圖像傳感器攝像頭的案例
一文了解CMOS圖像傳感器攝像頭的進階設計方法
Ansys Lumerical的FDTD和CHARGE可用于解決眾多設計難題，例如：背照式傳感器、光學和電子串擾的影響、微透鏡偏移或斜入射角幾何結構的優化，以及將彩色濾光片整合到復雜傳感器幾何結構時的效果。
與Ansys SPEOS結合使用時，工程師可以仿真整個攝像頭系統，把CMOS圖像傳感器攝像頭設計提升到新的水平。這有助于用戶探索CMOS圖像傳感器微觀效應、宏觀透鏡和電子子系統之間的復雜相互作用。由于其能夠預測照明性能，SPEOS可幫助工程師為攝像頭記錄的最終成像構建準確視圖。
無論是新一代手機攝像頭，還是科學或國防應用成像系統，SPEOS/Lumerical工作流程都能助力企業以更快速度和更低成本開發更優異的CMOS圖像傳感器攝像頭。
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展開 車載攝像頭圖像傳感器技術路線
圖像傳感器之ISOCELL技術分析
圖像傳感器好壞取決于單像素有效進光量
圖像處理器最為關鍵的參數是單像素尺寸，單像素尺寸越大則進光量越大，圖像質量越優秀。因此我們可以簡單的認為：決定圖像傳感器性能的最大的因素是單像素點的有效進光量，它決定每個像素點在單位時間內能捕獲多少光線能量。假如單像素面積越大，則在相同時間里可以承載更多光線能量，便可以更明顯的提升畫質，更真實的還原圖像場景。
數碼相機和手機所采用的圖像傳感器單像素尺寸是不一樣的，數碼相機的更大，英寸拍攝效果更加出色。但單像素尺寸增大，相同像素的圖像傳感器面積則大幅增加，攝像頭模組體積增大，模組高度增加，功耗大幅增加，發熱量增加等，這樣的變化在數碼相機固然還可以接受，但放在追求便攜的手機上面，無疑是不太合適的。
以HTC ONE為例，采用了單像素尺寸2微米的圖像傳感器，換來相當棒的畫質效果，夜景拍攝尤為出色。但正因為單像素尺寸增加之后，手機攝像頭受限于體積增加、發熱量增加等因素迫不得已只能做到400萬像素，令人難以接受。而蘋果iPhone比較折中的選擇了1.5微米單像素尺寸，雖然比較折中，但其只有800萬的像素令人詬病。而在新一代iPhone6時為確保較好的拍攝效果繼續選擇1.5微米芯片，換來了前所未有的結構和外觀犧牲，突出的攝像頭設計堪稱史上最丑蘋果攝像頭！除了增大單像素尺寸可以增加進光量之外，就沒有別的方法了嗎？
其實不然，ISOCELL技術在相同的像素尺寸情況下可做到優化，可有效提升進光量。
展開 安森美：車規圖像感知傳感器趨勢及解決方案
雖然毫米波雷達有向4D成像的趨勢發展，但以視覺感知為主的還是使用攝像頭和激光雷達。
車規圖像傳感器趨勢
郗蘊俠接著介紹了圖像傳感器一個特別明顯的趨勢。她說，最早的圖像傳感器都是VGA 30萬像素，現在30萬像素正在被100萬像素取代。在歐洲，2020年用于感知的標準選擇是200萬像素的圖像傳感器。安森美半導體很早開始研制200萬像素圖像傳感器，為2020年歐洲車輛采用做好了準備。
而今年中國會有非常多的主機廠用到800萬像素的攝像頭，比如蔚來ET7，會有11顆800萬像素的攝像頭，也就是說，軍備競賽不只是車輛系統方面，在搭載800萬高像素的攝像頭，和激光雷達方面，中國已經走在了前面。
為什么做圖像傳感器的公司這么少？
在談到攝像頭相關傳感器的發展時，郗蘊俠表示，與攝像頭有關的傳感器研發難度很大。在汽車半導體器件中，做各種處理器的公司很多，如英偉達，TI,NXP等都做處理器。而做圖像感知芯片的比較少，為什么？因為圖像傳感器是非常難設計的一個半導體器件。一般做“大腦”的處理器用到數字電路+模擬電路，大部分都是數字的，模擬比較少，如PLL、ADC等。圖像傳感器不只是數字和模擬部分，還有Bond layer（鍵合層），需要很多與光相關的器件，Pixel Transistor, Photodiode（光電二極管）,Color Filter Array (CFA), Microlens Array,比一般半導體器件多四層，所以制成也有難度。
展開 新型有機圖像傳感器：有望取代硅基圖像傳感器！
導讀
近日，韓國大邱慶北科學技術院的研究團隊采用有機半導體與透明電極之間的一種黏結技術，開發出具有高色彩選擇的有機圖像傳感器，無需彩色濾光片就可以捕捉鮮明的色彩。
背景
圖像傳感器，是攝像頭、閉路電視和自動駕駛汽車中的關鍵記錄元件。
（圖片來源：維基百科）
目前，大多數商用的圖像傳感器都是硅基的，而且為了精準分辨光線的顏色，彩色濾光片是必不可少的元件之一。然而，彩色濾光片成本很高，而且具有嚴重的缺點，例如會增加圖像傳感器的厚度。
創新
近日，韓國的一支研究團隊開發出一種新概念的圖像傳感器，無需彩色濾光片就可以捕捉鮮明的色彩。韓國研究基金會宣布，韓國大邱慶北科學技術院（DGIST）教授 Dae Sung Chung 的研究團隊采用有機半導體與透明電極之間的一種黏結技術，開發出具有高色彩選擇的有機圖像傳感器。
2018年5月30日，這項研究成果發表在材料工程領域的國際期刊《先進功能材料（Advanced Functional Materials）》的在線版上，并將作為封面文章發表。研究得到了韓國科學技術信息通信部和韓國研究基金會基礎科研項目（骨干研究員）的支持。
技術
研究團隊基于有機半導體開發出一種薄的圖像傳感器，有機半導體能夠彌補硅圖像傳感器的不足。特別是，他們的研究成果引起了許多關注，因為他們無需采用彩色濾光片，而是采用有機半導體提高色彩選擇，實現清晰的圖像。
研究團隊開發出一種方法，用硫原子填補氧化鋅制成的透明電極表面中的化學缺陷。通過這種方法，有機半導體和透明電極之間的肖特基結特性得到了最大化，從而增加了每個R/G/B色彩選擇的選項。
展開 
什么是CMOS圖像傳感器？
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CMOS圖像傳感器是一種采用互補金屬氧化物半導體（CMOS）技術的半導體器件，旨在將入射光轉換為數字圖像。與大多數數字攝像頭一樣，其通過半導體芯片表面的數千個光子探測器來檢測入射光。每個探測器通過將光子的能量轉換為電流來測量吸收的光子的頻率（顏色）和數量（亮度）。然后，連接在每個探測器上的晶體管將電流放大。這種類型的圖像傳感器被稱為有源像素傳感器（APS）。
由于CMOS圖像傳感器采用標準半導體制造技術制成，因此芯片通常包括信號處理、模數轉換器和片上數字邏輯。這就構成了一個完整的芯片攝像頭。該技術支持眾多成像應用，包括智能手機上的微型數字攝像頭、高清高速專業攝像機以及衛星上的地球觀測傳感器。
CMOS與CCD圖像傳感器
20世紀60年代末，兩大主導圖像傳感技術——感光耦合元件（CCD）和CMOS傳感器，幾乎同時得到開發。兩者都利用了光電效應，當光粒子[1]/光子被原子吸收并將能量傳遞給原子中的電子時，就會發生光電效應。
如果吸收了足夠的能量，原子就會發射出電子，從而在半導體材料中產生負電荷。圖像傳感器中吸收光、產生電子的區域被稱為光電二極管。光電二極管被排列成一個陣列，可以測量聚焦在其表面的光的顏色和強度。
在CCD傳感器中，來自光電二極管的電子被捕獲到一系列電容器中，然后進行放大。在CMOS傳感器中，電子被直接輸入到晶體管中，并在探測器處放大。CCD方法的最大優勢是電容器位于光電二極管后面，可為每個像素提供更大的光吸收區域。CMOS傳感器中的晶體管緊鄰光電二極管，僅留下30%的表面區域（被稱為填充因子）用于光探測。
CMOS技術是一種成熟的半導體制造工藝，因此與CCD攝像頭相比，CMOS傳感器的制造成本要低得多。
展開 CMOS圖像傳感器的設計
CMOS圖像傳感器是一種采用互補金屬氧化物半導體（CMOS）技術的半導體器件，旨在將入射光轉換為數字圖像。與大多數數字攝像頭一樣，其通過半導體芯片表面的數千個光子探測器來檢測入射光。每個探測器通過將光子的能量轉換為電流來測量吸收的光子的頻率（顏色）和數量（亮度）。然后，連接在每個探測器上的晶體管將電流放大。這種類型的圖像傳感器被稱為有源像素傳感器（APS）。
由于CMOS圖像傳感器采用標準半導體制造技術制成，因此芯片通常包括信號處理、模數轉換器和片上數字邏輯。這就構成了一個完整的芯片攝像頭。該技術支持眾多成像應用，包括智能手機上的微型數字攝像頭、高清高速專業攝像機以及衛星上的地球觀測傳感器。
CMOS與CCD圖像傳感器
20世紀60年代末，兩大主導圖像傳感技術——感光耦合元件（CCD）和CMOS傳感器，幾乎同時得到開發。兩者都利用了光電效應，當光粒子[1]/光子被原子吸收并將能量傳遞給原子中的電子時，就會發生光電效應。
如果吸收了足夠的能量，原子就會發射出電子，從而在半導體材料中產生負電荷。圖像傳感器中吸收光、產生電子的區域被稱為光電二極管。光電二極管被排列成一個陣列，可以測量聚焦在其表面的光的顏色和強度。
在CCD傳感器中，來自光電二極管的電子被捕獲到一系列電容器中，然后進行放大。在CMOS傳感器中，電子被直接輸入到晶體管中，并在探測器處放大。CCD方法的最大優勢是電容器位于光電二極管后面，可為每個像素提供更大的光吸收區域。CMOS傳感器中的晶體管緊鄰光電二極管，僅留下30%的表面區域（被稱為填充因子）用于光探測。
CMOS技術是一種成熟的半導體制造工藝，因此與CCD攝像頭相比，CMOS傳感器的制造成本要低得多。
展開 一期一會 | CMOS圖像傳感器的設計
CMOS圖像傳感器是一種采用互補金屬氧化物半導體（CMOS）技術的半導體器件，旨在將入射光轉換為數字圖像。與大多數數字攝像頭一樣，其通過半導體芯片表面的數千個光子探測器來檢測入射光。每個探測器通過將光子的能量轉換為電流來測量吸收的光子的頻率（顏色）和數量（亮度）。然后，連接在每個探測器上的晶體管將電流放大。這種類型的圖像傳感器被稱為有源像素傳感器（APS）。
由于CMOS圖像傳感器采用標準半導體制造技術制成，因此芯片通常包括信號處理、模數轉換器和片上數字邏輯。這就構成了一個完整的芯片攝像頭。該技術支持眾多成像應用，包括智能手機上的微型數字攝像頭、高清高速專業攝像機以及衛星上的地球觀測傳感器。
CMOS與CCD圖像傳感器
20世紀60年代末，兩大主導圖像傳感技術——感光耦合元件（CCD）和CMOS傳感器，幾乎同時得到開發。兩者都利用了光電效應，當光粒子[1]/光子被原子吸收并將能量傳遞給原子中的電子時，就會發生光電效應。
如果吸收了足夠的能量，原子就會發射出電子，從而在半導體材料中產生負電荷。圖像傳感器中吸收光、產生電子的區域被稱為光電二極管。光電二極管被排列成一個陣列，可以測量聚焦在其表面的光的顏色和強度。
在CCD傳感器中，來自光電二極管的電子被捕獲到一系列電容器中，然后進行放大。在CMOS傳感器中，電子被直接輸入到晶體管中，并在探測器處放大。CCD方法的最大優勢是電容器位于光電二極管后面，可為每個像素提供更大的光吸收區域。CMOS傳感器中的晶體管緊鄰光電二極管，僅留下30%的表面區域（被稱為填充因子）用于光探測。
CMOS技術是一種成熟的半導體制造工藝，因此與CCD攝像頭相比，CMOS傳感器的制造成本要低得多。
展開 自動駕駛傳感器融合：激光雷達+攝像頭
前言
自動駕駛感知技術所采用的傳感器主要包括攝像頭，激光雷達和毫米波雷達。這些傳感器各有優缺點，也互為補充，因此如何高效的融合多傳感器數據，也就自然的成為了感知算法研究的熱點之一。本篇文章介紹如何在感知任務中融合激光雷達和攝像頭，重點是目前主流的基于深度學習的融合算法。
攝像頭產生的數據是2D圖像，對于物體的形狀和類別的感知精度較高。深度學習技術的成功起源于計算機視覺任務，很多成功的算法也是基于對圖像數據的處理，因此目前基于圖像的感知技術已經相對成熟。圖像數據的缺點在于受外界光照條件的影響較大，很難適用于所有的天氣條件。對于單目系統來說，獲取場景和物體的深度（距離）信息也比較困難。雙目系統可以解決深度信息獲取的問題，但是計算量很大。激光雷達在一定程度上彌補了攝像頭的缺點，可以精確的感知物體的距離，但是限制在于成本較高，車規要求難以滿足，因此在量產方面比較困難。同時，激光雷達生成的3D點云比較稀疏（比如垂直掃描線只有64或128）。對于遠距離物體或者小物體來說，反射點的數量會非常少。
如下圖所示，圖像數據和點云存在著巨大的差別。首先是視角不同，圖像數據是真實世界通過透視投影得到的二維表示，而三維點云則包含了真實世界歐式坐標系中的三維信息，可以投影到多種視圖。其次是數據結構不同，圖像數據是規則的，有序的，稠密的，而點云數據是不規則的，無序的，稀疏的。在空間分辨率方面，圖像數據也比點云數據高很多。
圖片來源于參考文獻[1]
自動駕駛感知系統中有兩個典型的任務：物體檢測和語義分割。深度學習技術的興起首先來自視覺領域，基于圖像數據的物體檢測和語義分割已經被廣泛和充分的研究，也有很多非常全面的綜述文章，這里就不贅述了。
展開 自動駕駛汽車中的激光雷達和攝像頭傳感器融合
來源 | 汽車電子與軟件
傳感器融合是自動駕駛汽車的關鍵技術之一。這是自動駕駛汽車工程師都必須具備的技能。原因很簡單：感知無處不在，無時無刻不在使用。
自動駕駛汽車通過4個關鍵技術工作：感知、定位、規劃和控制。
傳感器融合是感知模塊的一部分。我們希望融合來自視覺傳感器的數據，以增加冗余、確定性或利用多個傳感器的優勢。
傳感器數據和融合
在感知步驟中，使用激光雷達、雷達和攝像頭的組合來理解環境是很常見的。這3個傳感器各有優缺點，使用它們可以幫助您擁有所有優點。
如上圖所示：
攝像頭擅長處理對象分類及理解場景。
作為一種飛行時間傳感器，激光雷達非常適合估計距離。
雷達可以直接測量障礙物的速度。
在本文中，我們將學習融合激光雷達和攝像頭，從而利用攝像頭的分辨率、理解上下文和對物體進行分類的能力以及激光雷達技術來估計距離并查看3D世界。
攝像頭：2d傳感器
相機是一種眾所周知的傳感器，用于輸出邊界框、車道線位置、交通燈顏色、交通標志和許多其他東西。在任何自動駕駛汽車中，攝像頭從來都不是問題。
如何使用這種2D傳感器，并將其與3D傳感器（如：激光雷達）一起應用于3D世界？
激光雷達：3d傳感器
激光雷達代表光檢測和測距。它是一個3D傳感器，輸出一組點云；每個都有一個(X,Y,Z)坐標。可以在3D數據上執行許多應用：包括運行機器學習模型和神經網絡。
展開 MIT研制出不依靠攝像頭和傳感器的機器狗
在未來，他們計劃向機器人添加攝像頭，但他們想要進一步發展它的盲目運動能力。 ‘當我們增加視野時，即使可能給你錯誤的信息，這條腿也應該能夠處理（障礙），’ Kim 說。‘因為如果它踩到攝像機看不到的東西怎么辦？’它會做什么呢？’這就是盲目運動的作用所在。我們不希望過于相信自己的愿景。
研究小組選擇限制機器人通過攝像頭和外部傳感器（通常是人工智能的視覺工具）感知周圍環境的能力，以增強其導航能力。它還展示了在崎嶇的戶外行走，在跑步機上跑步，跳躍，在移動中旋轉，以及在被推來推去或猛拉之后重新站穩：
攝像頭｜三星發布業內像素尺寸最小的50MP移動影像傳感器
作為三星高分辨率影像傳感器產品線的最新成員，ISOCELL 2.0 等增強技術可將光靈敏度提升約 16% 。
即使在弱光環境下，ISOCELL JN1 依然能夠借助 Tetrapixel 四合一像素聚合技術，將相鄰的四個 0.64 μm 像素、合并成一個大的 1.28 μm 像素，從而將感光度提升四倍、并獲得更明亮的 12.5 MP 照片。
值得一提的是，ISOCELL JN1 將多種先進技術嵌入了小巧的 1 / 2.76 英寸體型中，同時也是三星迄今為止用途最廣泛的移動影像傳感器。
通過與生態系統中的伙伴們展開密切的合作，ISOCELL JN1 還兼容現有的 1 / 2.8 英寸產品。除了標準的廣角選項，該傳感器還可用于前置、超廣角、甚至長焦鏡頭。
這意味著用戶能夠憑借驚人的 50MP 分辨率，拍攝極其精細的自拍照或合影，以及
4K
超高清分辨率 / 高變焦比率的視頻。
更小的傳感器尺寸，還有助于將攝像頭模組的高度降低約 10%，從而最大限度地化解鏡頭組件過于凸起的尷尬，讓下一代智能機可以用上更加纖薄、流線型的設計。
為了增強動態范圍，ISOCELL JN1 的 Smart-ISO 技術，能夠根據環境照明水平的改變而轉換增益。比如在明亮情境下使用低 ISO 來保留更多高光細節，以及在弱光環境中使用高 ISO 來達成出色的性能并抑制噪點。
展開 
今晚ANSYS直播丨無人駕駛傳感器仿真之攝像頭與激光雷達，報名抽手機
如何在預算有限的條件下，更好地滿足安全性要求，突破技術障礙，對安全分析技術、系統開發和驗證方法、車輛駕駛環境以及傳感器仿真的真實度都提出了更高要求。
ANSYS作為世界領先的工程仿真工具供應商，基于扎實的物理場仿真技術和安全開發技術，正在和知名企業一起構建先進的自動駕駛仿真工具鏈，涉及功能安全和信息安全分析、道路環境建模與仿真、傳感器建模與仿真、嵌入式軟件開發、閉環仿真，云計算平臺等等。
ANSYS自動駕駛系列Webinar，結合自動駕駛系統的研發講述ANSYS工具如何助力自動駕駛的開發驗證，本期重點為ANSYS自動駕駛解決方案之傳感器仿真（攝像頭和激光雷達）。
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展開 應用在監控攝像頭中的模擬環境光傳感芯片
監控攝像頭成像的核心是其內部的感光元件。因此光線的變化會影響到攝像頭的成像質量。在安裝監控攝像頭的時候合理運用環境光線可以提升監控畫面的質量。但是如果環境光線和監控攝像頭安裝產生沖突的話，就會影響監控攝像頭成像。
逆光環境對監控攝像頭成像有影響，在微光的環境下也會影響攝像頭的成像效果。不同的環境光線下應選擇相應型號的攝像頭。這是由于不同型號的攝像頭的最低照度是不一樣的。最低照度可以簡單理解為攝像頭成像的最低光線亮度標準。只有選擇合適的參數，才能實現較好的成像效果。
環境光傳感芯片具有暗電流小，低照度響應，靈敏度高，電流隨光照度增強呈線性變化等特性；內置雙敏感元，自動衰減近紅外，光譜響應接近人眼函數曲線（黑：人眼響應曲線，藍：光敏電阻響應曲線，綠：環境光響應曲線）；在選擇適當的光傳感芯片時的另一個考慮因素是選擇一個帶有理想光譜響應的傳感器。
這里小編給大家推薦一款由工采網代理的臺灣旺泓的環境光傳感芯片，這是一款模擬式環境光傳感芯片，環境光傳感芯片 - ALS-AK510是一種低成本可見光傳感器，具有與環境光水平成正比的電流輸出。它有一個內置的光學濾光片，以提供接近人眼的響應或“光敏”。把輸出電流與電阻器串聯起來，就可以把它轉換成電壓。動態范圍由外部電阻和電源決定(10K和5V給出0到160 Lux的范圍，但1K電阻可以超過700 Lux)。內部暗電流消除電路能夠在全溫度范圍內保持穩定的精度，即使是在低光水平下。
環境光傳感芯片 - ALS-AK510的特性：
接近人眼的光敏反應
內置光學濾波器的高紅外抑制
電流輸出高度線性與環境光水平
溫度穩定
光電流放大器相應關系集成
優秀的暗電流的性能
高濕度的免疫力
在環境光領域，臺灣旺泓便是其中的佼佼者之一。了解更多關于臺灣旺泓環境光傳感芯片的技術應用，請登錄工采網官網進行咨詢。
展開 Ansys與索尼半導體合作推動新一代汽車圖像傳感器仿真
<p><strong>精確建模提高了仿真保真度并簡化了工作流程，從而加速產品上市進程</strong></p><p><br></p><p><strong>主要亮點</strong></p><ul><li>Ansys解決方案現可與索尼半導體解決方案公司的傳感器模型集成，優化和加速用于自動駕駛汽車（AV）和高級駕駛輔助系統（ADAS）等應用的攝像頭功能的開發</li><li>此次技術合作，使攝像頭和感知系統開發人員能夠通過實施虛擬原型設計和測試來加速開發和驗證</li></ul><p> </p><p>Ansys宣布與索尼半導體解決方案（索尼）公司展開合作，在包括AV和ADAS在內的新一代汽車應用中，增強高保真度圖像傳感器仿真和基于攝像頭的功能。Ansys Speos現在能夠與索尼的傳感器模型無縫集成，以更精確的建模簡化開發和驗證。</p><p><br></p><p>汽車圖像傳感器必須不斷發展，以提供更安全、更強大的ADAS功能。為了滿足這一需求，Ansys基于攝像頭系統中使用的圖像傳感器的內部架構，開發了一種與索尼傳感器型號兼容的新型軟件接口。該接口支持在各種場景和環境中進行高保真度的虛擬攝像頭測試，不僅可減少對于特設物理攝像頭測試的需求，還能夠加速驗證過程。</p><p><br></p><p>索尼圖像傳感器的用戶，將能夠執行針對光譜效應、高動態范圍（HDR）和LED燈閃爍減緩的端到端高保真度汽車級仿真。此外，用戶還可以再現運動模糊和卷簾快門等圖像傳感器現象。
展開 圖像傳感器迎來了黃金時代
手機是CMOS傳感器的最大應用市場，汽車、安防等新應用領域高速成長。
2017年手機用CMOS傳感器市場規模占整體應用市場的62%，達77.5億美元，預估2022年手機CMOS傳感器的市場營收規模將可達86億美元。
而在未來幾年，汽車、安防監控、醫療、玩具/電玩與工業等將成為帶動CMOS傳感器高速發展的主要動力。
1)安防監控領域:安防監控離不開視覺信息的獲取，必須依賴圖像傳感器，隨著整個安防監控行業規模的不斷擴大，預估到2020年該領域CMOS圖像傳感器的市場規模將達到9.12億美元，占到行業市場份額的6%。
2)汽車電子領域:是圖像傳感器增長最快的細分市場，近年來CMOS圖像傳感器已經安裝在汽車倒車影像、防碰撞系統之內，而由于未來的新車將標配ADAS(高級駕駛輔助系統)，以及自動駕駛技術的發展，汽車廠商將會為自家車輛產品導入更多攝像頭來獲取外界信息。
而每增加一個攝像頭，就需要增加一塊CMOS傳感器，所以車載應用將是CMOS圖像傳感器各主要應用市場中增速最快的方向。
根據YOLE的最新預測，車載圖像傳感器市場空間將從2016年的22億美金增長至2022年的77億美金，是車用傳感器(包括各類雷達、壓力傳感器、慣性傳感器等)中增長最快、占比最高的細分產品。
同時，汽車市場也將成為僅次于手機的第二大CMOS傳感器應用領域。
3)醫療/科研領域:以往醫療和科研領域主要使用CCD傳感器，隨著技術的進步，現今醫療和科研領域則在謀求使用成本更低效果更好的CMOS傳感器來替代大部分老舊產品，這一應用領域預計有34%年復合增長率，2020年銷售額8.67億美元。
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