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AR05BTCW49R9 发布时间 时间:2025/12/26 0:14:31 查看 阅读:13

AR05BTCW49R9是一款由onsemi(安森美)推出的高分辨率、低功耗CMOS图像传感器,专为消费类和工业类成像应用设计。该传感器基于1/2.7英寸光学格式,有效像素约为500万(2592H x 1944V),采用先进的3.0μm像素技术,能够在紧凑的封装中提供出色的图像质量。AR05BTCW49R9支持多种输出接口,包括MIPI和DVP,适用于需要高清图像采集的应用场景。该器件在低光环境下表现出色,具备良好的信噪比和动态范围,适合在光线变化较大的环境中使用。此外,它还集成了片上锁相环(PLL)、时序发生器和图像信号处理器(ISP)功能,减少了外部元件需求,简化了系统设计。AR05BTCW49R9广泛应用于监控摄像头、无人机视觉系统、智能门铃、机器视觉以及嵌入式视觉设备等领域。其工作温度范围通常为-30°C至+85°C,满足工业级环境要求。封装形式为64引脚QFN,便于SMT贴装和自动化生产。整体而言,AR05BTCW49R9是一款兼顾性能与成本效益的图像传感器解决方案。

参数

品牌:onsemi
  型号:AR05BTCW49R9
  传感器类型:CMOS图像传感器
  光学格式:1/2.7英寸
  有效像素:2592(H) x 1944(V),约500万像素
  像素尺寸:3.0μm x 3.0μm
  输出接口:MIPI CSI-2,DVP(可配置)
  帧率:最高可达30fps(全分辨率)
  电源电压:核心电压1.2V,I/O电压1.8V/3.3V(可选)
  工作温度:-30°C 至 +85°C
  封装类型:64引脚QFN
  动态范围:约72dB(典型值)
  信噪比:≥40dB(典型值)
  低照度性能:1.8V,F2.0条件下达到1.7 lux
  内部功能:集成PLL、时序控制器、ISP(部分型号支持)

特性

AR05BTCW49R9具备多项先进特性,使其在同类图像传感器中脱颖而出。首先,其采用的3.0μm像素技术结合背照式(Back-Side Illumination, BSI)结构,显著提升了量子效率和感光能力,尤其是在低光照环境下表现优异。相比传统前照式传感器,BSI结构能够减少光线在金属布线层的损失,使更多光子到达光电二极管,从而提高灵敏度和信噪比。其次,该传感器支持可编程增益控制(AGC)、自动曝光控制(AEC)和白平衡调节,能够在不同光照条件下自动优化图像质量,确保色彩还原准确且画面清晰。
  此外,AR05BTCW49R9内置完整的图像信号处理链路,包括黑电平校正、坏点校正、去马赛克、伽马校正和边缘增强等功能,极大减轻了主控处理器的负担,适用于资源受限的嵌入式系统。其灵活的输出模式允许用户在全分辨率模式下以30fps运行,或通过窗口裁剪、像素合并(binning)等方式提升帧率或适应不同视场需求。例如,在2x2 binning模式下,可输出1280x720 HD分辨率并显著提升低光性能。
  该器件还支持多芯片同步功能,允许多个传感器在同一时钟源下协同工作,适用于立体视觉或多视角成像系统。为了降低系统功耗,AR05BTCW49R9提供了多种省电模式,如待机模式、休眠模式和按需唤醒机制,特别适合电池供电设备如智能门铃、便携式摄像机等。整体设计符合RoHS标准,支持无铅焊接工艺,并具备良好的EMI兼容性。通过I2C串行接口进行寄存器配置,开发者可以方便地调整曝光时间、增益、镜像、翻转等参数,实现高度定制化应用。

应用

AR05BTCW49R9广泛应用于多个领域,尤其适合对图像质量和系统集成度有较高要求的场景。在安防监控领域,该传感器常用于网络摄像头、IP Camera和家庭安全系统中,凭借其高分辨率和优良的低光性能,可在夜间或昏暗环境中捕捉清晰图像,配合红外补光仍能保持良好成像效果。在智能家居设备中,如可视门铃、智能猫眼等产品,AR05BTCW49R9的小型化设计和低功耗特性使其成为理想选择,同时支持实时视频流传输与本地存储。
  在无人机和机器人视觉系统中,该传感器可用于导航、避障和目标识别任务,其快速响应能力和稳定的帧率有助于提升飞行稳定性与自主决策精度。工业机器视觉方面,AR05BTCW49R9可用于条码扫描、产品质量检测、装配引导等自动化流程,得益于其高动态范围和精确的色彩再现能力,可有效区分细微的颜色差异和表面缺陷。
  此外,该器件也适用于医疗内窥镜、教育录播系统、车载后视影像等新兴应用。由于支持DVP和MIPI双接口输出,AR05BTCW49R9能兼容多种主控平台,如ARM架构处理器、DSP和FPGA,增强了系统的灵活性和可扩展性。配合成熟的开发工具链和参考设计,工程师可快速完成原型验证和批量部署,缩短产品上市周期。

替代型号

AR0522CS1C00SHQA

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