电荷与数字混合累加型CMOS-TDI图像传感器关键技术研究

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时间:2019-05-14

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1、电荷与数字混合累加型CMOS-TDI图像传感器关键技术研究TheKeyTechniquesResearchonCMOS-TDIImageSensorbasedonHybridCharge-digitalAccumulationArchitecture学科专业:微电子学与固体电子学作者姓名:黄蕊指导教师:高静副教授天津大学微电子学院二零一七年十一月摘要CMOS-TDI图像传感器根据累加位置的不同可以分为模拟域累加、电荷域累加和数字域累加。为了实现级数更高性能更好的CMOS-TDI图像传感器,使电荷域累加方案与数字域累加方案实现优势互补,提出了电荷与数字混合累加型CMOS-T

2、DI图像传感器方案,本文对电荷与数字混合累加型CMOS-TDI图像传感器的关键技术进行了研究。本文首先分析了电荷与数字混合累加型CMOS-TDI图像传感器的整体架构和工作方式,并对其进行了MATLAB行为级建模,仿真得到在不同电荷与数字的级数分配下的图像,分析电荷转移效率、满阱容量、读出噪声对最终图像的信噪比、动态范围以及调制传输函数的影响,提出了综合评价指标方案,最终得到最优级数配比。之后分别对CMOS电荷传输型像素和数字域读出电路进行了分析和研究。利用TCAD对电荷传输型像素进行仿真,探究了存储电荷量、最高工作电压、栅长以及栅间距对电荷传输效率和满阱容量的影响。根据仿

3、真结果对6级和60级的三相电荷传输像素、8级和60级的四相电荷传输像素进行了版图设计,同时对三相电荷传输像素和四相电荷传输像素的读出和传输时序进行了分析。对于数字域读出电路,提出了一种两步量化的方案,通过预测高位MSB值来预设DAC,生成预测值后先对预测值进行判断,如果预测值正确则继续量化低位,如果预测值不正确,则进行完整量化。对读出电路的各个部分包括可编程增益放大器、SARADC、基准电流源和基准电压源进行了设计。通过MATLAB行为级仿真,在累加级数固定为128级时,电荷域累加8级数字域累加16级时,综合评价指标比128级电荷域累加高12.99%,比128级数字域累加

4、高25%。利用TCAD仿真得到在栅极间距为130nm,最高工作电压为3V时,CMOS电荷传输型像素可以达到99.999%的电荷转移效率和25,000e-的满阱容量,并基于仿真结果在0.13μm标准CMOS工艺对像素进行了版图设计以及对数字域读出电路进行了电路设计和仿真。关键词:混合累加,级数分配,电荷传输,数字读出IABSTRACTTheCMOS-TDIimagesensorcanbeclassifiedintothreecategories:analogdomain,digitaldomainandchargedomain,accordingtothelocationw

5、herethesignalisaccumulated.Inordertoreducethenoiselevelandexpandthesaturationlevelsimultaneously,ahybridaccumulationarchitecturebasedonchargedomainanddigitaldomainaccumulationschemesisproposed.ThekeytechniquesofCMOS-TDIImageSensorbasedonhybridcharge-digitalaccumulationarchitecturehasbeenr

6、esearchedinthispaper.Ananalyticalmodelofhybridaccumulationarchitecturebasedoncharge-digitalaccumulationCMOS-TDIimagesensorisestablished.Signal-noise-ratio,dynamicrange,andmodulationtransferfunctionissimulatedandanalyzed.Thesyntheticalevaluationtarget(SET)isdefinedtoobtainthebestperformanc

7、e.ThenwehaveresearchedtheCMOSchargetransferpixelanddigitalreadoutcircuitseparately.SimulationhasbeenperformedtoCMOSchargetransferpixelwiththeaidofTCAD,theinfluenceofoperatingvoltageandgapsizetothechargetransferefficiencyandfull-wellcapacity.Atwo-steppredictionarchit

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