imec program yöneticisi Pawel Malinowski, sensör teknolojisinde neyin değiştiğini ve nedenini tartışmak için Yarı İletken Mühendisliği ile bir araya geldi. Aşağıda bu tartışmadan alıntılar yer almaktadır.

SE: Sensör teknolojisinde sırada ne var?

malinowski: Görüntü sensörleri yapmanın yeni bir yolunu bulmaya çalışıyoruz çünkü sınırlamaların dışına çıkmak istiyoruz. silikon fotodiyotlar. Silikon mükemmel bir malzemedir, özellikle de insan görüşünü yeniden oluşturmak istiyorsanız, çünkü ışığın görünür dalga boylarına duyarlıdır, bu da insan gözünün yaptığını yapabileceğiniz anlamına gelir. Ve bu alan artık çok olgun bir aşamada. Yılda yaklaşık 6 milyar görüntü sensörü satılıyor. Bunlar akıllı telefonların, arabaların ve diğer uygulamaların kameralarına takılan çiplerdir. Bunlar, silikon bazlı devrelere veya elektronik ve silikon fotodiyota sahip olduğunuz tipik standart görüntü sensörleridir. Güzel fotoğraflar çekebilmemiz için temel olarak kırmızı/yeşil/mavi (RGB) reprodüksiyonunu yapıyorlar. Ancak diğer dalga boylarına bakarsanız (örneğin, UV'ye veya kızılötesine giderseniz), görünür ışıkta elde edemeyeceğiniz olay veya bilgilere sahip olursunuz. Özellikle kızılötesi aralığa bakıyoruz. Burada kısa dalga kızılötesi dediğimiz bir mikron ile iki mikron arasındaki belirli bir aralığı ele alıyoruz. Bu aralıkla her şeyin içini görebilirsiniz. Örneğin sisin, dumanın veya bulutların arkasını görebilirsiniz. Bu özellikle otomotiv uygulamaları için ilgi çekicidir.

SE: Bu teknoloji için yaklaşan zorluklar veya yeni uygulamalar var mı?

malinowski: Bu dalga boyu için silikon kullanamazsınız çünkü şeffaf hale gelir. Bu, örneğin silikon güneş pillerindeki çatlaklara baktığınızda kusur incelemesi için ilginçtir. Bazı malzemelerin farklı kontrastları var. Görünür aralıkta tamamen aynı görünen malzemeler, kısa dalga kızılötesinde farklı yansıtıcılığa sahip olabilir; bu, örneğin plastikleri ayıklarken veya yiyecekleri ayıklarken daha iyi kontrasta sahip olabileceğiniz anlamına gelir. Şekil 1'de (aşağıda) gösterildiği gibi başka uygulamalar da vardır. Güneşten atmosfere yayılan ışığın gücüdür. Gri atmosferin üstündedir ve boş olan ise dünyaya gelendir. Ve bazı maksimum ve minimumların olduğunu görüyorsunuz. Minimumlar atmosferdeki su emilimiyle ilgilidir. Bu minimum değeri, örneğin aktif eleme sistemleriyle çalışırken kullanabilirsiniz; bu, bir miktar ışık yaydığınız ve neyin geri yansıdığını kontrol ettiğiniz anlamına gelir. iPhone'daki Face ID bu şekilde çalışır; ışık yayarsınız ve neyin geri geldiğini kontrol edersiniz. Yaklaşık 940 nanometre civarında çalışıyorlar. Daha uzun dalga boylarına (örneğin 1,400) giderseniz, çok daha düşük bir arka plana sahip olursunuz, bu da çok daha iyi bir kontrasta sahip olabileceğiniz anlamına gelir. Daha sonra hala çok fazla ışığın olduğu dalga boylarına giderseniz, hala bazı fotonların olduğu düşük ışıklı görüntüleme gibi ekstra bilgi almak için bunu pasif aydınlatmayla birlikte kullanabilirsiniz.

Şekil 1: Kısa dalga boylu kızılötesi olasılıkları. Kaynak: imec

SE: Bunu nasıl belirlediniz?

malinowski: Bu dalga boylarına nasıl erişeceğimizi kontrol ettik. Silikon, fiziksel özellikleri nedeniyle bunun için iyi değildir. Geleneksel yöntem, başka bir malzemeyi (örneğin indiyum galyum arsenit veya cıva kadmiyum tellür) alıp bunu okuma devresine bağladığınız bağlamadır. Bu yerleşik bir teknolojidir. Savunma uygulamaları, askeri ve üst düzey endüstriyel veya bilimsel alanlarda çokça kullanılır. Pahalı. Bu teknolojiyle üretilen sensörlerin maliyeti, birleştirme süreci ve üretim maliyetleri nedeniyle genellikle birkaç bin avrodur. İhtiyacınız olan germanyum gibi malzemeleri yetiştirebilirsiniz ancak bu oldukça zordur ve gürültüyü yeterince düşük tutmakta bazı sorunlar vardır. Biz üçüncü yolu izliyoruz, o da malzeme yatırmak. Bu durumda ya organik materyaller ya da kuantum noktaları kullanıyoruz. Bu kısa dalga kızılötesi ışığı veya yakın kızılötesi ışığı emebilen malzemeyi alıp döndürerek kaplama gibi standart yöntemlerle biriktiriyoruz ve çok ince katmanlar elde ediyoruz. Bu nedenle malzemenin silikondan çok daha emici olduğu bu sensör kategorisine 'ince film fotodetektör sensörleri' adını veriyoruz. Okuma devresinin üstünde gözleme gibi görünüyor.

SE: Bu diğer malzemelerle nasıl karşılaştırılıyor?

malinowski: Silikon diyotlarla karşılaştırırsanız çok daha büyük hacme ve çok daha büyük derinliğe ihtiyaç duyarlar. Ve özellikle bu uzun dalga boyları şeffaf hale geliyor. Buna karşılık, ince film fotodetektör (TFPD) görüntü sensörleri, monolitik olarak entegre edilmiş kuantum nokta organik malzemeler gibi fotoaktif malzemeler de dahil olmak üzere bir malzeme yığınına sahiptir; bu, bunun tek bir çip olduğu anlamına gelir. Silikonun üstünde herhangi bir bağlanma yoktur. Bu yaklaşımın sorunu şuydu: Bu metal elektrotun üzerine böyle bir fotodiyot entegre edildiğinde, gürültüyü yeterince düşük hale getirmenin çok zor olmasıydı çünkü kurtulamayacağınız bazı doğal gürültü kaynakları mevcuttu.

Şekil 2: İnce Film Fotodetektörü. Kaynak: imec

SE: Bunu nasıl çözdünüz?

malinowski: Silikon görüntü sensörlerinin 1980'lerin sonunda ve 1990'larda sabitlenmiş fotodiyotları tanıttıkları ilerleme yolunu takip ettik. Fotonların dönüştürüldüğü fotodiyot alanını ve okumayı ayırırsınız. Bu ince film soğurucunun okumaya tek bir teması yerine ek bir transistör ekliyoruz. Bu ince film soğurucuda oluşan tüm yükleri aktarıp bu transistör yapısıyla okumaya aktarabilmemiz için yapının tamamen tükenmesine özen gösteren TFT'dir. Bu sayede gürültü kaynaklarını önemli ölçüde sınırlandırıyoruz.

SE: Sensör tasarımında gürültü neden bir sorundur?

malinowski: Farklı gürültü kaynakları vardır. Gürültü, istenmeyen elektronların toplam sayısı olabilir, ancak bu elektronlar farklı kaynaklardan veya farklı nedenlerden gelebilir. Bazıları sıcaklıkla, bazıları çipteki düzensizlikle, bazıları transistör sızıntısıyla vb. ilişkilidir. Bu yaklaşımla okumayla ilgili bazı gürültü kaynakları üzerinde çalışıyoruz. Tüm görüntü sensörlerinde gürültü vardır ancak gürültüyle baş etmenin farklı yolları vardır. Örneğin, iPhone'daki silikon bazlı sensörler, temelleri 80'li ve 90'lı yıllara dayanan mimariye sahip, özel bir okuma devresi tasarımıyla gürültü kaynaklarıyla ilgileniyor. Bu, ince alan fotoğraf dedektörlerini kullanan bu yeni görüntü sensörleri kategorisiyle kopyalamaya çalıştığımız şeyin bir kısmı. Bu, yeni bir sensör kategorisinde eski tasarım hilelerinin bir uygulamasıdır.

SE: Bunun nerede kullanılacağını düşünüyorsunuz? Otomotivden bahsettiniz. Tıbbi cihazlarda da işe yarar mı?

malinowski: Bu teknolojinin en büyük çekiciliği akıllı telefonlar gibi tüketici elektroniklerinden geliyor. Daha uzun dalga boylarına giderseniz, daha düşük kontrast elde edebilirsiniz çünkü o dalga boyunda daha az ışık vardır veya o renkteki bu ışığı atmosferde görebilirsiniz. Bu, artırılmış görüş anlamına gelir; bu, insan gözünün görebileceğinden daha fazlasını görmek anlamına gelir; dolayısıyla kameranız için ek bilgiler bulunur. Diğer neden ise daha uzun dalga boylarının bazı ekranlardan geçmesinin daha kolay olmasıdır. Vaat şu ki, eğer bu tür bir çözümünüz varsa, Face ID gibi sensörü diğer ekranın arkasına yerleştirerek ekran alanını artırabilirsiniz.

Şekil 3: Daha iyi güvenlik için artırılmış görüş. Kaynak: imec

Diğer neden ise, daha uzun dalga boylarına giderseniz gözünüzün çok daha az hassas olmasıdır; yakın kızılötesi dalga boylarına kıyasla yaklaşık beş veya altı büyüklük mertebesinde, bu da daha güçlü ışık kaynakları kullanabileceğiniz anlamına gelir. Böylece daha fazla güç harcayabilirsiniz, bu da daha uzun menzillere sahip olabileceğiniz anlamına gelir. Otomotiv için özellikle sisli görüş gibi olumsuz hava koşullarında ek görüşe sahip olabilirsiniz. Tıbbi açıdan minyatürleştirmenin ilerlemesine yardımcı olabilir. Endoskopi gibi bazı uygulamalarda, mevcut teknoloji diğer malzemeleri ve daha karmaşık entegrasyonu kullanmıştır ve bu nedenle minyatürleştirme oldukça zordur. Kuantum nokta yaklaşımıyla çok küçük pikseller oluşturabilirsiniz; bu da kompakt form faktöründe daha yüksek çözünürlük anlamına gelir. Bu, yüksek çözünürlüğü korurken daha fazla minyatürleştirmeye olanak tanır. Ayrıca hedeflediğimiz dalga boyuna bağlı olarak çok yüksek su kontrastına sahip olabiliyoruz, bu da gıda sektörünün ilgisini çekebilecek sebeplerden biri. Örneğin tahıllar gibi tahıl ürünlerindeki nemi daha iyi tespit edebilirsiniz.

Şekil 4: Potansiyel uygulamalar Kaynak: imec

SE: Düşük ışıkta görüşün artmasıyla askeri uygulamalara sahip olabilir mi?

malinowski: Bu tür sensörler halihazırda ordu tarafından, örneğin lazer telemetrelerin tespiti için kullanılıyor. Aradaki fark, ordunun bir kamera için 20,000 euro ödemeye razı olmasıdır. Otomotivde ya da tüketicide tam da bu nedenle bu teknolojiyi düşünmüyorlar bile.

SE: Yani buradaki buluş, halihazırda var olan bir şeye sahip olabilmek, ama onu tüketici ölçeğinde fiyatlandırmayla da alabilmek, öyle mi?

malinowski: Kesinlikle. Minyatürleştirme ve ayrıca monolitik entegrasyonun teknolojiyi yükseltmenize nasıl olanak sağladığı nedeniyle, tüketici ölçeğinde hacimler ve fiyatlar elde edebilirsiniz.

SE: Sensör teknolojisinde başka hangi trendleri görüyorsunuz?

malinowski: Güncel tartışma noktalarından biri de tam olarak budur; görünür görüntülemenin ötesinde. Mevcut teknoloji fotoğraf çekmek için zaten harika. Yeni trend, uygulamaya daha fazla odaklanan sensörlerdir. Çıktının güzel bir resim olması gerekmez. Belirli bir bilgi olabilir. Face ID ile çıktı aslında bir veya sıfır olabilir. Ya telefonun kilidi açıktır ya da değildir. Yüzün resmini görmenize gerek yok. Polarize camlara benzeyen polarize görüntüleyiciler gibi bazı ilginç yöntemler de ortaya çıkıyor. Bazı yansımalarda daha iyi görüyorlar. Yalnızca sahnenin değişimine bakan, olaya dayalı görüntüleyiciler vardır; örneğin, bir makinenin titreşimlerini inceliyorsanız veya bir mağazanın önünden geçen insanları sayıyorsanız. Otonom sürüş sisteminiz varsa yaklaşan bir engel olduğuna ve fren yapmanız gerektiğine dair bir uyarıya ihtiyacınız vardır. Güzel bir resme ihtiyacınız yok. Bu eğilim çok daha fazla parçalanma anlamına geliyor çünkü çok daha fazla uygulamaya özel. İnsanların görüntü sensörlerini tasarlama biçimini değiştiriyor çünkü görüntü kalitesini optimize etmek yerine belirli bir uygulama için neyin yeterince iyi olduğuna bakıyorlar. Resim kalitesi her zaman önemlidir, ancak bazen işi yapan basit bir şeye ihtiyaç duyarsınız.

SE: İnsan mı, ağaç mı olduğunu bilmek önemli mi, yoksa artık fren yapman gerektiğini bilmek yeterli mi?

malinowski: Otomotiv sektöründe hala bir tartışma var. Bazı insanlar tüm nesneleri sınıflandırmak ister. Bunun bir çocuk mu, bir bisikletçi mi yoksa bir ağaç mı olduğunu bilmek istiyorlar. Bazıları şöyle diyor: 'Yolumda olup olmadığını bilmem gerekiyor çünkü frenleri tetiklemem gerekiyor.' Yani tek bir cevap yok.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://semiengineering.com/a-new-approach-for-sensor-design/