センサー設計の新しいアプローチ

imec のプログラム マネージャーである Pawel Malinowski 氏が、半導体エンジニアリングと対談し、センサー テクノロジーの何が変化しているのか、そしてその理由について話し合いました。以下はその議論の抜粋です。

SE: センサー技術の次は何ですか?

マリノフスキー: 私たちはイメージセンサーの限界から抜け出したいので、イメージセンサーを作る新しい方法を見つけようとしています。 シリコンフォトダイオード。シリコンは可視光の波長に敏感であり、人間の目の動作と同じことができるため、特に人間の視覚を再現したい場合に最適な素材です。そしてこの分野は現在、非常に成熟した段階にあります。年間約 6 億個のイメージ センサーが販売されています。これらは、スマートフォン、自動車、その他のアプリケーションのカメラに組み込まれるチップです。これらは典型的な標準的なイメージ センサーであり、シリコン ベースの回路、または電子機器とシリコン フォトダイオードが組み込まれています。基本的に赤/緑/青 (RGB) を再現するので、美しい写真が得られます。しかし、他の波長、たとえば UV や赤外線に目を向けると、可視光では得られない現象や情報が得られます。私たちは特に赤外線領域に注目しています。そこでは、短波赤外線と呼ばれる XNUMX ミクロンから XNUMX ミクロンの間の特定の範囲に対処します。この範囲であれば、物事を透視することができます。たとえば、霧や煙、雲を通しても見ることができます。これは、自動車用途にとって特に興味深いものです。

SE: このテクノロジーに関する今後の課題や新しい用途はありますか?

マリノフスキー：この波長ではシリコンが透明になってしまうため使用できません。これは、たとえばシリコン太陽電池の亀裂を観察するときの欠陥検査などに興味深いものです。いくつかのマテリアルのコントラストが異なります。可視領域ではまったく同じに見える素材でも、短波赤外線では反射率が異なる場合があります。これは、たとえばプラスチックを分類する場合や食品を分類する場合に、より良いコントラストを得ることができることを意味します。図 1 (下) に示すように、他のアプリケーションもあります。太陽から大気中を通って届く光の力です。灰色は大気の上にあり、空白は地球にやってくるものです。そして、最大値と最小値がいくつかあることがわかります。最小値は大気中の水分吸収に関連しています。この最小値は、たとえばアクティブ除去システムを使用する場合に使用できます。これは、光を放射し、何が反射しているかを確認することを意味します。これが iPhone の Face ID の仕組みです。光を発して何が戻ってくるかを確認します。約940ナノメートルで動作します。より長い波長 (たとえば、1,400) を使用すると、背景がはるかに低くなり、コントラストが大幅に向上します。その後、まだかなりの量の光が存在する波長に移動すると、受動照明と併用して、まだ光子が存在する低照度イメージングなどの追加情報を取得できます。

図 1: 短波長赤外線の可能性。出典: imec

SE: それはどうやって判断したのですか?

マリノフスキー: 私たちが確認したのは、これらの波長にアクセスする方法です。シリコンはその物理的特性により、そのようなことには適していません。従来の方法は接着です。この方法では、別の材料 (たとえば、インジウム ガリウム ヒ素や水銀カドミウム テルル) を読み出し回路に接着します。これは既存のテクノロジーです。防衛用途、軍事、ハイエンドの産業または科学に多く使用されています。高いです。この技術で作られたセンサーは、接着プロセスと製造コストのため、通常、数千ユーロの費用がかかります。ゲルマニウムなどの必要な材料を成長させることはできますが、これは非常に難しく、ノイズを十分に低くするにはいくつかの問題があります。私たちは XNUMX 番目の方法、つまり材料を堆積する方法に従っています。この場合、有機材料または量子ドットのいずれかを使用します。この短波赤外線または近赤外線を吸収できる材料を使用し、スピン コーティングなどの標準的な方法で堆積すると、非常に薄い層が得られます。これが、このカテゴリのセンサーを「薄膜光検出センサー」と呼ぶ理由です。このセンサーの材料はシリコンよりもはるかに吸収性が高いのです。読み出し回路の上にあるパンケーキのように見えます。

SE: これは他の素材とどう違うのですか?

マリノフスキー: シリコンダイオードと比較すると、はるかに大きな体積とより深い深さが必要になります。特にこれらの長い波長では、透明になります。対照的に、薄​​膜光検出器 (TFPD) イメージ センサーには、量子ドット有機材料などの光活性材料を含む材料のスタックがモノリシックに集積されており、これは XNUMX つのチップであることを意味します。シリコンの上には接着はありません。このアプローチの問題は、このようなフォトダイオードを金属電極の上に統合した場合、除去できない固有のノイズ源がいくつかあるため、ノイズを十分に低くすることが非常に困難であるということでした。

図 2: 薄膜光検出器。出典: imec

SE: これをどうやって解決しましたか?

マリノフスキー: 私たちは、1980 年代の終わりから 1990 年代にかけてシリコン イメージ センサーが進歩し、ピン留めフォトダイオードが導入された方法をたどりました。光子が変換されるフォトダイオード領域と読み出しを分離します。この薄膜吸収体の読み出しへの接点を XNUMX つだけ設ける代わりに、追加のトランジスタを導入します。これは TFT であり、構造を完全に空乏化することで、この薄膜吸収体で生成されたすべての電荷を転送し、このトランジスタ構造で読み出しに転送できるようにします。このようにして、ノイズ源を大幅に制限します。

SE: センサー設計においてノイズが問題になるのはなぜですか?

マリノフスキー: ノイズの発生源はさまざまです。ノイズは不要な電子の総数である可能性がありますが、これらの電子はさまざまな発生源またはさまざまな理由から発生する可能性があります。温度に関係するもの、チップ内の不均一性、トランジスタのリークに関係するものなどがあります。このアプローチにより、読み出しに関連するいくつかのノイズ源に取り組んでいます。すべてのイメージ センサーにノイズは存在しますが、ノイズに対処する方法は人によって異なります。たとえば、iPhone のシリコンベースのセンサーは、80 年代と 90 年代に基礎を築いたアーキテクチャを使用した読み出し回路の特定の設計でノイズ源に対処します。これは、薄視野光検出器を利用したこの新しいカテゴリのイメージ センサーで再現しようとしたものの一部です。これは、古い設計のトリックを新しいカテゴリーのセンサーに応用したものです。

SE: これはどこで使用されると予想されますか?自動車について言及しましたね。医療機器にも応用できるのでしょうか？

マリノフスキー: このテクノロジーの最大の魅力は、スマートフォンなどの家電製品からのものです。より長い波長にすると、その波長の光が単に少ないため、または大気中でその色の光が見えるため、コントラストが低下する可能性があります。これは拡張視覚であり、人間の目で見える以上のものを見ることを意味するため、カメラには追加の情報が含まれます。もう XNUMX つの理由は、一部のディスプレイでは波長が長いほど透過しやすいためです。この種のソリューションがあれば、Face ID などのセンサーを他のディスプレイの後ろに配置できるため、表示領域を増やすことができます。

図 3: 安全性を高めるための拡張された視覚。出典: imec

もう XNUMX つの理由は、より長い波長を使用すると、目の感度がはるかに低くなり、近赤外線の波長と比較して約 XNUMX ～ XNUMX 桁も低下するため、より強力な光源を使用できることになります。したがって、より多くのパワーを発射できるため、射程が長くなります。自動車の場合、特に霧中の視界などの悪天候時に、視認性が向上します。医療分野では小型化が進む可能性がある。内視鏡検査などの一部の用途では、既存の技術では他の材料とより複雑な統合が使用されているため、小型化は非常に困難です。量子ドットのアプローチを使用すると、非常に小さなピクセルを作成できるため、コンパクトなフォームファクターでより高い解像度が得られます。これにより、高い解像度を維持しながらさらなる小型化が可能になります。さらに、ターゲットとする波長に応じて、水のコントラストを非常に高くすることができます。これが、食品業界が興味を持つ理由の XNUMX つです。たとえば、シリアルなどの穀物製品の水分をより正確に検出できます。

図 4: 潜在的なアプリケーション 出典: imec

SE: 暗い場所での視力が向上すると、軍事用途に応用できる可能性がありますか?

マリノフスキー: この種のセンサーは、レーザー距離計の検出などにすでに軍事で使用されています。違いは、軍はカメラに20,000万ユーロを払っても構わないということだ。自動車業界や消費者業界では、まさにその理由から、このテクノロジーを検討すらしていません。

SE: ここでの画期的な点は、すでに存在するものを消費者規模の価格で入手できるということですか?

マリノフスキー： その通り。小型化とモノリシック統合によるテクノロジーのスケールアップにより、消費者規模の量と価格を実現できます。

SE: センサー技術には他にどのようなトレンドがあると思いますか?

マリノフスキー: 現在の議論の論点の XNUMX つは、まさにこれ、つまり可視画像を超えたものです。現在のテクノロジーは、写真を撮るのにすでに素晴らしいものです。新しいトレンドは、アプリケーションに特化したセンサーです。出力は美しい画像である必要はありません。具体的な情報でも構いません。 Face ID を使用すると、出力は実際には XNUMX または XNUMX になります。電話機のロックが解除されているか、解除されていません。顔写真を見る必要はありません。偏光グラスのような偏光イメージャーなど、興味深いモダリティもいくつか登場しています。彼らはいくつかの反射に対してより良く見えます。たとえば、機械の振動を研究したり、店の前を通り過ぎる人の数を数えたりする場合など、シーンの変化のみを観察するイベントベースのイメージャがあります。自動運転システムを搭載している場合は、障害物が近づいているのでブレーキをかける必要があるという警告が必要です。綺麗な写真は必要ありません。この傾向は、よりアプリケーション固有であるため、断片化がさらに進むことを意味します。人々は画質を最適化するのではなく、特定のアプリケーションにとって何が十分かを考慮するため、イメージ センサーの設計方法が変わります。画質は常に重要ですが、時には機能するシンプルなものが必要な場合もあります。

SE: それが人間なのか木なのかを知ることは重要ですか、それとも今ブレーキをかける必要があることを知るだけで十分ですか?

マリノフスキー: 自動車業界ではまだ議論があります。すべてのオブジェクトを分類したい人もいます。彼らは、それが子供なのか、バイクに乗る人なのか、それとも木なのかを知りたいのです。 「ブレーキをかける必要があるので、邪魔かどうかだけがわかればいい」という人もいます。つまり、答えは XNUMX つではありません。

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• 情報源： https://semiengineering.com/a-new-approach-for-sensor-design/