A CMOS detector for EUV/soft x-ray radiation has been developed using standard BSI image sensor process, resulting in high quantum efficiency, high frame rate and high durability against photon from EUV/soft x-ray.
Use cases in various experiments and industrial applications are also mentioned demonstrating the business viability of offering the image sensor as a standard product.

近年、光の最小単位である「光子（フォトン）」を検出することができる、フォトンカウンティング型イメージセンサ技術が注目されている。とりわけ、従来のCCDおよびCMOSイメージセンサとは動作原理が異なる、Single-photon avalanche diode （SPAD）と呼ばれる光センサ技術を用いたSPADイメージセンサの開発が加速している。
従来のイメージセンサ対するSPADイメージセンサの優位性は、大きく二つ挙げられる。一つは、単一光子レベルの分解能を実現する「高感度性」である。もう一つは、ピコ秒レベルの時間分解能で光検出を実現する「高速応答性」である。これらは、微弱な光信号を極めて高速に、かつ大信号に増倍することができる“アバランシェ増倍現象”を動作原理とするSPADイメージセンサならではの優位性である。これらの優位性を活かして、Time-of-flight（ToF）測距センサやLight-in-flightイメージング等に応用することが可能であるとともに、監視・暗視等の低照度下でのイメージングへの応用可能性が期待されている。

本講演では、SPADイメージセンサの基礎知識を説明したのち、キヤノン独自のSPADイメージセンサの開発と応用事例について解説する。その中で、弊社から報告されている、3D-ToF測距画像が取得可能な表面照射型100万画素SPADイメージセンサ※１、裏面積層・電荷収集型320万画素SPADイメージセンサ、画素毎露光期間制御および適応型クロックドリチャージ駆動を用いたSPADイメージセンサの開発内容について紹介する。

※１ スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）と共同での開発成果

カメラを使ったSWIRの活用は近年、センサー、レンズ、光源の普及により使用環境が整ったことで急速に拡大してきた。
中でも可視光とは異なり物質によってX線のように物を透過することができるので、人体に影響を与えることなく扱い易いSWIRに可能性を求める声が多いのである。
だがSWIRという波長を用いることで、どういった具合に写るのか、またどの様な使い方ができるかは人間の目で見る世界とは異なるので実際に試してみないと分からないことが多い。
本講演では、目で見るのと同じ可視光の画像とSWIRの画像ではどのような違いが生まれるのか、どのような用途に向いているのか撮影の方法など交えて紹介する。
またここで登場する冷却カメラと何なのか、”冷却”カメラの冷却とは何のための機能でどのような効果があるのかを簡単に紹介する。

イベントカメラとは、輝度変化を検知する特殊なカメラであり、各画素において独立かつ非同期に、一定以上の輝度変化を「イベント」として記録する。生体模倣として誕生したが、高時間分解能や高ダイナミックレンジ、低消費電力等の特長から、ロボティクス分野やコンピュータビジョン分野への応用が注目されている。しかし、記録されるイベントは、一般的なカメラが記録する固定フレームレートの二次元画像フォーマットとは大きく異なるため、コンピュータビジョン分野で研究開発されてきた従来のアルゴリズムをそのまま展開できない。そこで、イベント群を入力として、二次元画像を復元する手法や直接的に認識処理する手法などが提案されている。イベントカメラは比較的に新しい種類のカメラであり、商用化されてからまだ10年程度しか経っていないため、イベントカメラに関連する研究は、コンピュータビジョン分野における最もホットなトピックの一つとなっている。本講演では、イベントカメラの動作原理を含む基礎的な内容から、コンピュータビジョン分野におけるイベントカメラの応用研究について紹介し、イベントカメラの新しい可能性や今後の課題について考察する。

A 0.8V intelligent vision sensor with embedded tiny CNN model and programmable weights using processing-in-sensor (PIS) technique is implemented for real-time inference applications of low-power edge devices. Using the proposed mixed-mode PIS circuits (3×3 convolution with ReLU, 2×2 maximum pooling and 1×1 fully-connected), the prototype
is configured to demonstrate a “human face or not detection” task with an achieved accuracy of 93.6% and an ultra-low power consumption of 122.6μW at 250fps.