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图像传感器MA+SA分析——凡走过,必留下痕迹

时间:2021-12-31 07:20:03 作者:张仕欣,泛铨科技 阅读:
如同智能手机内的应用处理器所采用的单芯片系统(System on a chip, SOC)一样,图像传感器因为堆栈结构的设计也算是个单芯片系统,系统主要可分为四大部分:像素(Pixel)、逻辑区电路、模拟数字转换器、以及图像信号处理器(Image signal processor, ISP),本文将焦点放在像素上,利用全方位的分析技术,引领读者认识其内部的结构。
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逻辑制程深受摩尔定律(Moore’s law)驱动,晶体管数量以每18个月或两年倍增一次,在尺寸微缩过程中,为了让芯片有更好的效能,晶体管架构经历了革命性的改革,由原先平面式结构,演变成三维的鳍式(Fin)结构,再不久的将来更将导入栅极全环(Gate-all-around, GAA)结构,这种尺寸微缩与架构上的创新不但出现在集成电路上,在周边的组件上也有类摩尔定律的趋势,图像传感器(CMOS image sensor, CIS)就是一个显明的例子。

正所谓”有图有真相,眼见为凭”,举凡在工作与日常生活上,影像(拍照与录像)已经成为现代人纪录大小事务的重要媒介,如何将眼睛所看见的事物,清楚且真实地记录下来,其幕后功臣就是图像传感器。图像传感器的工作原理是将波长介于400到700 nm的可见光透过光路,包含微透镜(Microlens, ML)与彩色滤光片(Color filter, CF),聚焦在光电二极管(Photodiode, PD)上,光电二极管接收到光子会生成电子-电洞对而形成光电流,光电流转换成电压后,透过模拟数字转换器(Analog-to-digital converter, ADC)转换为数字数据,数据最后会被传送到处理器将0与1的数字信号创建成我们熟悉的影像模式。近年来,受惠于智能手机、车用传感组件、工业4.0、与物联网等广范相关应用,图像传感器市场需求持续有强劲的成长动能,预估2026年全球市场规模将扩大至315亿美元、较2020年大增约5成,成长力道不容小觑。

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图像传感器在2009-2010年经历了一次大的变革,由原先前照式(Front side illumination, FSI)、非堆栈(Non-stacked)设计,演变为背照式(Back side illumination, BSI)加上与其它芯片堆栈(Stacked)的设计,有效将图像传感器的效能推升到另一个境界,如像素(Pixel)感光效率的提升、缩小图像传感器与像素尺寸、以及实现高速拍摄,未来,图像传感器将还有可能与人工智能(Artificial intelligence, AI)芯片堆栈结合,影像撷取后,无缝地在AI堆栈层演算与判断,减少原先因数据与主处理器传递所导致的延迟与功耗,届时图像传感器将成为功能强大的AI图像传感器。

如同智能手机内的应用处理器所采用的单芯片系统(System on a chip, SOC)一样,图像传感器因为堆栈结构的设计也算是个单芯片系统,系统主要可分为四大部分:像素(Pixel)、逻辑区电路、模拟数字转换器、以及图像信号处理器(Image signal processor, ISP),本次泛铨科技将焦点放在像素上,利用全方位的分析技术,引领读者认识其内部的结构。

Table 1.Samsung S5KGW2 BSI image sensor specifications

Resolution 9280X6944 (64M) Pixel size 0.8 m
Optical format 1/1.72" Pixel type ISOCELL 2.0
Frame rate 21fps Interface MIPI 4 lane RAW
Chroma RGB Auto focus Super-PD

本篇文章分析的目标是由市场上购买的Samsung S21智能手机拆解下来的图像传感器,S5KGW2 BSI image sensor,其硬件相关规格列于表1。

Fig. 1. a & b Samsung S21智能手机正面与背面照片。c & d 手机X-ray照片,绿色虚线方框标示为本报告分析的目标,Samsung S5KGW2 BSI image sensore & f 分析目标的特写照片。

图1 a & b为手机正面与背面照片,由照片可以清楚看到,S21背面有三个图像传感器,图1 c & d为手机X-RAY照片,分析目标的图像传感器位于最下方由绿色虚线方框标示,图1 e & f为此分析目标的特写照片,我们分析的工具与技术包含高倍率3D光学显微镜(Optical microscopy, OM)、原子力显微镜(Atomic force microscopy, AFM)、聚焦离子束(Focused ion beam, FIB)、扫描电子显微镜(Scanning electron microscopy, SEM)以及扫描电容显微镜(Scanning capacitance microscopy, SCM)。

Fig. 2. a Samsung S5KGW2 BSI image sensor模块包含周边组件在去除保护壳之后的照片。b 图像传感器的特写照片。c 图像传感器位于中间位置的高倍3D光学显微镜影像,白色箭号标示一较大的绿色像素(Super PD)c下方的卡通图为此图像传感器RGB三原色像素的空间排列。

高倍率3D光学显微镜主要是分析此图像传感器像素的排列情形,分析前,我们先去除传感器上的保护壳,图2a为此图像传感器模块包含周边组件在去除保护壳之后的照片,图2b为图像传感器的特写照片,图2c为图像传感器位于中间位置的高倍3D光学显微镜影像,由影像中可以清楚看到RGB三原色像素的空间排列,为了让读者轻松了解此图像传感器的像素排列,我们利用图2c下方的卡通图来说明RGB三原色像素的空间排列;另一方面,我们由图2c也观察到有些绿色像素的尺寸较大,影像中呈现椭圆形状,如图2c左上方由白色箭号标示之结构,看起来像是由两个绿色像素所组成,且有周期性的排列,但其间隔距离已不易由光学显微镜分辨出来,这样的结构推测是Samsung的Super PD技术,是强化的相位检测自动对焦(Phase detection autofocus, PDAF)的解决方案,使移动中的主体能维持清晰对焦,以获得更优化的成像品质。

Fig. 3a 由原子力显微镜所获得ML的表面形貌图,紫色箭号标示一Super PD结构,黑色箭号(X & Y)Super PD周期性结构的排列方向与单一晶格大小。沿着黑色双箭号位置的高度分布呈现于右下角,d为一般像素间距。b 3D视角呈现ML的特写图。

像素的组成可以分成四大部分,由上而下分别为微透镜(ML)、彩色滤光片(CF)、光电二极管(PD)以及像素内各组件的连接电路,使用原子力显微镜分析图像传感器表面可以获得最上面ML的表面形貌,图3a是利用原子力显微镜所获得ML的表面形貌图,沿着黑色双箭号位置的高度分布呈现于图3a的右下角,图3b是以3D视角呈现ML的特写图。ML为类似半圆形的结构,此产品像素的间距,d,为0.8 m(图3a右下图蓝色双箭号),相邻像素的结构有重迭的区域,图3也看到半椭圆球的结构,如图3a以紫色箭号标示之结构,这就是先前在图2c所观察到Super PD结构,Super PD的单一晶格由黑色箭号所标示(X’ & Y’),周期为8X45,根据Samsung官方网站所提供的数据,此结构是以对角线隔开光电二极管的绿色像素,我们也可以依此关系来判断其它像素所代表的颜色。

Fig. 4a ML的扫描电子显微镜影像。b-de-g分别在不同的区域以不同的扫描电子显微镜拍摄条件与视角所呈现ML的特写照片。

除了原子力显微镜外,表面结构也可利用扫描电子显微镜来观察,图4a为ML的扫描电子显微镜小倍率影像,图4b-de-g分别在不同的区域以不同的拍摄条件与视角所呈现ML的特写照片,由扫描电子显微镜照片也可以清楚观察到Super PD结构,由表面影像看起来Super PD是由约两倍大的一般像素所组成。

Fig. 5Samsung S5KGW2 BSI image sensor截面的扫描电子显微镜影像。

像素的截面结构是另一个观察重点,我们利用聚焦离子束搭配扫描电子显微镜来观察像素内彩色滤光片与光电二极管结构。我们首先制备一个大面积的截面来观察与了解整个图像传感器的结构,图5是分析目标截面的电子显微镜影像,很明显地,此图像传感器是由上下两个芯片贴合所构成的,上面芯片为像素,由ML、CF、PD和像素内各组件的金属走线所组成,下面芯片则是影像信号处理器,ISP,相关的结构位置也同时标示在图中。接着我们使用聚焦离子束制备不同位置的截面,仔细观察像素的结构,我们一共制备了三个截面,方向与位置标示于图6中,其中Cut 1有经过一个Super PD结构的截面,Cut 3为经过ML对角线方向的截面。

Fig. 6扫描电子显微镜影像标示聚焦离子束制备位置与方位。

图7为Cut 1的截面扫描电子显微镜影像,像素内部主要的结构由不同颜色的箭号与文字标示,不同颜色像素以其对应颜色的正方形标示于图7a ML的正上方,可以很清楚地看到,Cut 1的像素是由蓝色与绿色所组成,相邻一排像素的截面,Cut 2,的扫描电子显微镜影像则呈现于图8a & b中,此排像素是由红色与绿色所组成,图8c & d为像素对角线45方向,Cut 3,截面的扫描电子显微镜影像,通过的像素为红色与蓝色。此外,由图7 & 8,我们观察到除了绿色像素的CF在扫描电子显微镜影像有呈现明显对比外,蓝色与红色的CF与附近材料并没有呈现出明显的对比,这可能与不同颜色像素所使用的CF材料有关。

Fig. 7a Cut 1的扫描电子显微镜影像,不同颜色像素以其对应颜色的正方形标示于a ML的正上方。b-d 扫描电子显微镜特写影像。

Fig. 8 a Cut 2的扫描电子显微镜影像,不同颜色像素以其对应颜色的正方形标示于a ML的正上方。b 扫描电子显微镜特写影像。c Cut 3的扫描电子显微镜影像,不同颜色像素以其对应颜色的正方形标示于c ML的正上方。d 扫描电子显微镜特写影像。

像素的Grid是用来分隔不同像素的结构,主要是用来形成光的反射,让由ML聚焦下来的光,可以进到各自像素内,增加灵敏度,也降低邻近像素的Crosstalk。图7&8可以观察Grid在不同方向的截面结构,如欲观察其平面结构,我们可以利用泛铨特殊工法移除表面结构,让Grid裸露出来,图9为Grid不同倍率的扫描电子显微镜影像。

Fig. 9a-c以不同倍率拍摄Grid的扫描电子显微镜影像。

像素较下方为光电二极管(PD),PD的材料为Si,这是用来将光子转化为电子的原件,其工作原理是当入射光子经由ML聚焦,透过CL进入PD会产生电子-电洞对,再经由PN接面(PN junction)空乏区(Depletion region)内建电场将电子和电洞分开,而收集到电子信号,因此如何提高PD生成电子-电洞对效率与降低因PD结构而产生的噪声,攸关图像传感器的性能,因此分析PD内PN的分布状况是一项重要的工作。分析PN掺杂的空间分布最佳的利器为扫描电容显微镜,图10为原子力显微镜与扫描电容显微镜在光电二极管的分析结果,可以清楚看到此图像传感器的光电二极管中心为N掺杂,四周则是P掺杂。

Fig. 10光电二极管用原子力显微镜(左图)与扫描电容显微镜(右图)分析的结果。

光电二极管产生的光电子必须藉由控制Transfer gate (TG)传输到像素内的Floating node (FN),并藉由像素内的Source follow放大器(SF amplifier),将电子信号转换为电压信号并传输至后段处理电路,经由动态/连续的聚焦离子束分析(图11),我们可以观察到Transfer gate位于光电二极管的底部,深入Si内,称之为Vertical TG,这与一般传统Transfer gate是位于Si表面的2D架构是不一样的设计,是像素尺寸微缩下的趋势,用以改善小像素的效能。

Fig. 11a-d 动态聚焦离子束分析光电二极管结构,红色虚线区域与红点标示为Transfer gate位置。

受到智能手机、车用传感组件、工业4.0、与物联网等相关应用的驱动,图像传感器市场需求将持续有强劲的成长动能,为符合消费者对于产品效能永无止境的挑剔,与一般IC芯片一样,图像传感器的制程技术也一代比一代地精进,相信在不久的将来,市面上将会出现更新、功能更强大的图像传感器,泛铨科技也将持续为读者介绍最新的分析结果。

注脚:

[1] “CMOS图像传感器需求俏、2026年市场规模估大增5成”,MoneyDJ理财网,2021/08/17,https://www.moneydj.com/kmdj/news/newsviewer.aspx?a=19b49937-8362-4808-aa59-3760a3d906c6

[2] https://www.samsung.com/semiconductor/image-sensor/mobile-image-sensor/S5KGW2/

[3] “三星电子全新 108Mp移动图像感光组件 以先进功能捕捉更多细节并使成像更锐利”,三星全球发布中译新闻稿,2021.01.20;“A new PDAF correction method of CMOS image sensor with Nonacell and Super PD to improve image quality in binning mode”, Y. Jang et al. DOI: https://doi.org/10.2352/ISSN.2470-1173.2021.9.IQSP-220

[4] 正常像素的单一晶格为1X1 (X & Y),Super PD单一晶格(X’ & Y’)在X’方向为正常像素在X方向的八倍,Y’轴方向为正常像素在Y方向的4Ö5倍,且Y与Y’方向有26.6°的夹角。

[5] “Dual pixel pro:以进化的自动对焦,捕捉每个精彩瞬间”,Samsung Newsroom,2021.03.05。

责编:Luffy Liu

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