Optimisation du INL en faible lumière dans les capteurs d'image CMOS : analyse et simulation

Avec l'augmentation de la demande pour des capteurs d'image à plus haute résolution, le pas de pixel a été réduit pour adapter un plus grand nombre de pixels dans la même taille de capteur. Afin de lire au même débit d'images, plusieurs lignes doivent être lues simultanément. Cela nécessite plusieurs convertisseurs analogique-numérique (CAN) par pas de pixel. Le pas des CAN a été encore réduit en conséquence, nécessitant un agencement plus serré. La probabilité de couplage parasite augmente, ce qui se manifeste par du diaphonie électrique. Dans l'architecture CAN à rampe unique, les CAN ont certains filets communs partagés, y compris les alimentations, masses, biais et rampe. Un plus grand nombre de CAN convertissant en même temps peut provoquer un retour d'effet (kickback) sur ces filets partagés. Cela peut mener à des non-linéarités, dont l'une est la non-linéarité intégrée (INL).

Figure 1. Architecture de lecture parallèle par colonnes. (Image : Forza Silicon)

En plus des sources traditionnelles de non-linéarité, les effets au niveau du réseau deviennent plus visibles en raison de la taille plus grande et plus dense du réseau de CAN. Ceux-ci peuvent causer des baisses dans le graphique de linéarité qui sont fastidieuses à corriger et nécessitent plusieurs courbes de correction. Traditionnellement, les colonnes optiquement noires sont utilisées pour la correction du bruit de ligne et l'annulation de décalage. Comme elles ont toutes des niveaux de signal similaires, elles convertissent en même temps et introduisent une perturbation sur les filets partagés. Cela peut créer de la non-linéarité dans les régions plus sombres d'une image, ce qui est plus apparent à l'œil humain. De plus, le nombre de conversions CAN dans le noir peut changer selon la scène. En conséquence, l'amplitude de la perturbation varie et la rend plus difficile à corriger. Il est donc préférable d'éliminer le problème à la source.

CAN à rampe unique et linéarité

Figure 2. Un CAN à rampe unique typique. Le bus de colonne de pixel est lu en utilisant l'opération CDS. (Image : Forza Silicon)

L'architecture CAN parallèle par colonnes et un schéma CAN à rampe unique sont montrés dans la Figure 1 et la Figure 2 respectivement. Les CAN utilisent l'échantillonnage en double corrélation (CDS) pour lire la tension du pixel. La mise à zéro automatique (AZ) est complétée par rapport au niveau de réinitialisation du pixel. La rampe est maintenue à un niveau de référence fixe et le niveau TG du pixel est échantillonné. Ce niveau est comparé avec un signal de rampe allant de haut en bas dans ce scénario. Au moment où le signal de rampe et le niveau TG sont les mêmes, une impulsion de verrouillage (latch) est générée.

Cette impulsion est utilisée pour verrouiller la valeur du compteur, qui est le code numérique souhaité correspondant au signal du pixel. Dans un réseau de CAN, il y a un CAN par ligne de bus de colonne. Les alimentations, masses, biais et rampe sont partagés par tous les CAN du réseau. En conséquence, toute perturbation sur ces filets partagés — qui sont causés par le kickback lorsque des sections du réseau de CAN convertissent simultanément — seront communes pour tous les CAN lors de la lecture d'une ligne particulière. Traditionnellement, des colonnes optiquement sombres sont ajoutées sur le côté du réseau de pixels actifs pour corriger tout bruit de ligne ou décalages fixes.

La linéarité mesure la différence entre la sortie mesurée et la sortie idéale. Elle est quantifiée en termes de non-linéarité intégrée (INL). Les sources typiques d'INL dans les capteurs d'image CMOS incluent le suiveur de source de sortie du pixel, la source de courant VLN, la rampe, le condensateur d'échantillonnage à l'avant du CAN, et le préamplificateur. La contribution du suiveur de source du pixel à l'INL est principalement due à l'effet de corps, qui augmente la tension de seuil du dispositif à mesure que la tension de source augmente. C'est ce qu'on appelle le signal noir (Figure 3). Le courant VLN change lorsque la tension drain-source du dispositif VLN varie (modulation de longueur de canal). La variation du courant VLN affecte la transconductance (gm) du suiveur de source de sortie du pixel, rendant son gain dépendant du signal (1) où Rs est l'impédance de sortie de VLN.

Figure 3. Suiveur de source et l'effet de corps résultant sur sa sortie. (Image : Forza Silicon)

L'utilisation d'une source de courant VLN en cascode aide à réduire l'effet de modulation de longueur de canal. Cependant, cela a l'effet secondaire de réduire la plage utilisable du signal du pixel car le dispositif VLN peut sortir de saturation à des niveaux de signal lumineux. La rampe est une autre source majeure d'INL, particulièrement aux niveaux de signal sombre, en raison de la résistance finie de la source de courant dans le générateur de rampe. Finalement, dans le CAN, les sources primaires d'INL sont le circuit d'échantillonnage et le préampli. L'INL du circuit d'échantillonnage se produit en raison de la résistance dépendante du signal du commutateur et de la capacitance dépendante du signal du condensateur d'échantillonnage, ce qui affecte l'erreur d'établissement du niveau de réinitialisation du pixel et du niveau TG du pixel.

Sources d'INL en faible lumière et solutions possibles

Comme décrit dans la Section 2, les CAN partagent tous l'alimentation/masse, les biais et la rampe. Si un nombre significatif de CAN convertissent simultanément, un kickback se produira sur les filets partagés. Puisque le CDS est utilisé pour annuler les décalages aléatoires des pixels et des CAN, les conversions pour le même niveau de signal se produisent à proximité. En conséquence, si plusieurs CAN convertissent le même niveau de signal, un kickback significatif résultera en INL. Cet effet est plus proéminent dans la région de signal sombre où le bruit temporel du pixel et du CAN dominent le bruit de photon. Les CAN convertissant un niveau de signal plus lumineux ont plus de bruit de photon et ne convertissent pas au même moment, ce qui résulte en un kickback plus distribué. En plus des colonnes optiquement noires, le nombre de CAN convertissant dans la région de signal sombre peut changer selon la scène. La perturbation a aussi une composante spatiale, avec les CAN proches de la source de la perturbation subissant un kickback plus grand, résultant en un INL plus grand. En conséquence, l'INL sera dépendant de la scène à la fois en amplitude et en distribution spatiale, ce qui est très difficile à corriger en post-traitement. Réduire l'INL sur la puce est donc souhaitable.

Cette formule explique comment la variation du courant VLN affecte la transconductance (gm) du suiveur de source de sortie du pixel, rendant son gain dépendant du signal (1) où Rs est l'impédance de sortie de VLN. (Image : Forza Silicon)

La rampe est une source majeure d'INL. Les CAN convertissant le réseau actif auront des bosses dans leur graphique INL aux niveaux de faible lumière en raison d'une perturbation dans la pente de la rampe. L'amplitude de la perturbation sera réduite dans les CAN plus éloignés de la source, car les filtres passe-bas des parasites RC sur le routage de distribution de la rampe. La perturbation sur la rampe est causée par l'effet de kickback de la transition de sortie du préampli, via la capacitance parasite vers la rampe. En raison du pas de CAN petit, un routage plus serré est requis, le rendant plus difficile à isoler la rampe.

Figure 4. Capacitance de Miller dans le préampli. (Image : Forza Silicon)

Si le pourcentage d'agresseurs augmente, selon la scène, le kickback augmentera. Une attention particulière devrait être accordée au routage de la rampe lors de la création d'un agencement pour la colonne de CAN. Une autre source de couplage parasite est le CGD du MOSFET d'entrée du préampli (Figure 4). Ces dispositifs sont conçus pour avoir un W et L grands pour réduire le bruit de clignotement (flicker noise), et ont donc une capacitance associée plus grande. L'utilisation d'une configuration en cascode sur le préampli aide à réduire l'effet Miller de la capacitance.

Une autre source de perturbation est le biais du comparateur. La perturbation peut être sur le biais lui-même, ou sur l'alimentation/masse auquel il est référencé. Cela est causé par le CGD de la source de courant (c'est-à-dire le même mécanisme que le préampli). La perturbation alimentation/masse est causée par une chute IR soudaine quand la sortie du comparateur commute. Le niveau de chute IR peut devenir grand car le courant n'est pas négligeable, surtout quand de nombreux CAN convertissent simultanément, ou quand l'impédance de l'alimentation et de la masse est grande, par exemple, en raison du nombre limité de couches métalliques.

Figure 5. Variation de la conversion CAN due à la différence de temps de transition. (Image : Forza Silicon)

En raison des tendances actuelles d'aller vers une plus haute résolution dans le même format de capteur d'image et un débit d'images plus élevé, le pas de CAN a diminué pour adapter plus de CAN et atteindre la spécification. Mais comme la taille du capteur n'est pas non plus ajustée, le routage pour les filets d'alimentation et de masse n'a pas été amélioré par le même facteur. La chute IR cause un changement dans le VGS du biais du comparateur, ce qui résulte en un changement de courant pour le comparateur des CAN victimes. À son tour, le bruit sur le courant de biais altère le temps de transition du comparateur, ce qui peut se manifester comme de la non-linéarité (Figure 5).

La non-linéarité devient plus significative pour des taux de comptage CAN plus rapides, qui sont utilisés pour réduire le temps de ligne effectif pour atteindre un haut débit d'images. Pour réduire la perturbation, il y a plusieurs options. Premièrement, la force de pilotage du générateur de biais peut être augmentée pour diminuer l'impédance du nœud de biais, ce qui aidera à un établissement plus rapide de la perturbation. Deuxièmement, le nombre de portes à commutation rapide sur le même domaine d'alimentation peut être diminué, ce qui aide à la réduction de la chute IR sur l'alimentation/masse. Cela est accompli en déplaçant ces dispositifs vers un domaine d'alimentation différent. Une attention particulière devrait également être accordée à la minimisation de la résistance de routage alimentation/masse.

Une autre approche est de réduire l'effet du glitch sur les CAN victimes. Cela peut être réalisé en échantillonnant la tension de biais dans chaque CAN séparément. En conséquence, la perturbation ne se propagera pas à travers le filet de biais ; toute perturbation sur l'alimentation/masse sera reflétée sur la tension de biais échantillonnée, maintenant le même VGS. Un soin approprié devrait être pris pour dimensionner le condensateur d'échantillonnage pour que la perturbation alimentation/masse ne change pas le VGS. Un compromis de l'échantillonnage de la tension de biais du comparateur est l'introduction du bruit kTC. Puisque le comparateur suit le préamplificateur dans la chaîne de signal, l'effet de kTC sur le bruit temporel d'entrée référencé du CAN est généralement insignifiant.

Figure 6. Banc de test de simulation INL. Dans ce diagramme, le réseau de CAN est divisé en neuf sections. (Image : Forza Silicon)

Pour étudier cet effet, le réseau de CAN est modélisé et l'INL tracé. La résistance de routage pour toutes les alimentations, masses, biais et rampe est modélisée dans le banc de test de simulation. Les références — rampe et biais — sont routées horizontalement. Les alimentations et masses sont routées horizontalement et verticalement. Le réseau de CAN est modélisé en le divisant en sections et en utilisant le facteur m. Une attention particulière est prise pour décider du nombre de sections nécessaires pour modéliser le réseau afin que toute variation liée à l'alimentation/masse puisse être simulée dans un temps d'exécution raisonnable. Les colonnes sombres sont également incluses dans le banc de test. Les CAN sont extraits RC pour que l'effet de la capacitance parasite puisse être vu dans les résultats. Le routage vertical pour les alimentations et masses est soigneusement modélisé pour représenter le routage réel dans le capteur. Le banc de test est configuré de sorte qu'une section du réseau est maintenue à un niveau de signal sombre fixe. L'entrée pour le reste des CAN dans le réseau est balayée pour leur graphique INL. La linéarité de chaque section est comparée pour déterminer s'il y a un motif spatial. Le diagramme de blocs du banc de test est montré dans la Figure 6.

Figure 7. Comparaison des graphiques INL. (Image : Forza Silicon)

Le résultat de simulation avant et après modifications est montré dans la Figure 7. Le graphique INL est pour les premiers 25 pour cent de la gamme de signal. Le résultat original affiche le graphique INL, sans modifications. Les deux prochains graphiques montrent l'INL avec les modifications mentionnées dans la section précédente. Dans un graphique, le biais du comparateur n'est pas échantillonné, tandis que dans l'autre cas, le biais du comparateur est échantillonné. Comme on peut le voir, l'INL s'améliore significativement quand le biais du comparateur est échantillonné.

Cet article a présenté une méthodologie d'analyse et de simulation pour prédire la non-linéarité en faible lumière dans un réseau de CAN. Les sources conventionnelles d'INL sont bien comprises, mais comme la résolution du réseau de pixels a augmenté et que le pas de CAN a par conséquent été réduit, des sources additionnelles de non-linéarité au niveau du réseau sont devenues proéminentes. De multiples sources possibles peuvent affecter les filets communs dans un réseau de CAN, le plus proéminemment la rampe et les biais. Des méthodes pour réduire cette perturbation sont présentées, qui nécessitent quelques choix de conception soignés. Une méthode pour identifier les sources est également présentée, qui nécessite une modélisation soignée du réseau de CAN. Les résultats simulés révèlent une baisse de l'INL aux niveaux de code bas qui s'améliore suite aux modifications.

Cet article a été rédigé par Jatin Hansrani, Ingénieur senior en conception analogique, Forza Silicon Corporation (Pasadena, CA). Pour plus d'informations, visitez ici.