高转移效率时间飞行(TOF)图像传感器的像素单元优化

吴元庆 ,王 婷 ,李崎嫚 ,刘春梅 ,彭国良

(1.渤海大学 物理科学与技术学院,辽宁 锦州 121013;2.西安电子科技大学 微电子学院,陕西 西安 710071)

三维图形技术中,图像信息的获取不会受到物体本身的形状和角度影响,使得3D 图像的获取有能力解决很多二维图像技术不能解决的问题。三维图形技术所获取的图像信息更符合实际环境,也更能满足人们的日常需求[1]。TOF(Time of Flight,时间飞行)相机是一种新兴的三维图像获取设备,在众多领域都有极大的应用潜力[2]。

三维图像的实现是基于相机提供的场景深度信息进而给出三维图像的描述,后期不需要更多的计算处理,可以有效节省运算时间。Robert 等[3]提出固态时间飞行距离相机,首次将TOF 技术应用在2D 像素阵列,基于连续波的TOF 技术,实现了实时静态拍摄的距离相机。利用近红外雷达波作为调制波,接收到探测信号后通过CCD 2D 阵列进行反调制,每个像素独立工作,使得相机的距离精度达到厘米级。Shoji 等[4]提出的TOF 解决方案中,采用电荷漏结构(Charge Draining Structures,CDS)消除背景光,使用更短的脉冲波,保证了像素的驱动能力和高集成度。国内的研究方面,牛洪星等[1]对TOF 传感器的建模和运动仿真展开研究,取得不错的成绩。但这些研究人员更多地关注于传感器的结构设计和处理电路设计,而像素单元内电荷转移效率更直接影响了图像传感器的性能。

为了提高TOF 中的电荷转移速率,本文研究了传感器像素单元的优化策略和方法,基于钳位光电二极管(Pinned-Photo Diode,PPD)的图像像素优化技术,通过工艺的调整和结构仿真的优化,使得TOF 的电荷转移效率更高,速度更快,性能更好。

1 TOF 图像传感器模型

1.1 TOF 技术

时间飞行(TOF)相机的工作原理,是利用红外调制光源向被测物发射脉冲光束,利用反射光束的相移差实现距离信息的求解[5]。

为了探测到发射光束和反射光束的相移差,光源需要以脉冲或者连续波的形式进行调制,光源信号通常为正弦波或方波。

1.2 模型建立

TOF 传感器的制造工艺,采用标准0.18 μm CMOS 工艺,图像传感器的工艺流程如图1 所示[6]。

图1 TOF 图像传感器工艺流程图Fig.1 Process flow chart of TOF image sensor

利用Silvaco 软件建模仿真后,获得的图像传感器结构,如图2 所示。

图2 传感器结构图Fig.2 Structure diagram of TOF image sensor

1.3 TOF 工作原理

TOF 的电路原理图如图3 所示。由图3 中可以看到,在反射光波信号到达PD 光电二极管前,PD 左侧的RST(复位管)一直处于工作状态,用于将背景光信号消除。

图3 TOF 的电路原理图Fig.3 Schematic circuit diagram of TOF

反射波到达PD 后,RST 停止工作,经过充分曝光,PD 内部产生光电信号,此时曝光停止。打开传输栅(Transfer Gate,TG),PD 中的信号电子快速传输到浮空节点(Floating Diffusion,FD)中,FD 电荷量开始发生变化。

栅源极追随器(Source Follower,SF)将FD 的电荷变化信号转换成电压信号,产生FD 电势[7]。由于FD中存在噪声信号,因此需要对其进行复位消除[8]。

SF 中读取的信号,经过放大后,输入至双相关采样电路进行存储和信号处理。处理后的信号,通过模拟数字转换器转换为14 位数字信号,经过并行数据转串行数据处理,获得一位的out 串行数据。

复位过程中,同时打开TG 和RST 的MOS 栅,复位段的电极接VDD,PPD 的电子向高电势方向移动。复位完成后,电子浓度降低到1015/cm3以下时,认为PPD 全耗尽。

2 仿真结果与优化

2.1 仿真结果

2.1.1 图像传感器复位情况

图4 为PD 电子复位的电子数量时序图。从图4 可以看到,PD 中的电子仅仅需要1.5 ns 左右就完成了复位,而且N 型区的电子数量由13200 个电子复位后只剩2～3 个电子,实现了彻底的全耗尽。

图4 PPD 的复位过程的电子数量时序Fig.4 Electronic quantity timing of PPD reset process

2.1.2 图像传感器曝光

由于TOF 的调制和解调的脉冲频率很高,使得每次曝光的时间很短,因此需要TOF 图像传感器具有较高的量子效率。而图像传感器的量子效率由光电二极管的N 区注入工艺直接决定[9]。

在复位完成之后,对图像传感器进行短时间曝光。曝光参数如下: 入射角度为垂直PPD 入射,红外光波长一般为850～910 nm,曝光强度为0.1 W/cm2,曝光时间为10～50 ns。

量子效率μp是评价光电二极管工作特性的重要参数,其计算公式为:

式中:A为曝光面积;texp为曝光时间;λ为光波长;E为光强密度。由式(1)可以对光子数计算,量子效率可以表示为在钳位二极管中产生的光电子数与光子数的比值。

表1 为不同的参数情况下的量子效率。分别做三组实验,曝光强度分别为0.1,0.001 和1×10-6W/cm2,选择曝光时间分别为10,30 和50 ns,比较量子效率的情况。本文选择曝光面积为4.7 μm2,曝光波长为905 nm。

从表1 的曝光结果可以看到,对于第1 组或第2组的曝光情况,在曝光强度为0.1 W/cm2和0.001 W/cm2时,量子效率的规律为: 曝光时间越长,传感器的量子效率越高。对于第3 组中光强密度为1×10-6W/cm2的情况,其量子效率与前两组相反,量子效率随着曝光时间的增大而减小,分析其原因,主要是由于光电子信息被回流电子覆盖所导致。

表1 不同参数下获取的量子效率Tab.1 Quantum efficiency of different parameters

纵观3 组情况,在相同的曝光时间下,光强密度越小,量子效率越高。在光强为1×10-6W/cm2,曝光时间为10 ns 时,量子效率达到1330.4%。

2.2 TOF 关断优化

在图像传感器的像素内部,最重要的元件是光电二极管PD(Photo Diode)。在PD 中,TG 的好坏直接决定了像素是否能够工作或达到期望的工作效果[10]。

对于TOF 来说,不仅要关注势垒的快速转移,也要关注电子转移完成及TG 关断后,是否完全隔离PPD 和FD,这直接影响了像素能否正常工作[11]。

TG 的势垒分布对PD 的工作特性影响很大,是整个器件构造的关键点。CPX (Clamp P-Zone X,P 钳位区)的主要作用是控制TG 的阈值电压,影响传输栅的开启关闭特性。P-Well 是对FD 浮空扩散节点和PD隔离的第一道保障,也同时防止寄生的闩锁效应。根据离子注入情况,P-Well 还会影响到传输栅下的势垒,一般P-Well 是通过多次注入实现的。

防穿通注入的根本目的在于,实现对PD 的N 型埋层和FD 浮空扩散节点的底部隔离,防止FD 中存储电荷的损耗。不同的代工厂采用不同的APT 工艺进行器件隔离,具体形式与工艺情况有关。

对TG 传输栅下的势垒分布进行调整,使得PPD中的电荷能够迅速、完全地转移至FD 中[12]。对于TOF 工艺的优化,主要是注入方案的调整,不使用APT 防穿通注入工艺,直接使用阈值调整CPX 注入和PWELL 的注入,从而在PPD 与FD 边界处,实现良好的势垒分布。

对于优化后的方案进行仿真,分别考虑TG 导通和关断时的电子势能分布,仿真结果如图5 和图6所示。

图5 TG 导通时PPD 和FD 中的电子势能分布Fig.5 Electron potential energy distribution in PPD and FD at TG conduction

图6 TG 关断时PPD 和FD 中的电子势能分布Fig.6 Electron potential energy distribution in PPD and FD at TG off

图5 和图6 为工艺优化后三维电势的势垒分布。图5 描述了TG 开启后的势垒分布,势垒分布满足开启需求。图6 中,在保证PPD 中的电荷完全的转移到FD 中后,TG 关断可以很好地实现PPD 和FD 的隔离。

2.3 TOF 图像传感器电荷转移效率优化

电荷转移速度是TOF 图像传感器的重要参数,如何在现有结构基础上对其进行优化,是当前研究的热点方向[13]。

横向电场电荷调制器(Lateral Electric Field Charge Modulator,LEFM) 结构通过增加栅的数量,可以使得电荷转移速度达到很快,但是该方法的非标电压会导致时序混乱而增加了电路复杂程度,且大幅增加了传感器功耗,器件的性能受到了极大的限制[14]。为了在标准3.3V 电压情况下,依然使得电荷传输速度达到最高,需要对其进行优化。

分析电荷转移时间的机理,对于标准PPD 中的感光区,一般为矩形结构,电荷在N 埋层中基本属于扩散运动,扩散时间t可以表示为:

式中:Ldif为扩散长度;Dn为扩散系数。

同时,由于N 埋层与衬底之间存在寄生PN 结,其寄生电场E会使得电子受到作用而产生漂移,漂移时间公式为:

式中:Ldri为漂移运动距离;μn为电子迁移率。

从而,总的电子转移时间为漂移运动与扩散运动作用的时间之和,表示为:

由式(4)可知,优化PPD 形状,增大电场E可以有效降低漂移时间,电子运动的总时间缩小,进而提高电荷转移速度。

当PPD 完全耗尽时,其电势Vd的表达式为:

式中:Xn为耗尽区宽度;ND为衬底电子浓度;NA为N埋层中空穴浓度。

对于纵向电场,其与耗尽区宽度的关系可以表示为:

由式(6)可知,通过改变N 埋层的宽度,能够有效提高耗尽区宽度Xn和N 埋层中的电场E,从而提高电荷转移速率。

对于固定的k值,通过对式(5～6)求解,可以得到:

根据耗尽层宽度与Y轴位置的函数关系,构建关系曲线,可以得到增大边缘电场后的器件结构,结合工艺设计后,模型如图7 所示。

图7 优化后的器件俯视图Fig.7 Top view of optimized device

为了验证本文纵向电场优化的效果,利用Silvaco对改进后的模型进行仿真,并与相同面积下的原矩形结构进行横向对比。

器件结构优化前与优化后的转移时间对比结果,如图8 所示。

图8 器件结构优化前后的转移时间对比Fig.8 Comparison of transfer time before and after device structure optimization

从图8 中可以看到,在相同的TG 长度下,优化后的模型转移时间均小于矩形结构,只有在TG 长度为0.8 μm 时两者相近,其他情况下,两者均差距明显,转移时间节省10～20 倍,证明该模型能够有效提高电荷转移速率。

器件结构优化前与优化后的转移效率对比结果,如图9 所示。从图9 中可以看到,在转移效率方面,改进后模型依然优于矩形结构,除了在TG 长度较低的0.8 μm 时,两者相距不明显外,其他TG 长度下,两者的转移效率均存在较大的差异,效率相差5～20 倍。

图9 器件结构优化前后的转移效率对比Fig.9 Comparison of conversion efficiency before and after device structure optimization

对器件结构优化前后N 阱中残余电荷情况进行对比,结果如图10 所示。从图10 中可以看到,N 阱中残余电荷浓度方面,优化后模型只有在TG 长度低于1.5 μm 时会略低于矩形结构,在TG 长度大于1.5 μm后,残余电荷浓度远超过矩形结构。因此在图像传感器结构优化过程中,需要对TG 的长度进行优化,以保证器件在具有高的转移效率情况下,具有尽量低的残余电荷浓度。

图10 器件结构优化前后N 阱残余电荷对比Fig.10 Comparison of residual charge in N-Well before and after device structure optimization

从总体结果上看,经过纵向电场改进后的TOF 图像传感器具有更好的电荷转移速度和电荷转移效率,但需要根据TG 长度来有效控制残余电荷浓度。

3 结论

针对TOF 的基本需求,本文利用Silvaco 软件对传感器进行了建模,进行了电学和光学仿真,模拟了TOF 图像传感器在实际工作中的状态。利用工艺优化对传感器的关断进行改进,通过对工艺中防穿通注入的优化,能够很好地实现PPD 和FD 的隔离。研究了TOF 中PPD 的电荷快速转移优化,改进后的模型可以快速实现电荷的转移,平均转移时间节省近10 倍,大大提高了电荷转移效率。与单纯改变传感器结构和处理电路的处理方式相比,本文改进后模型的电荷转移效率更高,器件的性能更好。为TOF 图像传感器的优化和设计提供了一个改进思路。