为什么说量子效率是图像传感器的重要指标？如何提高QE？
- 2022/3/29 14:38:23 13052
- 来源：镜头网
每种传感器技术的 QE 都不同，某种图像传感器达到 95% 的 QE。但是，它是由被检测光的波长和 半导体材料决定的。对于CCD、EMCCD、(em)ICCD 和sCMOS技术，在某些波长范围内可能达到 95% 的 QE，但可见光谱中近红色和紫外区域的光子具有较低的 QE，因此传感器的效率较低。为了改善这些区域的 QE，已经开发了Deep-depleted硅传感器和涂层传感器，从而增加了 QE。
大多数图像传感器都是由硅制成的。由于 QE 取决于材料，该元素的特性以及它如何与光相互作用非常重要。
在高纯度晶体形式中，相邻的硅原子彼此共价键合。打破这些键以产生电子/空穴对(~1.1 eV)需要大于带隙能量的能量。入射光的波长与光子吸收深度直接相关；波长越短，进入硅的深度越短。
Deep-depleted硅传感器比传统的硅传感器更厚 ，因此能够检测更长波长的光(即 > 700 nm，NIR)。NIR 光在硅中的穿透深度比典型的硅传感器更深，因此在没有深度耗尽的情况下，硅传感器对入射的 NIR 光有效透明。如下图所示，Deep-depleted硅传感器在 700 – 850 nm 范围内可提供 >90% 的 QE，而传统硅传感器可提供 >60% 的 QE。
为了进一步改善 QE，可以通过前照式或背照式设备来改变设备内传感器的方向。前照式设备的入射光通常通过并行寄存器的门进入传感器。这些栅极由非常薄的多晶硅组成，在长波长下相当透明，但在短于 400 nm 的波长下变得不透明。因此，在短波长下，栅极结构会衰减入射光。
如果硅传感器均匀变薄，图像可以聚焦在没有栅极结构的传感器后端。由于栅极结构没有光限制，背照式器件对光表现出高灵敏度，使 95% 的 QE 成为可能。采用前照式技术的图像传感器，入射光在撞击传感器之前必须穿过微透镜和金属线，从而降低了最大量子效率。背照式图像传感器的入射光首先会照射传感器，因此设备的 QE 不会降低。
InGaAs 传感器
只有当光子具有比材料的带隙能量更高或更短的波长时，半导体才会检测到光子。InGaAs 传感器是由 InAs 和 GaAs 的合金制成的半导体，传统的 InGaAs 传感器具有 x:1-x 的 InAs:GaAs 比率。由于 InGaAs不是天然存在的材料，因此必须在 InP 衬底上生长单晶。
InGaAs 传感器的带隙能量通常低于硅，这意味着它们能够检测更长的波长，例如短波红外 (SWIR) 区域 (900-1700 nm)。因此，InGaAs 摄像头在 950-1600 nm 区域内的 QE > 80%。显示了典型 InGaAs 传感器的 QE 曲线。通过增加单晶内 InAs 的浓度，截止波长可以扩展到 2600 nm。
尽管 InGaAs 相机在 900 – 1700 nm 范围内具有高 QE，但远端波长截止会随着设备冷却而降低。每冷却 10 摄氏度，这通常会偏移 8 纳米。这意味着进入设备的光子吞吐量很重要，但是远端截止的这种转变可能是有利的，因为它允许传感器充当“可调”低通滤波器。
总结
QE 是衡量设备在将入射光子转换为电子方面的有效性的指标。不仅 QE波长取决于，它还取决于传感器材料。
如果能量高于半导体带隙能量，传感器将检测到入射光子。这就是为什么硅在 500-600 nm 之间具有 95% 的 QE，但对于较长的红外/较短的紫光波长具有较低的 QE，而 InGaAs 在 SWIR 范围(900-1700 nm)上具有高 QE，而不是可见区域或中红外波长范围(> 1700 nm)。返回搜狐，查看更多
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