01說明

本例介紹了CMOS傳感器仿真工作流，其中包括三維寬帶光學和電學仿真，與前面的案例（Lumerical 針對 CMOS image sensor 仿真中的角度響應）相比，提供了一個更真實和通用的演示。本例考慮了入射光的方位角和極化角，必要時可以提取EQE用于SPEOS中進一步模擬。

02綜述

CMOS圖像傳感器是基于光電轉換，從光吸收開始，通過載流子生成，最后收集電子進行信號分析。在本例中，CMOS傳感器的一些關鍵性能指標被計算為入射角和波長的函數，例如內部量子效率(IQE)和外部量子效率(EQE)。

整個工作流被分解為六個獨立的Lumerical腳本，由驅動程序CMOS_workflow.lsf腳本按順序調用。整個流程由json配置文件中的參數控制，例如波長和入射角等，配置文件中的“flag”參數允許用戶運行特定的仿真或分析。關于配置文件參數的詳細信息可以在原文鏈接中的Important model settings部分中找到。

該工作流將生成多個仿真，因此建議在“Associated files”下檢查來自先前運行的仿真的數據，本例中將著重闡述關鍵結果。

步驟1：光學仿真（計算光學效率和光生載流子生成速率）

在這一步中，計算了光學效率(OE)和光生載流子生成速率（Charge carrier generation rates）作為入射角(包括極角θ和方位角φ)、偏振和波長的函數，被分別保存在不同的mat文件當中，這兩個結果均通過寬帶FDTD模擬計算，使用具有Bloch界條件的平面光源，并對光源的角度和偏振進行掃描。

從圖1中可以看到，OE數據是按照入射角(θ和φ)、波長和偏振保存，其中phi_quad表示第一象限的角度，即φ從0°到90°（因為假設四重對稱），并將這里的結果映射到EQE計算中的其他三個象限。

圖1

歸一化載流子生成速率采用空間坐標、入射角和波長的格式保存。0.4um波長的光學仿真和分析后獲得的數據示例如圖2所示。

圖2

如預期，對于垂直入射的藍光(400納米)，電荷生成主要限制在Bayer cell的像素B中。對于斜入射，由于光學串擾相鄰像素產生的電荷比例會增加，如圖3所示。

圖3

步驟2：電學仿真(權重函數)

采用三維電學仿真對Bayer cell進行了仿真，這一步的目的是求取權重函數，即生成載流子在給定像素的n阱中被收集的空間概率。只需要運行一次電學模擬，因為結果與入射光的參數(即波長、注入角度和偏振)無關。假設RGB像素具有相同的摻雜分布以及電極布局，只需要計算一個像素的n阱的權重函數并將結果映射到Bayer cell的四個像素。

可以根據空間坐標和子像素(Bayer cell的特定像素)將權重函數可視化，子像素1、2、3和4的值分別對應“G1”、“B”、“R”和“G2”像素，如圖4。

圖4

圖5

圖5為G1的權重函數，顯示了由于G1相鄰像素的非零值而產生的潛在串擾效應，G1左右兩側的B像素有一定的電荷收集概率，特別是左邊的像素。圖5左圖右邊緣的顏色是由于光學仿真中使用的Bayer cell的權重函數的疊加，可以通過利用系統的周期性將B像素移到G1像素的左邊來理解。位于G1像素左側的B像素貢獻較大的主要原因是摻雜分布在像素中心周圍不對稱(例如n阱偏心)。顯然，這是一個重要的設計考慮因素。

步驟3：計算內部和外部量子效率(IQE和EQE)

根據步驟2的結果可以得到IQE作為入射角、偏振和波長的函數，通過IQE乘以OE來計算EQE，IQE和EQE結果都是入射角、波長和像素的函數，下圖為四個像素在對應波長的EQE對應于彩色濾光片材料的吸收峰。與其他像素相比，藍色像素的整體EQE較高，主要是由于在較短波長下硅的吸收系數較高。藍光產生的電荷濃度比綠光和紅光產生的電荷濃度更高，且更靠近硅表面，從而在n阱中產生更高的收集概率。

圖6

導出的EQE數據可以作為CMOS成像傳感器的表征參數導入到SPEOS中，通過SPEOS可與CMOS圖像相機系統的宏觀光學元件積分。

審核編輯：湯梓紅