【圖解】SPAD影像感測器最新資訊 2024

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前言

SPAD(Single Photon Avalanche Diode)影像感測器是一種能檢測單一光子的高靈敏度光感測器。它擁有傳統CMOS與CCD影像感測器無法達到的靈敏度與時間解析度,被視為次世代影像技術的焦點。本篇文章將詳細介紹SPAD影像感測器的基本原理、技術特點、應用領域,以及當前的挑戰與未來的發展前景。

SPAD影像感測器的基本原理

何謂雪崩倍增效應

SPAD利用半導體的雪崩倍增效應來檢測光子。

  • 雪崩倍增效應:在施加高電場的半導體中,光子會產生電子-電洞對,這些載子被加速後會透過撞擊電離產生其他載子,形成連鎖性的倍增現象。

運作原理

SPAD的運作可透過以下步驟來說明:

  1. 設定過電壓狀態:SPAD在超過半導體崩潰電壓的過電壓狀態下運作,這使得即使是單一光子也能引發雪崩倍增。
  2. 光子的吸收與載子生成:入射的光子在半導體內生成電子-電洞對。
  3. 雪崩倍增的啟動:生成的載子在強電場的作用下被加速,進而透過撞擊電離產生更多載子,形成雪崩倍增現象。
  4. 信號的檢測:此倍增的電流由檢測電路提取為脈衝信號。
  5. 淬滅(停止雪崩現象):為了防止雪崩現象持續,淬滅電路會暫時降低電壓,停止雪崩過程。

淬滅機制

  • 被動淬滅:利用電阻使電流自然減少,從而停止雪崩現象。此方法電路簡單,但響應速度較慢。
  • 主動淬滅:使用開關電路強制降低電壓,快速停止雪崩現象,適合需要高速響應的應用場合。

SPAD影像感測器的技術特點

SPAD能檢測單一光子,因此具有極高的靈敏度,這在處理微弱光源的應用中尤為有用。

高時間解析度

  • 皮秒級時間解析度:SPAD具有極高的響應速度,能夠高精度地記錄光子被檢測到的時間。
  • 時間相關單光子計數(TCSPC):利用此技術對光子到達時間進行統計,可實現高精度的時間解析。

像素陣列的構成

  • 每個像素具有獨立的SPAD元件:SPAD影像感測器由大量SPAD元件組成的二維陣列構成。
  • 周邊電路的集成:每個像素內嵌淬滅電路、計數器以及定時電路等功能模塊。

噪聲特性

  • 暗計數率(DCR):即使在無光條件下,也可能因熱激發等原因產生誤檢測。為了降低DCR,材料選擇和溫度控制至關重要。
  • 後脈衝:雪崩後被困的載子可能再次引發雪崩,屬於一種噪聲現象。透過設置時間窗口來控制檢測以減少其影響。

串擾問題

  • 光學串擾:雪崩產生的光子進入相鄰像素,導致誤檢測的現象。
  • 電氣串擾:快速的電流變化會在電路中引入噪聲,影響其他像素的運作。
  • 對策:光學方面在像素間設置遮光壁,電氣方面通過優化電路設計來減少串擾影響。

SPAD影像感測器的應用領域

LiDAR(Light Detection and Ranging)

  • 距離測定:透過向目標物發射光脈衝並測量反射光的到達時間來計算距離。
  • 高解析度3D建模:藉由SPAD的高速響應能力,可高空間解析度地捕捉周圍環境的三維信息。
  • 自動駕駛應用:即時獲取精確的距離信息,為安全的自動駕駛系統提供支持。

生物醫學影像

  • 螢光壽命影像(FLIM):透過測量螢光物質的發光壽命,分析生物分子的狀態和周圍環境。
  • 單分子檢測:檢測極其微弱的螢光信號,用於觀察DNA或蛋白質的動態行為。
  • 優勢:具備非侵入性和高靈敏度的特點,能減輕對生體的負擔。

量子通信與量子加密

  • 量子密鑰分配(QKD):在單光子層級進行信息傳遞,實現高度安全的通信。
  • SPAD的角色:作為高靈敏度的單光子檢測器,對量子態的精確檢測至關重要。

天文學與太空探測

  • 高靈敏度觀測:檢測來自遙遠恆星或星系的微弱光線。
  • 時間解析觀測:適應快速變化的天體現象(例如:脈衝星的觀測)。

技術挑戰與解決方案

降低暗計數噪聲

  • 低溫運作:透過降低溫度抑制熱激發,從而減少暗計數率。
  • 材料與製程優化:使用高品質的半導體材料並改進製造工藝,以減少缺陷。

高集成度化與填充因子的提升

  • 填充因子:指像素內能有效檢測光的區域比例。
  • 對策
    • 微透鏡的使用:將入射光聚集到有效檢測區域,提高光子檢測效率。
    • 3D堆疊技術:將電路與檢測元件垂直配置,提升面積利用效率。

功耗問題

  • 省電力設計:通過優化電路設計和實現低電壓運作來降低功耗。
  • 電源管理:引入控制機制,僅在必要時啟動電路運作。

抑制串擾與後脈衝

  • 遮光壁設計:物理性地隔離像素間的光學干擾。
  • 電路時序優化:在不易產生後脈衝的時間點運作電路。

最新研究動向與未來展望

高解析度化

  • 像素大小的縮小:隨著微細加工技術的進步,更多的像素可以集成到感測器中。
  • 挑戰:像素間串擾與噪聲增多,因此需要高精度的設計來克服這些問題。

多光譜影像

  • 多波長帶域的同時檢測:結合對不同波長敏感的SPAD元件,解析顏色信息和物質特性。
  • 應用:遠程感測、醫療診斷、環境監測等。

與AI的融合

  • 片上信號處理:在感測器內部進行數據分析,實時提取有用的信息。
  • 機器學習的應用:將AI算法應用於噪聲去除和模式識別等任務。

結語

SPAD影像感測器以其卓越的靈敏度和時間解析度,支持著各個領域中的創新技術。儘管存在技術挑戰,但隨著研究與開發的進展,這些問題正逐步得到解決。未來,SPAD技術將在計量、通信、影像處理等領域中發揮重要作用,並對我們的生活與產業帶來深遠的變革。

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