11、固态图像传感技术全解析

固态图像传感技术全解析

1. 固态图像传感基础

在固态图像传感领域,电荷载流子的扩散是一个关键现象。电荷载流子在无电场影响且不复合的情况下能够移动的距离具有重要意义。例如,当寿命 $\tau = 10 μs$ 且扩散系数 $D = 45 cm^2/s$ 时,扩散长度 $L = 212 μm$。这表明扩散过程对于远距离收集电荷载流子极为重要。同时,在半导体深处光生的电荷载流子有很大机会到达表面,这会导致对比度严重降低,尤其是在小像素周期的情况下。为了应对这一问题,可通过过滤能深入半导体的长波长光子来解决。

光生电荷载流子在电场作用下会形成光电流。光电流与入射光强度在超过 10 个数量级的范围内呈严格线性关系,这种宽动态范围的线性特性使得半导体光电传感器在图像传感器和光学测量系统等众多应用中极具吸引力。

2. 光电流处理

光传感器从场景光分布中提取的所有信息都包含在各个像素光电流的空间和时间调制中。因此,对像素光电流进行相应处理以高效获取相关调制参数十分必要。以下是几种常见的光电流预处理方法:
- 光电二极管和 CCD 中的光电荷积分
- 这是最简单的光电流处理方式,即在曝光时间内对光电流进行积分,从而得到与曝光时间内入射到像素敏感区域的光子数量成正比的积分电荷。
- 可利用用于产生光电荷分离电场的器件电容来实现这一功能。常见的光电敏感结构有光电二极管(PD)和金属 - 氧化物 - 半导体(MOS)电容。
- 光电二极管由不同导电类型的半导体组合而成,在 p - n 结的空间电荷区存在电场,用于分离光生电荷载流子。空间电荷区具有一定电容,其大小与空间电荷区宽度成反比。通常先将光电二极

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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