67、硅基图像传感器与长波长红外探测器技术解析

硅基图像传感器与长波长红外探测器技术解析

硅基图像传感器

硅基图像传感器在天文观测等领域有着重要应用。由于硅的高折射率、安全的沉积工艺、在低温真空环境下的可靠使用以及与硅传感器制造工艺相适配的材料等原因,硅传感器需要专门的增透(AR)涂层。

AR涂层的作用
  • 光谱范围拓展 :对于电荷耦合器件(CCD)这种成熟的天文传感器,制造商正转向多层AR涂层等二阶改进。多层涂层能提供更宽的光谱范围,尤其能改善光谱范围极端处(如紫外和近红外)的性能,因为这些区域的信噪比往往最差。
  • 反射率降低 :高效的AR涂层能实现最小反射率,这不仅增强了光谱响应,还能减少鬼像或其他仪器反射。在红光波长下,低反射率可确保条纹幅度最小化。
对不同波长的响应
  • X射线和短波长 :硅传感器对紫外波长和X射线有良好的响应。良好的紫外响应需要高性能的背面减薄,使死层厚度最小。对于低能X射线也是如此。中等能量的X射线在10 - 40μm的正常传感器厚度下能被很好地检测到。在高能情况下,X射线吸收效率下降,需要厚硅才能有有用的响应。
  • 波前传感器 :天文波前传感器(WFS)用于主动和自适应光学系统。对于自适应光学系统,帧率高(可达每秒1000帧),信号水平低。大型望远镜有更多的子孔径,因此需要相对较大的传感器格式,这在构建和实现高帧率、低读出噪声方面具有挑战性。例如e2v CCD220这种大格式的WFS设备,为了达到合适的帧率,需要高像素率和更多
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,会自动选择优良因,淘汰劣等因。 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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