|
通过使用更小的像素尺寸和更大的填充因子,基于CMOS图像传感器像素的数码相机系统的成本正在降低。但是,只有在不牺牲图像质量的情况下,CMOS像素尺寸减小才是可以接受的。随着CMOS像素尺寸的不断减小,图像信噪比降低,相邻传感器像素之间的串扰也随之增加。这些效应可以通过计算机仿真的仔细设计优化来抵消,在当前像素尺寸下,计算机仿真需要麦克斯韦方程组的全矢量解。 X^i3(N }%<cFi & 在本主题中,我们将讨论CMOS图像传感器的趋势,对仿真的影响,可以仿真的结果类型,并描述实现这些目标的完整仿真方法。 U
!%IC7@ IDdu2HNu %VE FruM lB7/oa1]> 波动光学和射线光学 +e#(p< OaY]}4tI$ 当我们接近波长尺度结构时,我们对较大结构提出的许多典型问题不再有意义。例如,如果我们在特定位置在Si中产生电子空穴,我们可能想知道光子在被吸收之前通过哪个微透镜。在波动光学中,这个问题无法回答,因为光子是一种波,穿过所有微透镜,它在特定位置被吸收的概率取决于它与自身产生的干涉图案。如果我们阻挡其中一条路径,例如通过覆盖一个透镜,我们将修改干涉图案。实际上,光子采用所有可能的路径,并且必须包含所有路径才能获得正确的结果。只有在更大的长度尺度上,我们才能忽略这些多路径干扰效应。 ,V)hV@Dk G0Z$p6z 我们可能想问光子在被吸收之前走的是哪条路。 e}s,WC2- pV1;gqXNS BF"eVKA Z/:W.*u 在波长尺度上,每个光子都会产生复杂的干涉图案,从而决定Si中吸收的概率。如果不修改干涉图样,就不可能确定一条特定路径。 (l/i# n.,ZgLx[" )iZhE"?z yr)e."#S 我们想用模拟计算什么? ,t|_Nc
RK_z!%(P 我们想计算一些事情: [geT u J3'0^JP* · 量子效率(QE):这是收集的电子与入射光子的比率。QE受照明条件、物镜、图像传感器光学堆栈的光学效率(OE)和收集电子设备的效率的影响。QE的完整计算涉及光学和电气建模。 ^}kYJvqA · 光学效率(OE):这是硅中产生的电子与入射光子数量的比率,是QE计算的关键组成部分。与QE一样,这取决于照明条件、物镜和图像传感器的光学堆栈。通常,我们在OE中包含QE的某些方面,例如,仅计算在特定体积的硅中产生的光子,其中它们很有可能被收集电子设备收集。但是,我们仍然将其称为OE,并将术语QE保留用于涉及光学和电气建模的计算。 iphdJZ/f · 光学串扰、点扩散函数(PSF)和调制传递函数(MTF):相机解析空间特征的能力可以通过PSF及其傅里叶变换MTF来测量。这些数量取决于物镜、光学堆栈和收集电子设备。在数码相机中,这些量的定义更为复杂,因为图像传感器的像素会给问题带来数字化的离散性。 @?</8;%3W · 光谱串扰和颜色矩阵系数:我们可以确定不同像素的响应,例如红光、绿光和蓝光对任何波长的响应,从而确定光谱串扰。此信息可用于确定可用于校正图像颜色的颜色矩阵系数,但是,颜色矩阵中的大、负、非对角线项会导致信噪比 (S/N) 降低,理想情况下希望避免。 aw7pr464 · 电串扰:当一个像素下产生的电子被相邻像素捕获时,就会发生电串扰。这种类型的串扰将有助于点扩散函数和频谱串扰。对这种效应进行建模需要结合光学和电气建模。 3Q,p, m-qOyt 照明条件 ;cb='s
F |_mCwA 我们想要计算的几乎任何东西都取决于照明条件和物镜。下图显示了距离相机较远的点光源对系统的照明。该点光源将向下聚焦到图像传感器表面的艾里圆盘状光斑。这种类型的照明可用于计算PSF,但是,必须小心,因为我们需要考虑图像传感器上的数字化像素可能发生的各种光斑对齐。
@;[. #hK [Uj,, y.wB :]* =f]. YP{mzGdE& |