【技术实现步骤摘要】
一种基于界面态陷阱能级分布的图像传感器质量检测方法
本专利技术属于CMOS图像传感器器件建模仿真领域,具体涉及一种新的图像传感器内的PPD光电二极管像素仿真中考虑界面态陷阱能级分布的满阱容量建模方法。
技术介绍
钉扎光电二极管(PinnedPhotodiode,PPD)因其在降低暗噪声方面的强大优势而被最先进的互补金属氧化物半导体图像传感器(CIS)广泛采用。满阱容量(FullWellCapacity,FWC)是CMOS成像器最重要的指标之一,定义为光电二极管中可累积的最大电子量,它影响灵敏度、动态范围、信噪比和光谱响应。因此,通过对钉扎光电二极管的FWC进行建模以提供优化设计指南来满足项目设计开发-信息系统的发展显得尤为重要。传统的FWC建模都是通过建立FWC与光照,温度以及掺杂浓度的函数来建模的,但是却没有建立依赖于界面态陷阱能级分布的满阱容量模型。尽管我们也知道钉扎光电二极管的PN结表面加了P型重掺杂可以避免界面态产生暗电流。然而,如果沟道处于耗尽状态,则耗尽的沟道会与局部PN结耗尽扩展从而产生更强的暗电流。此外由于晶格错配、表面悬挂键、表面上吸附的一些杂质原子或化学键断裂产生的各种陷阱在禁带中形成了相应的能级,这些陷阱能级的位置及其分布的不确定性会导致不同能级对非平衡载流子复合的贡献也会不同。而这些都与满阱容量有密切的联系。因此建立一个新的考虑界面态陷阱能级分布的满阱容量模型显得尤为重要。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有PPD像素满阱容量建模存在的上述不足,提出一种新的 ...
【技术保护点】
1.一种基于界面态陷阱能级分布的图像传感器质量检测方法,其特征在于:步骤一:构建依赖界面态陷阱能级分布变化的满阱容量N
【技术特征摘要】
1.一种基于界面态陷阱能级分布的图像传感器质量检测方法,其特征在于:步骤一:构建依赖界面态陷阱能级分布变化的满阱容量NFW(Nt~Et)的表达式如式(15)所示,
式(15)中,q为单位正电荷量;CPPD为PPD的电容值,Vpin为掺杂相关夹断电压,VFW(Nt~Et)为满阱电压;V为电压;
步骤二、分别建立PPD的满阱容量NFW(Nt~Et)在陷阱能级属于Level分布、Gaussian分布、Exponential分布时的表达式;
步骤三、计算被测PPD的满阱容量的值;
3-1.测试被测PPD的陷阱能级分布的类型;
3-2被测PPD在对应陷阱能级分布下的陷阱态密度Nt,陷阱能级Et的取值范围,载流子捕获面积σ进行检测;
3-3.根据被测PPD的陷阱能级分布类型,选择式(18)、(21)或(24)计算被测PPD的满阱容量NFW(Nt~Et)的数值或取值范围。
2.根据权利要求1所述的一种基于界面态陷阱能级分布的图像传感器质量检测方法,其特征在于:步骤二中,满阱容量NFW(Nt~Et)在陷阱能级属于Level分布、Gaussian分布、Exponential分布时的表达式分别如式(18)、(21)、(24)所示;
式(18)~(24)中,VFW-Level和VFW-Gaussian和VFW-Exponential分别陷阱能级属于Level分布、Gaussian分布、Exponential分布时的满阱电压。
3.根据权利要求1所述的一种基于界面态陷阱能级分布的图像传感器质量检测方法,其特征在于:步骤一的具体过程如下:
1-1.建立满阱容量NFW的表达式如式(1)所示;
式(1)中,q为单位正电荷量;CPPD为PPD的电容值;
1-2建立满阱电势VFW的表达式,如式(2)所示;
式(2)中,vth是热电压;Isat是PPD的反向饱和电流;ηΦPH是PPD的光电流;
1-3.建立反向饱和电流Isat的表达式如式(3)所示;
式(3)中,负号表示反向电流的方向与正向电流的方向相反,APPD是PPD的面积;Dp是空穴扩散系数;Dn是电子扩散系数;pn0和np0分别是PPD内空穴的热平衡浓度、电子的热平衡浓度,表达式如式(4)和式(5)所示;Lp是PPD的空穴扩散长度,Ln是PPD的电子扩散长度,表达式如式(6)、式(7)所示,
式(4)和(5)中,NA为受主掺杂浓度;ni为硅的本征载流子浓度;ND是施主掺杂浓度;
式(6)和(7)中,τp0、τn0是过量的空穴寿命、过量的电子寿命;
1-4.建立过量的空穴寿命τp0、过量的电子寿命τn0、复合率U(Nt~Et)的表达式分别如式(8)、(9)和(10)所示;
式(8)、(9)和(10)中,Nt为陷阱态密度;是过剩空穴的浓度;是过剩电子的浓度;σ指PPD的载流子俘获面积;Et为陷阱能级;Ei为本征费米能级;K为玻尔兹曼常数,T指室温,νt是热速度;
1-5.更新反向饱和电流Isat的表达式如式(11)所示;
将NA、ND、Lp、Ln、APPD、νt用特征系数M表示,如式(12)所示;
1-6.将反向饱和电流Isat用函数Isat(Nt~Et)表示,如式(13)所示;将...
【专利技术属性】
技术研发人员:夏翠雲,张钰,逯鑫淼,
申请(专利权)人:杭州电子科技大学,
类型:发明
国别省市:浙江;33
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