CIS|安森美微光近红外增强相机论文解析

yuanyou

引言

在之前的文章中，我们介绍了索尼、豪威、三星等各个半导体设计大厂的CIS的技术方案，包括车载以及消费领域等。今天，我们介绍Onsmei在2023年发表的主要应用于安防监控领域的微光近红外增强RGB-IR CIS相机技术方案。

本文提出了一种图像传感器系列，像素大小为1.40?m，分辨率为多种（5MP、8MP、20MP）可以选择，采用65nm背照堆叠式工艺制造，硅外延厚度为6?m。1.40?m像素是微光监视成像性能的最小像素，它结合了低噪声、提高的近红外量子效率、增强的动态范围和低功耗，可集成在节能电池摄像系统中。

1. Introduction

我们开发了一种Rolling Shutter、低功耗的图像传感器，像素大小为1.40?m，阵列分辨率为5MP、8MP和20MP可选择。传感器设计结合了先进的技术功能，以满足监控、消费者和工业成像应用的苛刻要求。它表现出良好的微光性能、近红外（NIR）的高响应度和增强的动态范围。据我们所知，这是迄今为止满足微光监控应用性能要求的最小像素尺寸。

2. Pixel架构与技术

2.1 Sensor 仿真

该像素采用堆叠背面照明（BSI）CMOS 65 nm技术设计，具有6?m硅外延和部分背面深沟槽隔离（BDTI）。为了进一步提高用于监控成像的近红外光谱中的像素量子效率（QE），背面工艺包括一种具有倒金字塔的变体，以扩展近红外光子的光路。1.40?m的像素大小是为了在空间分辨率、低光条件下的信噪比（SNR）和动态范围之间进行优化权衡而选择的。

通过技术计算机辅助设计（TCAD）模拟和硅实验设计（DOE）工作优化了光电二极管（PD）注入、电势分布和布局，以实现10ke-线性全阱（LFW）容量。同时，在浮动扩散（FD）处保持有限的信号摆幅，以降低功耗以及避免电荷滞后，下图显示了TCAD中PD的垂直横截面和俯视图：



PD TCAD
最佳PD的固定电压允许在不高于2.8V的像素电源电压（Vaapix）下有足够的FD信号摆动，这对于保持低功耗是必不可少的。下图显示了低转换增益（LCG）和高转换增益（HCG）模式下的LFW与Vaapix曲线。



LFW Vaapix曲线
DOE分析还侧重于确保像素隔离、用BDTI钝化Si/SiO2界面，以及防止白像素，以最大限度地减少高温条件下的暗信号不均匀性（DSNU）。
2.2 Pixel共享电路

下图显示了像素电路的简化示意图：



PD Shared Arch
Pixel架构为1×2共享行，具有双转换增益（DCG）晶体管，TX1和TX2是传输门，SF是源极跟随器晶体管，RS是行选择线，Pixout是输出像素电压，SHR和SHS分别是采样和保持复位线和信号线。线性模式输出为10位数据格式。双增益读出用于增强动态范围（eDR）模式。在eDR模式下，场景内动态范围高达72.5dB，数据格式为12位，定义为16.7ms积分时间的黑暗中有效LFW与总噪声之间的比率。
2.3 时序图

下图显示了eDR模式下电路的时序图：



eHDR时序图
在该模式中，在电荷积分之后，每个像素在分别具有高和低转换增益的两个连续读取中被读取两次。HCG读出是相关的双采样，以消除FD上的kTC噪声。LCG读数为双采样，不会消除kTC噪声分量。由于当光信号高时，kTC噪声低于光子散粒噪声，因此在HCG和LCG读数之间的过渡点，其对信噪比（SNR）下降的不希望的贡献非常小。

3. Pixel性能

3.1 传感器性能

暗噪声直方图

像素表征是通过用于评估信号和噪声特性的方法进行的。下图显示了结温度Tj为80摄氏度和33毫秒积分时间时的暗信号直方图：



Dark直方图
在使用相应的系统增益转换为电荷单位后，测量的标准偏差是暗信号不均匀性（DSNU），等于1.5e-。

读出噪声直方图

下图显示了25摄氏度下具有最大增益的读取噪声直方图：



Read Noise
其中分布的均方根（RMS）为1.3e-。

PTC曲线

下图显示了增益足够低以提取PD LFW时的光子转移曲线（PTC）测量：



PTC

SNR曲线

为了突出显示eDR模式的动态范围，下图显示了eDR SNR曲线，并将其与具有低转换增益的线性模式下的SNR曲线进行了比较：



SNR3.2 Sensor QE

Sensor实现了三种滤色器阵列（CFA）变体，以满足目标市场的特定图像质量要求：拜耳（“RGGB”）、具有4x4单元的RGB-IR和单色（“Mono”）。这三种变体的量子效率（QE）曲线如下图所示：



QE
RGB-IR变体是通过跳过倒金字塔的背面工艺开发的，以确保R、G、B通道的最大动态范围。不需要NIR QE增强，因为硅外延中的NIR吸收足够高，以满足特定RGB-IR应用的要求。
3.3 暗光效果

下表显示了在（a）可见光和（b）近红外照明下在弱光条件下拍摄的图像：

5500K@0.66lux	940nm@26.3nW/cm^2

当传感器以16.7ms的最大增益和积分时间激活时，两个图像都被捕获，其中现场的照明条件为（左）5500K，0.66勒克斯，和（右）940nm，26.3nW/cm2。图像显示在0-330 DN的信号范围内。在图像捕获期间使用的F#2透镜具有VIS/940nm双频带滤波器，其在可见波段和940nm处的透射率大于95%。
3.4 芯片封装

下图显示了封装的图像传感器产品的照片：



芯片封装
其中5MP和8MP产品位于芯片级封装（CSP）中，20MP产品位于混合间距球栅阵列（MPBGA）封装中。
3.5 SNR1

SNR1s指标由索尼半导体解决方案公司引入，用于定量评估低照度下安全摄像头的SNR。SNR1s被定义为当相机在室温下以1/60秒的曝光时间和具有95%透射率的F#1.4镜头以及CM500红外截止滤光片激活时，在3200K照明下，绿色通道的SNR等于1或0dB，具有18%反射率的灰色目标上的照度。

下图显示了各种索尼STARVIS传感器的SNR1值与像素大小的关系——最小像素大小为1.45?m，以及本工作中开发的传感器系列。



SNR1
SNR1s值沿着随着像素大小而减小的曲线分布，正如响应度的贡献所预期的那样，即像素越小，低光性能就越具有挑战性，因此SNR1s的值就越高。与像素面积拟合线所描述的模型相比，本工作中开发的1.40?m像素的SNR1性能有所提高。
3.6 芯片Spec

下表总结了适用于三种阵列分辨率的像素阵列的主要性能参数。该表显示了在不同条件下计算的SNR1值，例如在80C和940nm照明下。



Spec
4 总结

我们报告了一种滚动快门、低功耗图像传感器系列的开发，该系列具有1.40?m像素大小、多种分辨率变体（5Mp、8Mp、20Mp）、BSI堆叠、65nm技术、6?m外延硅、部分BDTI和用于增强近红外QE的背面工艺选项。传感器性能已证明能够满足监控、消费和工业应用中在弱光条件下成像的最苛刻要求。

5 结束语

今天我们为大家介绍了Onsemi RGB-IR微光传感器的技术论文，为大家介绍了其Sensor的实现原理与技术架构。相对于普通RGGB相机，RGB-IR滤镜的相机在安防领域应用广泛，如白天使用RGB成像，而晚上则进行红外补光，使用IR图像。同时，在车载领域RGB-IR也在逐步推广，如OMS、DMS等也在逐步推广，相信随着技术的发展会给用户带来更好的用户体验。

好了今天就到这里，希望今天可以给您带来对于传感器的更深的认知，喜欢的同学可以进行朋友圈分享以及点击文章在看。另外，对论文感兴趣的同学可以fllow我的Github论文仓库AdasTechPapers，也可以加入知识星球以及交流群，获取一手行业资料~