期的に向上できるとして待望されていたVR機器が、2016年ころから続々と登場しました。たとえば、VR(Virtual Reality) Game機「PlayStation® VR」であり、SmartphoneをVR用のHMD(Head Mount Display)にする Adaptorなどです。そのため、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 Mapping作成用など、カメラモジュールの果たす役割は大きく、2020年以降、非常に大きな市場規模になることが予測されています。
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、その市場規模はここ2、3年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、さらに数量増が見込めるDual Camera、Triple CameraによるComputational Photography技術確立、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市場向けのカメラモジュールは、今後も継続した数量増が期待されています。
このように、カメラモジュールはAI技術で知能が高まる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。「カメラモジュールという眼の機能」が「脳の機能であるAI」の高度化を促進し、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」が近い将来起きるかもしれません。それを実現するためには、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としては、WLO(Wafer Level Optics)リフローカメラモジュール(WLCM: Wafer Level Camera Module)があります。組立技術に依存しないWLCMの最大の利点は、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)が具現できることです。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が登場するかもしれません。
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や、それに対応する事業戦略、設計技術、製造技術、部品の技術動向などについて徹底解説しました。
 
   2018年 10月22日         著者 共創企画 代表
                              中條博則 
書籍・DVDの内容
◆ 発刊にあたって

◆ 【第 一 章】市場動向


[1] Smartphoneが加速した自動運転実現への路 --- 1 ~ 26
[1]-1 2017年登場した世界初「条件付き」自動運転車は「本物」か? --- 1
[1]-2 Smartphone、その源流と事業成功への3つのKey Words --- 3
[1]-2-1 Concept倒れに終わったiPhoneの源流「Apple Newton」 --- 4
[1]-2-2 1つ目のKey Word「独自インフラ」構築 --- 5
[1]-2-3 2つ目のKey Word「Localize Free」実現 --- 7
[1]-2-4 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 --- 10
[1]-3 Appleが構築した独自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 巨大Serverの活路をInfotainment市場に求めたApple、Google --- 15
[1]-4-1 証明された「想定外」IVI経由のハッキング --- 17
[1]-4-2 独自のInfotainmentを推進する自動車業界 --- 18
[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 急激な「Deep Learning」の進化 --- 24
[1]-5-2 :大手IT企業など、AI技術の普及促進を目指す「Partnership on AI」設立 --- 25

[2] 激化する自動運転開発競争、そしてIoTへ --- 27 ~ 54
[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、日本の取組み --- 31
[2]-3-1 Galapagos化に一直線、ITS Connect --- 31
[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 --- 33
[2]-5 進化するADAS、自動運転で主役となるカメラ機能 --- 36
[2]-5-1 Sensor Fusionが進むADAS、Frugal Innovationが鍵 --- 37
[2]-5-2 ADAS用カメラシステムではDe factoの「Mobileye」だが・・・ --- 38
[2]-6 自動運転技術開発を加速する欧州勢 --- 40
[2]-6-1 SAE方式に統一、自動運転の分類と関連国際法の動向 --- 40
[2]-6-2 ウィーン道路交通条約加盟国、SAE Level 3、4の公道走行が可能に --- 42
[2]-6-2-1 脅威!国際道路交通安全条約の縛りがない中国の動向 --- 44
[2]-6-3 「対話可能」な自動車実現、4D -Interactionの本命登場 --- 45
[2]-6-4 「走るSmartphone」を具現するTesla --- 46
[2]-6-4-1 Mobileyeと決別、新ステージに突入したTesla --- 47
[2]-6-4-2 Teslaが構築、進化し続ける自動運転技術「Fleet Learning」 --- 49
[2]-6-4-3 Intel、Mobileye買収、自動運転市場に本格参入 --- 50
[2]-6-5 激化するOver「SAE Level 3」自動運転システム覇権争い --- 51
[2]-6-6 2017年は自動運転「元年」、ただしそれは「諦めが早い」もの --- 52
[2]-6-6-1 SAE Level 3運転技能認証制度導入必要性 --- 52
[2]-6-7 自動運転の世界標準を目指すBaidu『Project Apollo』 --- 53

[3] EV化の目的はEnergy Internet構築 --- 55 ~ 66
[3]-1 EV化加速は限界費用0に向かう再エネの有効活用 --- 55
[3]-1-1 石油メジャーも参画、大米大手350kW高速充電規格でEV化促進 --- 55
[3]-1-1-1 世界の急速充電規格と比較 --- 56
[3]-1-1-2 350kW高速充電は時期尚早で危険を伴うのか --- 57
[3]-1-1-3 :「諸刃の剣」出遅れCHAdeMOとの高速充電共同開発 --- 58
[3]-1-1-4 EV普及に必須、Batteryの潤沢な供給 --- 59
[3]-2 火力、原子力発電より、すでに廉価なEUの再エネ --- 61
[3]-2-1 Teslaが進める究極のEco System --- 62
[3]-3 IoTは、通信、移動・物流、エネルギーInternet上に成立するもの --- 63
[3]-4 IoTの進化はカメラとAIが織りなす現代版「カンブリア爆発」である --- 64

◆ 【 第 二 章 】カメラ機能のTrend

[1] カメラ/ イメージセンサの市場動向 --- 65 ~ 68
[1]-1 :カメラ機能が必要な製品 --- 65
[1]-1-1 各種製品用Image Sensor市場動向(数量&金額) --- 65

[2] Smartphone用カメラのTrend --- 69 ~ 104
[2]-1: Smartphone / 搭載カメラの市場動向 --- 69
[2]-1-1 2014年の中国市場での低迷がその後に影響したSamsung電子 --- 71
[2]-1-2 わずか2ヶ月でSmartphone量産!QRDの威力 --- 72
[2]-1-3 2013-2015年、急激に薄型化が進んだSmartphone --- 74
[2]-1-3-1 薄型Smartphone構造設計基準「iPhone 4」--- 74
[2]-1-3-2 iPhone 5から採用されたIn-Cell Touch Panel --- 76
[2]-1-3-3 :「切断技術確立」、薄型GorillaR Glass iPhone 5sに採用 --- 78
[2]-1-3-4 GorillaR Glass、自動車でも採用 --- 80
[2]-2 Smartphone用カメラの技術・市場動向 --- 81
[2]-2-1 :「搭載された」C1G~C2G、「Compact DSC代替と認知」C3G --- 83
[2]-2-1-1 AFの高速化、OIS搭載でDSC並の機能・性能を確保 --- 84
[2]-2-1-2 高速・高機能AF技術により進むDSC機能の本格化 --- 87
[2]-2-1-3 C3Gで必須に、カメラモジュールの低背化技術 --- 89
[2]-2-1-3-1 低背化とは、光学サイズの定義 --- 89
[2]-2-1-3-2 カメラモジュールの低背化度合い「Height Rate」 --- 92
[2]-2-1-3-3 カメラモジュールの低背設計手法 --- 94
[2]-2-2 :「一眼レフキャッチアップを目指す」C4G --- 98
[2]-2-2-1 一眼レフ並の高画質「Dual Camera」急増 --- 100
[2]-2-2-2 Dual仕様Front Cameraにも展開、究極の4 Camera登場 --- 101
[2]-2-3 :「Triple Camera、AI搭載で一眼レフ淘汰を目指す」C5G --- 102
[2]-3 カメラモジュールメーカーの競合状況 --- 103

[3] 車載用カメラなどの動向 --- 105 ~ 122
[3]-1 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 --- 105
[3]-1-1 車載カメラの製品分類・市場動向(e-mirror解禁) --- 106
[3]-1-2 主な車載カメラの搭載箇所と課題 --- 108
[3]-1-3 Viewingカメラの市場動向とSupply Chain --- 109
[3]-1-4 Sensingカメラの市場動向とSupply Chain --- 110
[3]-2 車載カメラ用Lensに要求される特性 --- 112
[3]-3 FIR(遠赤外線)カメラの概要およびコストダウン技術 --- 114
[3]-3-1 FIRカメラの市場動向 --- 114
[3]-3-2 FIRカメラ用Lensの種類と特徴 --- 115
[3]-3-3 Si WLOを採用、FIRカメラのコストダウン手法 --- 116
[3]-4 AR/ VR/ MR機器でも存在感を示すカメラ機能 --- 120
[3]-4-1 AR/ VR/ MR技術が期待される分野と用途 --- 121
[3]-4-2 HMD/Smart Glassに搭載されるカメラの仕様 --- 122

[4] リフローカメラモジュール --- 123 ~ 138
[4]-1 リフロー実装技術の歴史 --- 123
[4]-2 リフロー化の難易度を押し上げたRoHS指令 --- 124
[4]-3 リフローカメラモジュールの分類 --- 126
[4]-4 リフローカメラモジュールの特長 --- 128
[4]-4-1 TSV技術により実現したCSP仕様Image Sensor --- 129
[4]-4-2 各種リフローカメラモジュールの製造フロー --- 130
[4]-4-3 既存製法とリフロー仕様カメラモジュール比較 --- 131
[4]-5 Casting WLO製造装置 --- 132
[4]-6 S-WLCMの市場動向と可能性 --- 134
[4]-6-1 現在入手可能なS-WLCM --- 134
[4]-6-2 サイズ無制約の特長を生かした超小型カメラモジュール --- 135
[4]-6-3 複数のS-WLCMで構築する広角システムのアイデア --- 136
[4]-6-4 複数のS-WLCMで構築する多機能モジュールのアイデア --- 137
[4]-6-5 ZDを目指すBackup機能付きe-mirrorシステム --- 137

[5] Displayとカメラ画素数の相関 --- 139 ~ 158
[5]-1 撮像用カメラの画素数に影響するDisplayの動向 --- 140
[5]-1-1 Display Size / 画像Format / 解像度の関係 --- 141
[5]-1-2 Display解像度の適正・過剰を判定する「視力」の基礎知識 --- 142
[5]-1-3 製品別適正解像度(視認距離3cm ~ over 100m Display) --- 144
[5]-2 AMOLEDの技術・市場動向 --- 149
[5]-2-1 看過されたSmartphoneへのAMOLED本格採用の兆し --- 151
[5]-2-2 AMOLEDの市場動向、Keyとなる製造装置 --- 153
[5]-2-3 AMOLED、車載用展開の可能性 --- 154
[5]-2-4 蒸着方式の「空白地帯」を埋める印刷方式AMOLED --- 156
[5]-3 Image Sensorとの共通技術への回帰、Post AMQLEDの動向 --- 157

◆ 【 第 三 章 】設計・製造の工夫

[1] 設計に必要な知恵・知識 --- 159 ~ 162
[1]-1 多岐にわたる製造技術が必要なカメラモジュール --- 159
[1]-2 カメラモジュールのコスト、品質、性能に影響する電気部品 --- 159
[1]-3 市場規模拡大に貢献した「正方形」カメラモジュール --- 160
[1]-4 カメラモジュールの製造フロー --- 161
[1]-5 効率的短納期開発を実現するVRP設計手法 --- 162

[2] 接着の基礎知識 --- 163 ~ 168
[2]-1 接着の原理 --- 163
[2]-2 さまざまな接着方法 --- 166
[2]-3 品質向上に直結する接着剤の保管方法 --- 167

[3] Dust不良撲滅方法と洗浄技術 --- 169 ~ 174
[3]-1 Dust不良を撲滅する1つ目の工夫「持ち込まない」 --- 169
[3]-2 Dust不良を撲滅する2つ目の工夫「出さない」 --- 170
[3]-3 Dust不良を撲滅する3つ目の工夫「持ち出さない」 --- 171
[3]-4 Dust不良を撲滅する「最後の砦」洗浄技術 --- 172
[3]-4-1 湿式洗浄の理論 --- 172
[3]-4-2 洗浄品質向上の鍵は「あわてない事」 --- 174

[4] 製造設備の種類と選定 --- 175 ~ 180
[4]-1 COB Chip On Board --- 175
[4]-2 SMT Surface Mount Technology --- 178

[5] 完成品検査(FAT)概要 --- 181 ~ 186
[5]-1 FATの概要 --- 181
[5]-2 各検査工程の内容 --- 181
[5]-3 FAT関連基礎知識 --- 183

◆ 【 第 四 章 】キーパーツの技術動向

[1] Image Sensor技術動向 --- 187 ~ 224
[1]-1 CCDとCMOS、2種類の Image Sensorの動作原理と特徴 --- 188
[1]-2 Image Sensorの市場動向 --- 191
[1]-2-1 Smartphone用CMOS Image Sensorの市場動向 --- 191
[1]-2-2 車載用Image Sensorの市場動向 --- 194
[1]-3 Smartphoneの薄型化に貢献、高CRA対応Image Sensor技術 --- 196
[1]-3-1 :「色シェーディング」抑制、高CRA対応IRCF --- 198
[1]-3-2 :「BSI」 Image Sensor、車載用/ IoTでも高感度で採用 --- 200
[1]-3-3 車載用/ IoTでも感度向上に寄与、素子分離型構造Image Sensor --- 201
[1]-3-4 1000fps、超高速3層積層Image Sensor --- 202
[1]-4 CMOS Image SensorのCell Size 微細化Trend --- 204
[1]-4-1 あまり大きくない「Big Cell」への回帰、高画質追求 --- 205
[1]-4-2 ついに登場0.9mm、0.8mm Cellは「Binning」が主機能 --- 206
[1]-4-3 NIR感度Upに効果、SWS構造「Black Silicon」 --- 207
[1]-5 車載用Image Sensor主要機能 --- 209
[1]-5-1 :即時性が重要、Sensing Camera用HDR機能 --- 210
[1]-5-2 Global Shutter / LiDARには必須 --- 211
[1]-5-3 多画素化始まる、7.42MP/ Binning機能搭載Image Sensor --- 212
[1]-5-4 車載カメラに必須、LEDフリッカ抑制機能 --- 213
[1]-5-5 夜間歩行者検出用でDe factoに、「超高感度」Image Sensor --- 213
[1]-6 FIR(遠赤外線) Image Sensor --- 216
[1]-7 特殊構造のImage Sensor --- 218
[1]-7-1 Color Filter不要、垂直色分離型Image Sensor --- 218
[1]-8 次世代Image Sensor --- 220
[1]-8-1 量産せず「進化・変化」する有機CMOS Image Sensor --- 220
[1]-8-2 AppleがM&A、QD Image Sensor Startup --- 222
[1]-8-3 それらはDisplayとの共通技術への回帰 --- 223
[1]-9 Lens-lessカメラ --- 224

[2] Lens設計の基礎 --- 225 ~ 248
[2]-1 Lensの性能を決める収差の種類と今も生きる「基本設計」 --- 226
[2]-2 Lens材料とその特徴 --- 227
[2]-3 熱可塑性樹脂Lens設計上の注意 --- 229
[2]-4 熱可塑性樹脂Lens製造プロセス --- 232
[2]-5 特定メーカーの強さが際立つSmartphone用Lens --- 235
[2]-6 Lens要求仕様作成上の注意 --- 237
[2]-7 Lensの諸特性 --- 242
[2]-7-1 Image SensorとカメラモジュールのMTF --- 245
[2]-8 Lensが解像可能なCell Size限界 --- 247

[3] 耐熱Lensの分類・製法・特徴 --- 249 ~ 280
[3]-1 耐熱Lensの分類と概要 --- 249
[3]-2 各種耐熱Lensの製法と特徴 --- 250
[3]-2-1 移動金型式GMOの製法と特徴 --- 250
[3]-2-2 Injection Mold熱硬化性樹脂Lensの製法と特徴 --- 252
[3]-2-3 Hybrid Lensの製法と特徴 --- 253
[3]-2-4 Casting WLOの製法と特徴 --- 257
[3]-2-4-1 Casting WLOの金型製法、他方式との比較 --- 259
[3]-3 Hybrid WLOとCasting WLO製造装置比較 --- 261
[3]-4 WLOの非球面測定法 --- 263
[3]-5 複屈折が解像度に与える影響、各種Lensの複屈折の実力 --- 264
[3]-6 各種Lensの材料費比較 --- 266
[3]-7 各種Lensの設備投資額比較 --- 269
[3]-8 各種耐熱性樹脂の特性 --- 270
[3]-8-1 耐熱性樹脂の光学特性 --- 272
[3]-8-2 Monolithic樹脂/ Casting WLO現物と設計値との誤差 --- 275
[3]-9 超短Puslse Laser DicerによるWLO個片化技術 --- 276
[3]-9-1 Hybrid WLO個片化技術の問題点 --- 276
[3]-9-2 非熱加工可能、超短Pulse Laser Dicer(旧ミシガン特許) --- 279

[4] PCB技術・課題 --- 281 ~ 284
[4]-1 小型化、低背化、放熱、高速化など、重要な役割を果たすPCB --- 281
[4]-2 カメラモジュールの小型化に貢献した部品内蔵基板 --- 281
[4]-2-1 部品内蔵基板の分類と開発品事例 --- 283

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