量子点图像传感器将带来数字成像革命——5年内有望用于智能手机摄像头

EETOP 2022-07-13 12:17
但事实确实如此吗?在亮光下,图像的某些部分往往会被洗掉。在弱光下,图像变得模糊不清,色彩也并不如专业相机拍摄得那样亮丽。这些仅仅是捕捉可见光的相机面临的问题。相机中加入夜视功能可谓一大卖点,但红外传感器的成像质量比可见光传感器差得多,成本也高得多。
目前正是另一成像技术革命的好时机。即将掀起这场革命的量子点是一种纳米大小的半导体材料粒子,但它的作用却不容小觑。

半导体材料吸收光时,从化学键中释放出可以自由漫游的电子。量子点的过程相同。不同之处在于,虽然电子被释放,但它不能随意漫游;量子点的直径只有几纳米,它被粒子边缘所挤压。这种挤压被称为量子限制,它给与粒子特殊属性。

最佳成像属性是,量子点吸收的光可调谐,也就是说,只要选择合适的材料和合适的粒子大小,颜色就可以连续调整,适应可见光谱和红外光谱中的几乎任何波长。这种可调谐性也可以反向作用——当电子重新组合时发出的光的色彩可以精确选择。近年来,正是这种发光可调谐性启发了电视机和其他显示器制造商使用量子点来改进色彩再现。这种增强效果的名称众多;最常见的是“量子点发光二极管”(QLED)。
除了可调谐性之外,量子点还具备其他良好的特性。它们尺寸较小,因而可以被纳入可打印油墨中,令量子点轻易进入制造过程。相较硅而言,量子点可以更有效地吸收光线,支持相机制造商生产更薄的图像传感器。量子点在从极低亮度到极高亮度的宽泛动态范围内都很灵敏。

在说明量子点相机工作原理及其何时可能投入商业使用之前,应先解释一下CMOS传感器,即当下数字图像技术的现状。显然,在过去一二十年里,基础技术取得了长足进步,缩减了尺寸,降低了价格。但它将光线转换成图像的方式基本上没有改变。

典型的相机,如手机自带相机中,光线通过一系列镜头和红色、绿色和蓝色滤光片,后被硅CMOS芯片的一个传感器像素(或称图素,区别于图像像素)吸收。滤光片决定每个图素将记录的颜色。
当图素吸收光子时,电子从化学键中释放出来,移动到像素边缘的电极上,在那里被储存到电容器中。读出电路将每个图素在规定时间内收集的电荷转换成电压。电压决定了图像像素的亮度。
常见的制造过程同时产出硅探测器和读出电路。这一过程包括一系列漫长而完善的光刻、蚀刻和生长步骤。此类制造成本低,而且相对简单。但硅探测器也存在一些缺点。
通常情况下,读出电子器件位于探测器的顶部,即所谓的前照设备。这种布局下,金属触点和轨迹反射部分入射光,降低了效率。背照设备借助探测器下的读出电子器件来避免这种反射,但却增加了制造成本和复杂性。直到近十年,背光传感器的成本才大幅下降,用于手机、数码相机等的民用设备。
硅仅仅吸收不足1微米的波长,因此不能用于近红外范围以外的成像。

现在了解一下量子点如何改变这一格局。

我们之前提到,通过精准地调整量子点的大小,材料制造商可以准确地选择它们所吸收光的波长。可见光谱中最大的量子点直径约10纳米,它们吸收紫外线、蓝光和绿光,并发出红光,也就是说它们具有荧光特性。量子点越小,其吸收和发射越向色谱中的蓝光偏移。例如,约3纳米的硒化镉量子点吸收紫外线和蓝光,并发出绿光。
配有量子点探测器的相机与硅CMOS相机的工作原理基本相同。当图素中的量子点吸收光子时,电子脱离其定域键。量子点的边缘限制了电子的移动。然而,如果另一量子点足够靠近,自由电子就会“跳”过该量子点,通过量子点之间的连续跳跃,到达图素的电极,在那里由像素的读出电路计数。
读出电路与硅光电探测器的制造方法相同,都是直接在晶圆上构建。将量子点添加到晶圆上确实增加了一个处理步骤,但该步骤极其简单:它们可以作为一种油墨悬浮在溶液中,并在电路上打印或旋涂。
借助这种方式,量子点光电探测器拥有背光像素的性能优势,几乎所有入射光都能到达探测器,而不需要增加这种技术的成本和复杂性。
量子点还有一个优势。相较于硅,它们更能有效吸收光线,因此只需在读出电路的顶部薄层就能收集到几乎所有入射光子,这意味着吸收层无须达到标准CMOS图像传感器中的厚度。另外,吸收性能极佳的量子点薄层完美适应低亮度和高亮度,为传感器创造一个更好的动态范围。

史蒂夫·乔布斯常说:“还有件事。”量子点相机拥有巨大的潜力将红外摄影融入主流,因为它们的可调协性能够扩展到红外波长。

当前的红外相机功能不亚于可见光相机,只是吸收光的材料大不相同。传统的红外相机使用带小能带隙的半导体,如硒化铅、锑化铟、碲镉汞或砷化铟镓,来吸收硅无法吸收的光。由这些材料形成的像素阵列必须与用于测量电流和生成图像的硅CMOS电路分开制作。探测器阵列和电路必须在每个像素处连接,通常采用金属间连接。
这一耗时的过程,又被称为杂合,它包括在探测器阵列和CMOS电路的每个像素上放置一个小型低熔点铟柱。制造机器必须将二者连接起来,压合,后将铟熔化,形成电气连接。这一过程的复杂性限制了潜在的阵列大小、像素大小和传感器分辨率。更糟糕的是,由于一次只能处理一个摄像头芯片,因此杂合过程通量低、成本高。
但与这些传统材料一样对红外线敏感的量子点可以借助成本低廉的大规模化学工艺合成。此外,类似于同类可见光产品,硅电路完成后,吸收红外线的量子点可以涂于芯片上,这是一个无需杂合且快速简单的过程。消除杂合意味着分辨率(像素大小)可以小于15μm左右,以适应铟柱,允许更多的像素存在于一个较小的区域。传感器变小意味着光学元件变小,红外相机的形状和尺寸发生变化,且成本极大降低。

所有这些因素令量子点看起来像是一项完美的成像技术。但它们并非没有挑战。目前,实现商业化的主要障碍是稳定性、效率和统一性。

制造商主要通过开发可扩展的化学工艺来解决用于电视显示器的发光量子点问题,这些化学工艺可以创造大量几乎没有缺陷的高效量子点。但量子点仍然会在空气中氧化,导致传感器性能缺陷和变化,包括灵敏度降低、噪声加大、响应时间变慢甚至短路。
然而稳定性问题并不会妨碍显示器实现商业化,原因在于,保护所用量子点不受大气影响并非难事。依照目前量子点在显示器上使用的方式,量子点吸收来自蓝色LED的光,而光生电荷载流子停留在每个量子点内,重新组合并发出荧光。所以这些量子点不需要直接连接到电路,这意味着周围的聚合物基体通过在聚合物膜的两侧增加阻挡层来为它们提供保护,以防止大气暴露。
但在光电探测中,封闭聚合物中的单个量子点行不通:释放出的电子需要自由迁移到电极上才能被计入。
封装整个量子点层或整台设备可允许此类迁移,同时保护量子点不受大气破坏。这可能是初始解决方案。另外,量子点本身可以经过特殊设计来降低氧化影响而不造成电荷传输障碍,同时保持稳定性和可加工性。研究人员正在朝着这一艰巨的任务努力。
另一障碍来自目前用来维持量子点稳定的有机表面活性剂。这些表面活性剂起到绝缘体的作用,因而能够阻止电荷载流子轻易穿过量子点膜,到达收集信号的电极。当前,制造商将量子点沉积成薄膜,再将长表面活性剂分子替换为较短的表面活性剂分子,以增强导电性。但这增加了一个工艺步骤,且随着时间的推移,量子点更容易降解,原因在于替换过程会破坏量子点的外层。
光子探测的效率同样存在问题。鉴于量子点尺寸小,表面积大,它们可能存在众多缺陷——晶格缺陷可能导致在电子到达电极之前,光生电荷重新结合。在此情况下,最初到达量子点的光子不会被电路检测到,从而减弱了最终到达相机处理器的信号。
包含单晶半导体的传统光电探测器鲜有这类缺陷,因而效率超过50%。而量子点光电探测器的效率通常低于20%。因此,尽管量子点在吸收光方面优于硅,但量子点光电探测器的整体效率仍无法与之竞争。不过,量子点材料和器件的设计正稳步改进,效率也在不断提高。
由于制造商使用化学工艺来制造量子点,因此量子点的大小存在一定的内在变化。量子点的光学和电子特性由其大小决定,任何直径偏离都会引起所吸收光颜色的变化。随着源化学物质以及合成、净化和储存发生变化,两批量子点大小可能存在显著差异。制造商必须谨慎控制工艺流程以避免此类情况。拥有该领域经验的大公司能够有效保持统一性,但是较小型的制造商往往很难生产出一致的产品。

面对这些挑战,一些公司已经开始着手实现量子点相机商业化,这些产品有望成为主流。
早前一个较有说服力的例子是SWIR视觉系统公司推出的Acuros相机。该公司专注于生产短波红外量子点相机,用于现有红外相机应用成本过于高昂的应用领域。相机使用硫化铅量子点,通过短波红外线吸收可见光。这款相机探测器目前对于红外波长的平均效率为15%,即将15%到达探测器的光子用作可测量信号,远低于现有的砷化铟镓技术效率(80%)。但借助15μm像素,Acuros相机比大多数红外摄像机的分辨率更高。该公司表示,其售价会对那些无力购买传统红外摄像机用于航海成像、生产检验和工业流程监控的商业用户具有吸引力。
至于民用相机市场,TechCrunch在2017年报道称,苹果收购了专业从事智能手机量子点相机的公司InVisage。苹果对这项技术的计划依然保持沉默。
苹果或许对量子点相机的红外功能性能而非可见光性能更感兴趣。苹果将红外光和传感器应用于其面部识别技术,价格更便宜、分辨率更高的芯片显然会引起苹果公司的兴趣。
其他公司也在全力解决量子点光传感器的稳定性和效率问题,并拓展波长和灵敏度方面可能的边界。BAE系统公司、Brimrose公司、Episensors公司和Voxtel公司等都在致力于实现量子点相机技术的商业化。世界各地的学术团体,包括麻省理工学院、芝加哥大学、多伦多大学、苏黎世联邦理工学院、巴黎索邦大学和香港城市大学的团队,也都在深度参与量子点传感器和相机的研究。
5年内,量子点图像传感器很可能将安装于手机,使我们能够在低亮度下拍出更好的照片和视频,改进面部识别技术,并以目前无法预测的方式将红外光电探测融入日常生活。尺寸更小、成本更低的传感器将能够完成所有相关工作。
作者:Peter Palomaki、Sean Keuleyan

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