[논문]Color-Filter 및 Microlens를 포함한 CMOS Image Sensor의 Optical Stack 구조 별 Pixel FPN 특성 및 원인 분류

최운일; 이희덕

doi:10.4313/jkem.2012.25.11.857

Color-Filter 및 Microlens를 포함한 CMOS Image Sensor의 Optical Stack 구조 별 Pixel FPN 특성 및 원인 분류
Pixel FPN Characteristics with Color-Filter and Microlens in Small Pixel Generation of CMOS Image Sensor 원문보기

전기전자재료학회논문지 = Journal of the Korean institute of electronic material engineers, v.25 no.11, 2012년, pp.857 - 861

최운일 (충남대학교 전자전파정보통신공학과) , 이희덕 (충남대학교 전자전파정보통신공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

FPN (fixed-pattern-noise) mainly comes from the device or pattern mismatches in pixel and color filter, pixel photodiode leakage in CMOS image sensor. In this paper, optical stack module related pixel FPN was investigated and the classification of pixel FPN contribution with the individual optical module process was presented. The methodology and procedure would be helpful in reducing the greater pixel FPN and distinguishing the complex FPN sources with respect to various noise factors.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 pixel FPN을 CFA, OCL 및 microlens 등 pixel optical module 공정에 따른 성분별 잡음 기여를 분리하고 분석하는 방법을 제시하였다. 이러한 optical 성분 별 잡음 분석 과정에서 실험 진행 이전에 조건 1에서와 같은 non-focusing light 경우는 pixel FPN 기여도가 높을 것으로 추정하였으나 실제 실험 결과에서는 non-focusing에 의한 잡음 기여 성분 보다는 color filter material 자체 또는 color filter pattern edge에 의한 잡음 기여가 훨씬 높다는 것을 확인할 수 있었다.
이에 본 논문에서는 color filter, microlens, OCL 등 미소 광학구조의 성분별 pixel FPN 기여성분을 분리 분석하고, 제시하는 실험 방법을 통해 pixel FPN 분리 및 분석 방법을 소개하고자 한다. 소개된 방법으로 분리된 개별 잡음 성분을 바탕으로 모두 합쳐진 잡음 성분을 올바르게 예측하는 것인지를 정량적인 수치로 실례 검증하고자 한다.
이에 본 논문에서는 color filter, microlens, OCL 등 미소 광학구조의 성분별 pixel FPN 기여성분을 분리 분석하고, 제시하는 실험 방법을 통해 pixel FPN 분리 및 분석 방법을 소개하고자 한다. 소개된 방법으로 분리된 개별 잡음 성분을 바탕으로 모두 합쳐진 잡음 성분을 올바르게 예측하는 것인지를 정량적인 수치로 실례 검증하고자 한다.

제안 방법

Pattern 기여 성분을 가로 방향과 세로 방향으로 보다 세분화하여 보기 위해 그림 6에서와 같이 조건 3(1.22%), 조건 5(1.38%) 및 조건 6(1.50%)을 비교하여 보았다. 조건 5의 경우 green을 중심으로 가로방향으로 red color pattern이 인접하므로 조건 3과 비교하여 가로 방향 pattern edge에서의 non-uniformity에 의한 pixel FPN은 ∼0.
Pixel 자체의 pixel FPN 성분 이외에 optical stack 구조에 따른 잡음성분 분리 분석을 위하여 wafer split을 그림 2와 같이 진행하였다.
Sample은 Metal4 공정 이후 일반적인 CIS 후공정 순서에 따라 진행되었으며 color filter 공정 이후 평탄화를 목적으로 OCL 공정을 진행하고 microlens를 형성하였다. 특히 미세광학에 의한 잡음성분 분석을 위하여 그림 1에서와 같이 color filter 및 microlens 공정이 1.
왜냐하면, 올바른 광학적 잡음 특성 분석을 위해 saturation의 50% 되는 조명 조건을 사용하기 때문이다. 그리고 pixel FPN 특성 결과는 green color data를 기준으로 추출하였다.
Sample은 Metal4 공정 이후 일반적인 CIS 후공정 순서에 따라 진행되었으며 color filter 공정 이후 평탄화를 목적으로 OCL 공정을 진행하고 microlens를 형성하였다. 특히 미세광학에 의한 잡음성분 분석을 위하여 그림 1에서와 같이 color filter 및 microlens 공정이 1.75 um pixel에 잘 최적화 하여 진행하였다.

대상 데이터

실험에 사용된 wafer 및 sample은 일반적인 CMOS image sensor인 0.11 um 1 poly 4 metal 공정을 이용하여 제작되었으며 pixel pitch는 1.75 um이다.

데이터처리

16%로서 pixel 자체 잡음 기여 성분보다 높다. 상기 분석의 결과가 올바르게 분리된 것인지를 검증하는 방법으로서 실험 조건 별 비교 분석을 통해 분리된각 잡음 성분들을 모두 square sum을 한 결과와 total pixel FPN 값을 비교하여 볼 수 있다. 각 성분들의 square sum 값은 ∼1.

성능/효과

각 성분들의 square sum 값은 ∼1.53%이며, 이 값은 total pixel FPN 값과 ∼1.50%에 매우 근접한 결과를 확인할 수 있다.
본 논문에서는 pixel FPN을 CFA, OCL 및 microlens 등 pixel optical module 공정에 따른 성분별 잡음 기여를 분리하고 분석하는 방법을 제시하였다. 이러한 optical 성분 별 잡음 분석 과정에서 실험 진행 이전에 조건 1에서와 같은 non-focusing light 경우는 pixel FPN 기여도가 높을 것으로 추정하였으나 실제 실험 결과에서는 non-focusing에 의한 잡음 기여 성분 보다는 color filter material 자체 또는 color filter pattern edge에 의한 잡음 기여가 훨씬 높다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 방법을 통해 pixel 개발 및 image sensor 특성 개선할 때 원인을 올바르게 분리할 수 있을 것이다.
50%를 나타내고 있다. 조건 2와 조건 3의 비교에서 유일한 차이는 green color ilter 또는 OCL 인가의 차이이며 잡음 계산법에 따라 green color filter material 자체의 pixel FPN 잡음성분이 0.77%로써 무시할 만큼 작지 않음을 알 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	CIS는 어떤 것이 융합된 것인가?	최근 영상기술과 CMOS 기술의 융합체인 CIS (CMOS image sensor)는 널리 사용되고 있으며 지속적인 영상기술의 발전은 고화소 CIS 구현과 함께 매우 높은 image quality를 요구하고 있다. 센서 연구자들에게는 이러한 고화질 영상 구현을 위하여 영상 잡음성분을 규명하고 그 원인을 제거하거나 잡음 특성을 감소시키는 것이 매우 중요하다.
	pixel FPN을 pixel optical module 공정에 따른 성분별 잡음 기여를 분리하고 분석하는 방법에서의 단점은?	이러한 방법을 통해 pixel 개발 및 image sensor 특성 개선할 때 원인을 올바르게 분리할 수 있을 것이다. 다만, 본 제시된 실험 조건은 여러 wafer를 필요하거나 wafer-to-wafer variation이 존재할 수 있다는 단점을 가지고 있다. 그러나 다음과 같이 하나의 chip에 영역을 분할하고 sub-window 별로 제시된 optical 실험 종류를 탑재한다면 실험 재현성 및 wafer variation에 대한 유의차를 줄이면서 결과를 도출할 수 있을 것이다 [8,9].
	고화질 영상 구현을 위해 어떤 것이 중요한가?	최근 영상기술과 CMOS 기술의 융합체인 CIS (CMOS image sensor)는 널리 사용되고 있으며 지속적인 영상기술의 발전은 고화소 CIS 구현과 함께 매우 높은 image quality를 요구하고 있다. 센서 연구자들에게는 이러한 고화질 영상 구현을 위하여 영상 잡음성분을 규명하고 그 원인을 제거하거나 잡음 특성을 감소시키는 것이 매우 중요하다.

참고문헌 (9)

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