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遥感技术多应用于5~10μm的红外波段,现有的基于MOS器件的图像传感器和CCD图像传感器均无法直接工作于这一波段,因此,需要研究专门的红外图像传感技术及器件来实现红外波段的图像探测与采集。目前,红外CCD图像传感器有集成(单片)式和混合式两种。
(1)集成红外图像传感器
集成红外CCD固态图像传感器是在一块衬底上,同时集成光敏元件和电荷转移部件而构成的,整个片体要进行冷却。目前使用的红外CCD传感器多为混合式的。除了光敏部件,单片红外CCD图像传感器的电荷转移部件同样需要在低温状态工作,这实现起来有一定困难,目前尚未实用。
(2)混合式红外图像传感器
混合式红外CCD图像传感器的感光单元与电荷转移部件相分离,工作时,红外光敏单元处于冷却状态,而Si-CCD的电荷转移部件工作于室温条件。这克服了单片式固态红外传感器的难点,但光敏单元与电荷转移部件的连线过长将带来其他困难。目前,正在研制光敏单元与电荷转移部件比较靠近的固态红外光电图像传感器。此外,提高光敏单元的红外光图像分辨率将提高芯片的集成度,这又会导致光敏单元与电荷转移部件的连线加长,这也是红外CCD器件发展中亟待解决的一个问题。
固态图像传感器是利用光敏元件的光电转换功能将投射到光敏单元上的光学图像转换成电信号“图像”,即将光强的空间分布转换为与光强成比例的电荷包空间分布,然后利用移位寄存器功能将这些电荷包在时钟脉冲控制实现读取与输出,形成一系列幅值不等的时钟脉冲序列,完成光图像的电转换。
1.1 固态图像传感器的特点
固态图像传感器是在同一半导体衬底上布设光敏元件阵列和电荷转移器件而构成的集成化、功能化的光电器件,其核心是电荷转移器件(Charge Transfer Device,CTD),包括电荷耦合器件(Charge Coupled Device,CCD)、电荷注入器件(Charge Injected Device,CID)、金属氧化物半导体器件等,最常用的是CCD。自1970年问世以后,CCD图像传感器以它的低噪声、易集成等特点,已广泛应用于微光电视摄像、信息存储和信息处理等众多领域。
图1给出了光导摄像管与固态图像传感器的基本结构,其中(a)为光导摄像管,(b)为固态图像传感器。
与光导摄像管相比,固态图像传感器再生图像失真度极小,因此,非常适合测试技术及图像识别技术。此外,固态图像传感器还具有体积小、重量轻、坚固耐用、抗冲击、抗振动、抗电磁干扰能力强以及耗电少等许多优点。又因为固态图像传感器所用的敏感元件易于批量生产,所以固态图像传感器的成本较低。
固态图像传感器也有不足之处,例如分辨率和图像质量都不如光导摄像管。此外,固态图像传感器的光谱响应通常只能限定在0.4~1.2μm(可见光与近红外光)范围内,应用有一定的局限性。
1.2 固态图像传感器分类
固态图像传感器一般都包括光敏单元和电荷寄存器两个主要部分。根据光敏元件排列形式不同,固态图像传感器可分为线形和面型两种。根据所用的敏感器件不同,又可分为CCD、MOS线型传感器以及CCD、CID、MOS阵列式面型传感器等。
1.2.1线型图像传感器
线型固态传感器有4种类型,分别为:
l MOS式,以光电二极管构成,如图2(a)所示;
l 光积蓄式,采用CCD元件构成,如图2(b)所示;
l 分离式,即光敏单元与电荷寄存器分离,采用CCD元件构成,如图2(c)所示;
l 光敏单元两侧放置电荷寄存器的双读出式,采用CCD元件,如图2(d)所示。
其中,双读出式器件是线型固态图像传感器的主要形式。
1.2.2面型图像传感器
固态面型图像传感器主要有4种类型:
l X-Y选址式,由MOS或CID器件构成,如图3(a)所示;
l 行选址式,由CCD器件构成,如图3(b)所示;
l 帧场传输式,由CCD器件构成,如图3(c)所示;
l 行间传输式,由CCD器件构成,如图3(d)所示。
上述面型图像传感器中,基于MOS元件的X-Y选址式传感器最早出现。因图像质量不佳,MOS型传感器正在被CID型X-Y选址式图像传感器取代。帧场传输式和行间传输式是比较实用的面型图像传感器。
目前,面型CCD图像传感器使用得越来越多,产品的单元数也越来越多。无论面型或是线型,CCD图像传感器都是当今图像探测技术的主流。
超导传感器包括超导红外传感器、超导可见光传感器、超导微波传感器、超导磁场传感器等。超导传感器的最大特点是噪声很小,其噪声电平小到接近量子效应的极限,因此,超导传感器具有极高的灵敏度。
超导图像传感器隧道结叠层断面如图4所示。这个结由氮化银膜基底电极,NbN自然氧化膜(隧道绝缘膜)和对置铅膜电极构成。隧道结布设在9 mm×6 mm的硅衬底上,形成由9个结构成的线阵SIS器件,然后再将它们装入低温恒温器中冷却至4.2 K左右。
使用时,还要配以准光学结构组成的测量系统。来自电磁喇曼的被测波图像,通常用光学透镜聚光,然后在传感器上成像。因此,在水平和垂直方向上微动传感器总是能够探测空间的图像。这种测量系统适用于毫米波段。利用线阵隧道结器件的图像传感器可以测量35GHz空间电场强度分布,这种传感器已应用于生物断层检测,也可用于乳腺癌的非接触探测等。
这足够你写论文了。 Charge Coupled Device (CCD) 电荷耦合器件。CCD是一种半导体装置,能够把光学影像转化为数字信号。 CCD上植入的微小光敏物质称作像素(Pixel)。一块...
很多用户质疑?这是因为CCD图像传感器本来就对红外光有感应,我们可以做一个测试,使用黑白摄像机,在关掉明亮电灯的情况下,开启红外灯,马上可以看到影像; 就是因为它能感应到红外线,会干扰到D.S.P (...
51单片机基本上是无法直接和CMOS传感器连接的,速度上跟不上。建议你买串口摄像头模块,模块可以通过串口提供压缩好的JPG格式的数据给单片机,单片机通过串口下命令控制模块的拍照。
3-6-1图像传感器
3.6 图像传感器 3.6.1 图像传感器发展历史 完成图像信息光电变换的功能器件称为光电图像传感器。 光电图像传感器的 发展历史悠久,种类很多。 1934年:成功地研制出光电摄像管。 用于广播电视摄像。灵敏度很低,信噪比很低,需要高于 10000lx 的照 度才能获得较为清晰的图像,应用受到限制。 1947年:研制出超正析像管, 灵敏度有所提高,但是最低照度仍要求在 2000lx 以上。 1954年:高灵敏视像管 基本具有了成本低, 体积小,结构简单的特点, 使广播电视事业和工业 电视事业有了更大的发展。 1965年:氧化铅视像 发展了彩色电视摄像机,诞生了 1英寸, 1/2英寸, 1/3英寸。 氧化铅视像管抗强光的能力低,余辉效应影响了采样速率。 1970年:电荷耦合器件( CCD) 美国贝尔电话实验室, 使图像传感器从真空电子束扫描方式, 发展成为固 体自扫描输出方式。 1976年
CCD和CMOS图像传感器性能比较
CCD和CMOS图像传感器性能比较
据麦姆斯咨询报道,5月下旬在美国洛杉矶举办的SID国际显示会展上,比利时微电子研究中心(IMEC)和霍尔斯特中心(Holst Centre)展示了他们的新型柔性薄膜传感器,该传感器基于薄膜图像传感技术可实现对指纹和掌纹识别。该薄膜传感器的厚度只有0.2毫米,可以安装在任何物体上进行身份的验证,比如门把手、手机屏幕、汽车方向盘等。
他们展示了该薄膜传感器的两种示范机,如图1所示。第一个示范机(a)尺寸大小为6厘米 x 8厘米,它可以同时检测4根手指,分辨率为200 ppi。第二个示范机(b)是为单个指纹设计的,分辨率为500 ppi,可以提供更高的图形质量。其精准度达到联邦调查局(FBI)身份识别的标准。
其图像传感器可以检测到皮肤表面反射的波长在400至700纳米之间的可见光。它们还可以检测到反射之前的穿透皮肤的部分光。后面这一特征对于心脏跳动的检测很有价值,因为它提供了一种额外的安全检测手段。
图1 薄膜指纹识别传感器示范机
新型指纹传感器由一层氧化物薄膜晶体管构成,顶层为有机光电二极管。这些光电二极管可以通过使用不同的有机材料来进行“调谐”,以使它们可以检测到不同的波长,例如近红外光。通过近红外光检测可以将手部的静脉图像显示出来,这些图像甚至比掌纹的识别更精确。
图2 PYCSEL创新型指纹识别传感器项目,采用基于PVDF(聚偏氟乙烯)热释电材料的有源热传感器
除了这款基于光电二极管和光学原理的指纹识别传感器外,IMEC和Holst Centre还在致力于通过使用热传感器来做指纹识别,即PYCSEL项目。其结构的底层还是使用氧化物薄膜晶体管,上层是一种可以测量温度变化的材料。然后通过比对指纹图案局部区域的温度变化来间接地检测指纹,同样也可以实现500 ppi的分辨率。
延伸阅读:
《指纹传感器应用和技术-2017版》
《高通骁龙Sense ID:3D超声波指纹传感器》
《电容式指纹传感器技术和专利侵权风险分析》
推荐培训:
MEMS制造工艺培训课程”将在无锡举行,培训内容包含:(1)硅基MEMS制造工艺(体微加工技术、表面微加工技术和CMOS MEMS技术);(2)MEMS特殊薄膜工艺技术(AlN和PZT等压电薄膜的沉积工艺),可应用于射频滤波器,如FBAR;(3)掩膜版制造工艺;(4)非硅基MEMS制造工艺(LIGA、准LIGA、精密机械加工、微注塑等),可应用于微流控芯片;(5)半导体激光器VCSEL制造工艺;(6)选修课程:MEMS设计工具Tanner软件及应用(MEMS设计-建模与仿真方法、MEMS代工厂合作成功案例)。
图像空间的分类方法-利用图像的灰度,颜色,纹理,形状,位置等底层特征对图像进行分类;例如:
[1]利用灰度直方图特征对图像进行分类;
[2]利用纹理特征对图像进行分类;
[3]采用纹理,边缘和颜色直方图混合特征对图像进行分类 ;
[1],[2],[3]均采用SVM作为分类器.
[4]用矩阵表示图像,矩阵元素是相应象素的灰度值,然后用SVD和PCA方法抽取图像特征,BP网络作为分类器.
图像空间的分类方法的共同缺点是数据量大,计算复杂性高,但分类精度一般比较理想.
图像可以分解为结构和纹理2大部分,其中的结构信息体现的是图像的整体框架,包含图像的边缘等重要的描述信息,而纹理信息体现的是图像框架中的细节部分。
TV模型容易在各向异性扩散的过程中,将平滑区域噪声作为边缘而产生阶梯效应,而分解出来的结构图像,去除了图像的噪声。因此,对图像的结构部分使用基于TV模型图像修复,就能避免噪声干扰引入的阶梯效应,但是此时还存在一个问题,利用结构图像进行TV模型的扩散修复,仅能避免原来图像中噪声对图像造成的阶梯效应,而对于图像中的边缘部分图像梯度变化大的地方即图像的特征点,如还沿着梯度的垂直方向扩散,则必然会造成图像特征点的迷糊化,因此,为保证图像的特征点的保持,必须在修复过程中将图像的特征点提取出,保证对特征点不沿着图像的梯度正交方向扩散。
在图像的结构部分采用以下的修复方程:
该修复方程利用图像分解技术提取图像结构部分,避免了原始TV模型容易引入的阶梯效应,防止修复结果出现假边缘,同时,对于图像中存在的特征点能很好地实现保留。