仿视网膜细胞的硅图像传感器像素设计

仿视网膜细胞的硅图像传感器像素设计

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时间:2019-03-16

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1、分类号TN432学校代码10590UDC621.3密级公开深圳大学硕士学位论文仿视网膜细胞的硅图像传感器像素设计陆河辉学位类别工程硕士专业名称集成电路工程学院(系、所)信息工程学院指导教师徐渊讲师深圳大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文仿视网膜细胞的硅图像传感器像素设计是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名:日期:年月

2、日仿视网膜细胞的硅图像传感器像素设计摘要现有的人工视觉处理系统是光电探测器和处理模块分离的一种系统结构。随着图像的帧率和分辨率不断提高,图像算法的运算量越来越大,当前的人工视觉处理系统遇到了瓶颈。随着CMOS图像传感器工艺不断提高,许多研究人员开始模仿生物视网膜细胞的结构,将视觉预处理部分融合到像素电路中,形成一种感光单元和处理单元融合的处理机制。当前仿生物视网膜细胞的硅图像传感器主要分成两大类,一类是在传统APS图像传感器的基础上将处理模块融合到像素设计中,实现主要视网膜细胞的功能;另一类是在诸多视觉细胞信息处理通道中,实现其中一个通道的信息传递,如动态检

3、测的DVS异步图像传感器。以DVS电路为核心单元的一类异步图像传感器由于检测速度快,输出带宽小等优势而引发新一轮研究视觉芯片的热潮。异步图像传感器虽然具有诸多优点,但是普遍存在大量背景噪声的特点。本文针对DVS图像传感器存在大量背景噪声的缺陷,在空间上分析这些噪声的关系,提出抑制噪声的模型。并在DVS异步图像传感器的基础上,仿照生物视网膜水平细胞的处理机制,设计了一种四邻域连接的像素结构和电路。在设计的过程中,考虑资源利用的问题,并且以5×5的阵列作为最小的连接方块进行信号共享结构设计,以此来降低像素阵列的面积。除此之外,在版图设计上,着重考虑了数模电路分离

4、的设计思想,敏感信号线的屏蔽,天线效应以及匹配性等问题,进一步提高电路的可靠性。采用0.13µmSMICCIS工艺库进行电路和版图设计,并进行前后仿真性能对比。设计的像素2单元面积为:23.76×24.71μm,处理延时小于3ns,预期噪声降低比达到93%。本文仿照生物视网膜水平细胞处理信息的机制,提出相邻像素通信的异步像素结构(NPC-DVS),其仿真及验证结果表明该像素电路有能力抑制DVS图像传感器大量的背景噪声。此外,在学术上,本设计为未来进一步研究以DVS电路为核心的一类异步图像传感器实现目标追踪和识别等高级算法提出了一个参考方案。I仿视网膜细胞的硅

5、图像传感器像素设计关键词:图像传感器;硅视网膜;数模混合;水平细胞IIThePixelDesignofSiliconImageSensorbyImitationofRetinalCellsAbstractTheartificialvisionprocessingsystemisonekindofsystems,whichhasaprocessingunitwithseparatedphotodiode.It’sdifficulttoimprovethecurrentartificialvisionsystemperfomencebecauseoftheinc

6、reasingamountofimagealgorithmcomputationwithhighframerateandresolution.Manyresearchersbegintoemulatetheretinacellswiththein-pixeledprocessingunitinimagesensor.TheSiliconretinadividedintotwomodules.OnerealizesthemainfunctionofseveralretinacellswiththetraditionalAPSimagesensor,anothe

7、risfocusedonmodelingonevisionimformationchannelofallchannelsinretina.Dynamicvisionsensor(DVS)imagesensor,forexample,respondsasynchronouslytorelativetemporalchangesinintensity.Recently,thevisionchiphasbeenahottopicduetothehighspeedandsmalldataredundancyofDVSbasedimagesensors.However

8、,theframe-freeimagesensors

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