Pawel Malinowski, Programmmanager bei imec, traf sich mit Semiconductor Engineering, um zu besprechen, was sich in der Sensortechnologie ändert und warum. Was folgt, sind Auszüge dieser Diskussion.

SE: Wie geht es mit der Sensorik weiter?

Malinowski: Wir versuchen, einen neuen Weg zur Herstellung von Bildsensoren zu finden, weil wir die Einschränkungen von überwinden wollen Silizium-Fotodioden. Silizium ist ein perfektes Material, insbesondere wenn Sie das menschliche Sehvermögen nachbilden möchten, da es empfindlich gegenüber den sichtbaren Wellenlängen des Lichts ist und Sie daher das tun können, was das menschliche Auge tut. Und das Feld ist jetzt in einem Stadium, in dem es sehr ausgereift ist. Pro Jahr werden rund 6 Milliarden Bildsensoren verkauft. Das sind die Chips, die in den Kameras von Smartphones, Autos und anderen Anwendungen landen. Es handelt sich um typische Standard-Bildsensoren, bei denen die Schaltkreise oder Elektronik auf Siliziumbasis und die Silizium-Fotodiode vorhanden sind. Sie sorgen grundsätzlich für die Rot/Grün/Blau (RGB)-Wiedergabe, sodass wir schöne Bilder machen können. Aber wenn Sie andere Wellenlängen betrachten – zum Beispiel UV oder Infrarot –, haben Sie Phänomene oder Informationen, die Sie im sichtbaren Licht nicht erfassen können. Dabei beschäftigen wir uns insbesondere mit dem Infrarotbereich. Dort befassen wir uns mit einem bestimmten Bereich, der zwischen einem und zwei Mikrometern liegt und den wir kurzwelliges Infrarot nennen. Mit dieser Serie können Sie durch die Dinge sehen. Sie können beispielsweise durch Nebel, Rauch oder Wolken sehen. Dies ist insbesondere für Automobilanwendungen interessant.

SE: Gibt es bevorstehende Herausforderungen oder neue Anwendungen für diese Technologie?

Malinowski: Für diese Wellenlänge kann man kein Silizium verwenden, da es transparent wird. Dies ist beispielsweise für die Defektinspektion interessant, wenn es um die Untersuchung von Rissen in Silizium-Solarzellen geht. Sie haben unterschiedliche Kontraste einiger Materialien. Materialien, die im sichtbaren Bereich genau gleich aussehen, können im kurzwelligen Infrarot ein unterschiedliches Reflexionsvermögen aufweisen, was bedeutet, dass Sie beispielsweise beim Sortieren von Kunststoffen oder beim Sortieren von Lebensmitteln einen besseren Kontrast erzielen können. Es gibt noch andere Anwendungen, wie in Abbildung 1 (unten) dargestellt. Es ist die Kraft des Lichts, das von der Sonne durch die Atmosphäre gelangt. Das Grau befindet sich über der Atmosphäre und das Leere ist das, was zur Erde gelangt. Und Sie sehen, dass es einige Maxima und Minima gibt. Die Minima hängen mit der Wasseraufnahme in der Atmosphäre zusammen. Sie können diese Minima beispielsweise verwenden, wenn Sie mit aktiven Eliminierungssystemen arbeiten, was bedeutet, dass Sie etwas Licht aussenden und prüfen, was zurückprallt. So funktioniert die Face ID auf dem iPhone: Sie senden Licht aus und prüfen, was zurückkommt. Sie arbeiten bei etwa 940 Nanometern. Wenn Sie längere Wellenlängen gewählt haben – zum Beispiel 1,400 – haben Sie einen viel geringeren Hintergrund, was bedeutet, dass Sie einen viel besseren Kontrast erzielen können. Wenn Sie dann zu Wellenlängen wechseln, bei denen noch recht viel Licht vorhanden ist, können Sie es mit passiver Beleuchtung verwenden, um zusätzliche Informationen zu erhalten, z. B. für die Bildgebung bei schlechten Lichtverhältnissen, bei der noch einige Photonen vorhanden sind.

Abb. 1: Die Möglichkeiten des kurzwelligen Infrarots. Quelle: imec

SE: Wie haben Sie das festgestellt?

Malinowski: Was wir überprüft haben, ist, wie man auf diese Wellenlängen zugreifen kann. Silizium ist aufgrund seiner physikalischen Eigenschaften dafür nicht geeignet. Der traditionelle Weg ist das Bonden, bei dem man ein anderes Material – zum Beispiel Indiumgalliumarsenid oder Quecksilbercadmiumtellurid – nimmt und es auf den Ausleseschaltkreis bindet. Dies ist etablierte Technologie. Es wird häufig für Anwendungen im Verteidigungs-, Militär- und High-End-Bereich in der Industrie oder Wissenschaft eingesetzt. Es ist teuer. Sensoren, die mit dieser Technologie hergestellt werden, kosten aufgrund des Verbindungsprozesses und der Herstellungskosten typischerweise einige Tausend Euro. Sie können das Material, das Sie benötigen, wie Germanium, züchten, aber das ist ziemlich schwierig und es gibt einige Probleme, das Rauschen niedrig genug zu halten. Wir verfolgen den dritten Weg, nämlich das Hinterlegen von Material. In diesem Fall verwenden wir entweder organische Materialien oder Quantenpunkte. Wir nehmen Material, das dieses kurzwellige Infrarotlicht oder Nahinfrarotlicht absorbieren kann, und tragen es mit Standardmethoden wie Schleuderbeschichtung auf, wodurch wir sehr dünne Schichten erhalten. Aus diesem Grund nennen wir diese Kategorie von Sensoren „Dünnschicht-Fotodetektorsensoren“, bei denen das Material eine viel stärkere Absorptionsfähigkeit als Silizium aufweist. Es sieht aus wie ein Pfannkuchen auf der Ausleseschaltung.

SE: Wie ist das im Vergleich zu anderen Materialien?

Malinowski: Im Vergleich zu Siliziumdioden benötigen sie ein viel größeres Volumen und eine viel größere Tiefe. Und besonders bei diesen längeren Wellenlängen werden sie einfach transparent. Im Gegensatz dazu verfügen Dünnschicht-Fotodetektor-Bildsensoren (TFPD) über einen Stapel von Materialien, einschließlich photoaktiver Materialien wie organischer Quantenpunktmaterialien, die monolithisch integriert sind, was bedeutet, dass es sich um einen Chip handelt. Es gibt keine Verklebung auf dem Silikon. Das Problem bei diesem Ansatz bestand darin, dass es sehr schwierig ist, das Rauschen niedrig genug zu halten, wenn eine solche Fotodiode auf dieser Metallelektrode integriert ist, da es einige inhärente Rauschquellen gibt, die man nicht beseitigen kann.

Abb. 2: Dünnschicht-Fotodetektor. Quelle: imec

SE: Wie haben Sie das gelöst?

Malinowski: Wir haben die Fortschritte bei Silizium-Bildsensoren Ende der 1980er und in den 1990er Jahren verfolgt, als sie gepinnte Fotodioden einführten. Sie entkoppeln den Fotodiodenbereich, in dem die Photonen umgewandelt werden, und die Auslesung. Anstatt nur einen Kontakt dieses Dünnschichtabsorbers zum Auslesegerät zu haben, führen wir einen zusätzlichen Transistor ein. Dies ist der TFT, der dafür sorgt, dass die Struktur vollständig entleert wird, sodass wir alle in diesem Dünnschichtabsorber erzeugten Ladungen übertragen und sie mit dieser Transistorstruktur auf die Auslesung übertragen können. Dadurch begrenzen wir die Lärmquellen deutlich.

SE: Warum ist Rauschen ein Problem für das Sensordesign?

Malinowski: Es gibt verschiedene Lärmquellen. Rauschen kann die Gesamtzahl unerwünschter Elektronen sein, diese Elektronen können jedoch aus unterschiedlichen Quellen oder aus unterschiedlichen Gründen stammen. Einige hängen mit der Temperatur zusammen, andere mit Ungleichmäßigkeiten im Chip, andere mit Transistorlecks und so weiter. Mit diesem Ansatz arbeiten wir an einigen Rauschquellen im Zusammenhang mit der Auslesung. Bei allen Bildsensoren gibt es Rauschen, aber man hat unterschiedliche Möglichkeiten, mit dem Rauschen umzugehen. Beispielsweise befassen sich die siliziumbasierten Sensoren im iPhone mit Rauschquellen mit einem spezifischen Design der Ausleseschaltung, mit Architekturen, deren Grundlagen bis in die 80er und 90er Jahre zurückreichen. Dies ist ein kleiner Teil dessen, was wir mit dieser neuen Kategorie von Bildsensoren unter Verwendung von Dünnfeld-Fotodetektoren zu reproduzieren versucht haben. Es ist eine Anwendung alter Designtricks in einer neuen Sensorkategorie.

SE: Wo wird dies Ihrer Meinung nach eingesetzt? Sie haben die Automobilindustrie erwähnt. Würde es auch für medizinische Geräte funktionieren?

Malinowski: Die größte Anziehungskraft für diese Technologie kommt von der Unterhaltungselektronik wie Smartphones. Wenn Sie zu längeren Wellenlängen wechseln, können Sie einen geringeren Kontrast erzielen, weil bei dieser Wellenlänge einfach weniger Licht vorhanden ist, oder Sie können dieses Licht dieser Farbe in der Atmosphäre sehen. Es handelt sich um erweitertes Sehen, was bedeutet, dass Sie mehr sehen, als das menschliche Auge sehen kann, sodass Ihrer Kamera zusätzliche Informationen zur Verfügung stehen. Der andere Grund ist, dass längere Wellenlängen leichter durch einige Displays gelangen. Das Versprechen lautet: Wenn Sie über eine solche Lösung verfügen, können Sie den Sensor, z. B. Face ID, hinter dem anderen Display platzieren, wodurch die Anzeigefläche vergrößert werden kann.

Abb. 3: Erweiterte Sicht für mehr Sicherheit. Quelle: imec

Der andere Grund ist, dass Ihr Auge bei längeren Wellenlängen viel weniger empfindlich ist – etwa fünf oder sechs Größenordnungen im Vergleich zu den Wellenlängen im nahen Infrarot, was bedeutet, dass Sie leistungsstärkere Lichtquellen verwenden können. So können Sie mehr Kraft abfeuern, was bedeutet, dass Sie größere Reichweiten haben. Im Automobilbereich können Sie zusätzliche Sichtbarkeit erzielen, insbesondere bei widrigen Wetterbedingungen, beispielsweise bei Sicht durch Nebel. Im medizinischen Bereich könnte es dazu beitragen, die Miniaturisierung voranzutreiben. In einigen Anwendungen, beispielsweise in der Endoskopie, wurden bei der etablierten Technologie andere Materialien und eine komplexere Integration verwendet, sodass die Miniaturisierung recht schwierig ist. Mit einem Quantenpunkt-Ansatz können Sie sehr kleine Pixel erzeugen, was eine höhere Auflösung in einem kompakten Formfaktor bedeutet. Dies ermöglicht eine weitere Miniaturisierung bei gleichzeitig hoher Auflösung. Darüber hinaus können wir je nach Wellenlänge, auf die wir abzielen, einen sehr hohen Wasserkontrast erzielen, was einer der Gründe ist, warum die Lebensmittelindustrie interessiert sein könnte. Sie können Feuchtigkeit beispielsweise in Getreideprodukten wie Cerealien besser erkennen.

Abb. 4: Mögliche Anwendungen Quelle: imec

SE: Könnte es angesichts der verbesserten Sicht bei schlechten Lichtverhältnissen militärische Anwendungen geben?

Malinowski: Solche Sensoren werden bereits vom Militär eingesetzt, beispielsweise zur Ortung von Laser-Entfernungsmessern. Der Unterschied besteht darin, dass das Militär kein Problem damit hat, 20,000 Euro für eine Kamera zu bezahlen. Im Automobil- und Verbraucherbereich wird diese Technologie aus genau diesem Grund noch nicht einmal in Betracht gezogen.

SE: Der Durchbruch besteht hier also darin, dass man etwas haben kann, das bereits existiert, es aber zu Verbraucherpreisen haben kann?

Malinowski: Genau. Aufgrund der Miniaturisierung und auch der Tatsache, dass die monolithische Integration eine Hochskalierung der Technologie ermöglicht, können Sie Mengen und Preise im Verbrauchermaßstab erzielen.

SE: Welche weiteren Trends sehen Sie in der Sensorik?

Malinowski: Einer der aktuellen Diskussionspunkte ist genau das – über die sichtbare Bildgebung hinaus. Die vorhandene Technologie eignet sich bereits hervorragend zum Fotografieren. Der neue Trend geht zu Sensoren, die stärker auf die Anwendung zugeschnitten sind. Die Ausgabe muss kein schönes Bild sein. Es kann sich um konkrete Informationen handeln. Bei Face ID kann die Ausgabe tatsächlich eins oder null sein. Entweder ist das Telefon entsperrt oder nicht. Sie müssen das Bild des Gesichts nicht sehen. Es kommen auch einige interessante Modalitäten auf den Markt, wie zum Beispiel polarisierte Bildgeber, die wie Polarisationsbrillen sind. Bei manchen Spiegelungen sehen sie besser. Es gibt ereignisbasierte Bildgeber, die nur die Veränderung der Szene berücksichtigen – zum Beispiel, wenn Sie Vibrationen einer Maschine untersuchen oder Personen zählen, die an einem Geschäft vorbeigehen. Wenn Sie über ein autonomes Fahrsystem verfügen, benötigen Sie eine Warnung, dass ein Hindernis bevorsteht, und Sie sollten bremsen. Du brauchst kein schönes Bild. Dieser Trend bedeutet eine viel stärkere Fragmentierung, da er viel anwendungsspezifischer ist. Es verändert die Art und Weise, wie Menschen Bildsensoren entwerfen, weil sie darauf achten, was für eine bestimmte Anwendung gut genug ist, anstatt die Bildqualität zu optimieren. Die Bildqualität ist immer wichtig, aber manchmal braucht man etwas Einfaches, das einfach seinen Zweck erfüllt.

SE: Ist es wichtig zu wissen, ob es ein Mensch oder ein Baum ist, oder reicht es nur zu wissen, dass man jetzt bremsen muss?

Malinowski: In der Automobilindustrie gibt es immer noch eine Debatte. Manche Leute möchten alle Objekte klassifizieren. Sie wollen wissen, ob es ein Kind, ein Biker oder ein Baum ist. Manche sagen: „Ich muss nur wissen, ob es im Weg ist, weil ich die Bremsen betätigen muss.“ Es gibt also keine einheitliche Antwort.

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