Le fabricant autrichien des puces AMS, l’un des leaders mondiaux des capteurs à semi-conducteurs, se targue de lancer NanEyeC, un capteur d’image miniature qui mesure seulement 1,2 mm carré en silicium et pèse 1 g. Il le présente comme l'un des plus petits et des plus légers disponibles aujourd’hui dans le monde. Sa miniaturisation et sa légèreté lui ouvrent des applications dans des appareils mobiles grand public comme les casques de réalité virtuelle.
Applications émergentes
Ce composant est plus qu’un simple capteur d’image. C’est un module complet intégrant l’optique et les autres éléments nécessaires pour fournir des images d’une résolution de 320 x 320 pixels à la vitesse de 58 images / s. Il est optimisé pour répondre aux besoins d’applications vidéo émergentes où la caméra doit être pratiquement invisible par l'utilisateur ou doit s’intégrer dans un tout petit espace.
Ces applications incluent le suivi oculaire dans les casques ou cadres de réalité virtuelle et augmentée, la détection et le comptage des personnes dans les systèmes d'automatisation des bâtiments pour le contrôle intelligent de l'éclairage et de la climatisation par exemples, la détection et l’évitement d'objets dans les équipements robotiques tels que les robots-aspirateurs autonomes ou les petits drones, les jouets et trains miniatures pour une expérience immersive, ou encore les outils d’endoscopie sous forme de capsule ingérable.
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Déclinaison pour le grand public d'un produit professionnel
AMS proposait déjà des capteurs d’image à encombrement extrêmement réduit pour des équipements professionnels comme les endoscopes médicaux. NanEyeC en constitue une déclinaison pour les applications grand public tout en garantissant, selon la société, les mêmes performances et la même qualité.
Cet industriel a d'autant plus de mérite qu'il ne figure pas dans le Top 10 mondial de fournisseurs de capteurs d'images Cmos en 2019 qui comprend, selon le cabinet Yole Développement, Sony, Samsung, OmniVision Technologies, STMicroelectronics, On Semiconductor, Galaxycore, Panasonic, SK Hynix, SmartSens et Canon.
