1. 1
Università degli Studi di Perugia
Facoltà di Ingegneria
Corso di Laurea in Ingegneria Informatica ed
Elettronica
Caratterizzazione di Sensori di
Immagine CMOS Mediante Laser
ad Elevata Focalizzazione
Laureando: Relatore:
Erlis Hasa Prof. Daniele Passeri
Correlatore:
Prof. Leonello Servoli
Anno Accademico 2009-2010

2. 3
Indice
Introduzione 5
1. I Sensori APS
1.1. Principi di funzionamento 7
1.2. Tipologia di sensori di radiazione 10
1.2.1. CCD 11
1.2.2. SDD 12
1.2.3. Microstriscia 13
1.2.4. APS 15
1.3. Cross-talk 17
1.3.1. Cross-talk elettrico 18
1.3.2. Cross-talk ottico 19
1.3.3. Cross-talk spettrale 20
1.4. Sensori di test 20
1.4.1. Sensore Micron MT9V011 21
1.4.2. Sensore RAPS03 23
2. Strumentazione
2.1. Il banco ottico 24
2.1.1. Elementi meccanici 25
 Traslatori 25
 Rotatore 27
2.2. Sorgenti laser 28
2.2.1. Laser rosso 28
 Driver del laser 28
 Testa laser 29
2.2.2. Laser verde 30
 Alimentazione del laser 30
 Testa laser 30

3. 4
2.3. Software 31
2.3.1. LabView 31
2.3.2. Matlab 32
2.3.3. Devware 32
2.3.4. PI Mercury 33
3. Il Banco Ottico
3.1. Il laser 35
3.1.1. Concetto fisico di laser 37
3.1.2. Schema di funzionamento 38
3.2. La collimazione e focalizzazione del fascio laser 43
4. Analisi sensori
4.1. Il sensore Micron MT9V011 46
4.1.1. Scansioni dirette 46
4.1.2. Scansioni angolate 54
4.1.3. Scansioni sull‟asse „z‟ 58
4.2. Il sensore RAPS03 60
4.2.1. Scansioni dirette 61
5. Manuale dell‟utente
5.1.Micron MT9V011 67
5.2.RAPS03 71
Conclusioni e Sviluppi futuri 80
Appendice 80
Bibliografia 82

4. 5
Introduzione
Il lavoro svolto in questa tesi si inserisce come parte integrante del
progetto RAPS (Radiation Active Pixel Sensors), nato dalla collaborazione del
Dipartimento di Ingegneria Elettronica e dell‟Informazione dell‟Università degli
Studi di Perugia, dalla sezione dell‟Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, e del
Dipartimento di Ingegneria dell‟Informazione dell‟Università degli Studi di
Parma.
Questo progetto consiste nel sviluppare e caratterizzare sensori di radiazione APS
(Active Pixel Sensors) integrati in tecnologia CMOS (Complementary Metal
Oxide Semiconductor), i quali vengono utilizzati in una vasta gamma di
applicazioni nella vita reale, iniziando dalle applicazioni sui campi dell‟imaging
quantistico (un settore dell‟ottica quantistica che cerca di sfruttare le proprietà
quantistiche della luce per ottenere immagini con risoluzione o sensibilità ben al
di là di quelle permesse dall‟ottica tradizionale), fino all‟uso quotidiano in diversi
ambiti della medicina (contatori Geiger utilizzati per misurare radiazioni
provenienti da decadimenti di tipo α e β; dosimetri per determinare l‟esposizione
individuale alle radiazioni ionizzanti; sistemi di rivelazione di radiazione X, ecc..)
L‟uso della tecnologia CMOS, considerando i suoi vantaggi in termini di costo o
di basso consumo, ha portato una dominazione del mercato dei sensori CMOS,
sostituendo man mano i sensori CCD (Charge Coupled Device), SDD (Silicon
Drift Detectors), e quelli a Microstriscia. Inoltre l‟architettura dei dispositivi
CMOS APS permette di integrare sullo stesso chip l‟elemento sensibile (il
fotodiodo), e una circuiteria per la rilevazione, l‟amplificazione e l‟elaborazione
del segnale, in modo tale da garantire una elevata risoluzione spaziale e una
ridotta dissipazione di potenza.

5. 6
Per poter studiare il comportamento di tali dispositivi è stato necessario sviluppare
un “banco ottico” dedicato, tenendo in considerazione che uno degli scopi di
questa tesi di lavoro è poter usufruire delle sue potenzialità tali da renderlo uno
strumento preciso e unico nella caratterizzazione di sensori di qualsiasi tipo.
Usando un sistema laser ad elevata risoluzione ed un sistema ottico composto da
fibre ottiche, lenti e beam-splitter dell‟ultima generazione, e lavorando con un set
di meccanismi motorizzati che riescono a compiere delle micro movimentazioni
ben precise, si riescono a sollecitare i singoli pixel dei nostri sensori APS e
analizzare il segnale d‟uscita generato dall‟attraversamento del sensore dalle
particelle. Il Banco Ottico è stato utilizzato per poter studiare il comportamento di
due tipi diversi di sensori:
a) Il sensore Micron MT9V011, realizzato nello stabilimento della Micron
Technology Italia presente ad Avezzano.
b) Il sensore RAPS03, progettato al Dipartimento di Ingegneria Elettronica e
dell‟Informazione dell‟Università degli Studi di Perugia e realizzato in
tecnologia UMC da 0.18µm..
Il lavoro svolto e le analisi effettuate verranno strutturate in questo modo:
 Nel primo capitolo saranno elencate le basi di funzionamento di un
sensore di radiazione a pixel attivi realizzato con tecnologia CMOS.
 Nel secondo capitolo verranno presentati i vari dispositivi e
strumentazioni utilizzati durante il processo lavorativo.
 Nel terzo capitolo si farà un cenno alle sorgenti laser, al loro principio di
funzionamento, e al‟cammino ottico percorso dal fascio laser.
 Nel quarto capitolo verranno introdotti i risultati delle diverse scansioni
effettuate sui sensori.
 Nel quinto capitolo verranno descritte le procedure di base per poter
adoperare con l‟insieme dei strumenti di misura.

6. 11
1.2.1. CCD (Charge Coupled Device)
Il CCD (acronimo dell'inglese Charge-Coupled Device,
in italiano dispositivo a carica accoppiata) consiste in
un circuito integrato formato da una riga, o da una
griglia, di elementi semiconduttori in grado di
accumulare una carica elettrica (charge) proporzionale
all'intensità della radiazione elettromagnetica che li
colpisce. Questi elementi sono accoppiati (coupled) in modo che ognuno di essi,
sollecitato da un impulso elettrico, possa trasferire la propria carica ad un altro
elemento adiacente. Inviando al dispositivo (device) una sequenza temporizzata
d'impulsi, si ottiene in uscita un segnale elettrico grazie al quale è possibile
ricostruire la matrice dei pixel che compongono l'immagine proiettata sulla
superficie del CCD stesso. Questa informazione può essere utilizzata direttamente
nella sua forma analogica, per riprodurre l'immagine su di un monitor o per
registrarla su supporti magnetici, oppure può essere convertita in formato digitale
per l'immagazzinamento in file che ne garantiscano il riutilizzo futuro.

7. 15
1.2.4. Pixel APS
I pixel APS (Active Pixel Sensor) sono sensori realizzati in tecnologia CMOS che
comprendono un elemento sensibile (la giunzione p-n), e un circuito costituito da
tre transistor che vengono utilizzati per il reset, l‟amplificazione dell‟uscita, e per
l‟abilitazione della lettura.
Il principio di funzionamento del pixel APS è basato sull‟integrazione di carica.
Un segnale periodico di reset arriva al gate del transistor di Reset. Se questo
segnale sta nel livello logico alto, di conseguenza il transistor di Reset sarà
acceso, e il catodo del elemento sensibile (fotodiodo) raggiunge il valore della
tensione Vdd. Invece, quando il segnale torna al livello logico basso, si nota che la
tensione del catodo ha un andamento costante. In realtà, non è proprio costante, e
si nota un decadimento della tensione di una decina di millivolt a causa degli
accoppiamenti capacitivi con il gate del transistor di Reset e a causa della „dark
current’ del fotodiodo, come mostrato nella figura di sotto.

8. 16
Nel caso in cui si verifica il passaggio di una particella ionizzante sulla regione
sensibile, la tensione del fotodiodo diminuisce tipicamente di alcune centinaia di
milliVolt a causa del flusso di portatori generati. Questa variazione di tensione
viene riportata al nodo di uscita del transistor buffer, ove avviene la lettura prima
che si applichi il successivo reset. Il transistor buffer in configurazione source-
follower ha il compito di amplificare il segnale fornito in ingresso, cioè di agire
come un buffer, per poi garantire una corrente in uscita senza dover utilizzare la
carica generata dal fotodiodo. Senza di esso la variazione di tensione in uscita
sarebbe troppo piccola, a causa della elevata capacità di carico della linea di
colonna, data la piccola quantità di fotoelettroni liberati. In tal modo si riesce ad
ottenere l‟informazione sul passaggio
della particella o della radiazione
ionizzante. Di seguito viene riportato
anche la struttura del layout del pixel
APS, ove si nota l‟area sensibile, il
transistor di Reset, di Source-follower e
quello di Selezione di Riga.

9. 18
eccesso scaricandoli a massa. Questo accorgimento, però limita il range di
linearità del sensore, riducendone le prestazioni. Nei paragrafi seguenti saranno
descritti i tre tipi diversi di cross-talk appena introdotti.
1.3.1. Cross - talk elettrico
Quando un sensore viene colpito da una radiazione, si ha una generazione di
carica a causa dell‟effetto fotoelettrico. Questa carica può nascere in diverse
profondità al variare di alcuni fattori come il tipo di radiazione incidente, la sua
intensità, e la sua frequenza di radiazione. Guardando la figura di sopra, possiamo
notare che la parte del sensore che viene illuminata con una luce di lunghezza

10. 20
1.3.3. Cross-talk spettrale
Il cross-talk spettrale è un effetto derivante dalla costruzione del CFA (Color
Filter Array), che si comporta come un filtro passa - banda. Nel caso ideale, esso
dovrebbe permettere il passaggio di un'unica componente di colore, nel nostro
esempio il „blu‟. In realtà, questo filtro permette la penetrazione anche degli altri
due componenti, il rosso e il verde, a
causa della sua non idealità nella fase
di costruzione. Di conseguenza, i
circuiti di elaborazione dell‟immagine
danno dei risultati non ottimali, che
però nel passare degli anni, sono
migliorate sempre di più, soprattutto
lavorando sul materiale costitutivo dei
CFA.
1.4. Sensori di test
Nei paragrafi seguenti verranno descritti i due principali sensori che sono stati
caratterizzati durante questo periodo di lavoro di tesi. Si farà una breve
descrizione di questi sensori, per poi poter introdurli meglio nei capitoli seguenti,
ove verranno mostrate le risposte dei sensori alle radiazioni incidenti, e altri
risultati importanti.

11. 23
1.4.2. Sensori RAPS03
Il sensore RAPS03 è stato realizzato dalla collaborazione di un gruppo di
ricerca dell‟Università di Perugia, dell‟Università di Parma e dell‟Istituto
Nazionale di Fisica Nucleare di Perugia. Questo sensore è stato fabbricato con una
tecnologia CMOS a 0,18 µm, ed è costituito da diverse strutture ove possiamo
realizzare dei test. Il layout del RAPS03 viene riportato nella figura seguente:
Si notano le quattro matrici principali denominate ESA-S e ESA-L, due delle
quali costituite dai pixel S, e due dai pixel L, ove ciascuna di esse è composta da
128 x 128 pixel. I nostri test sono stati effettuati proprio su queste matrici.
Esistono anche altre strutture di test come ad esempio una matrice 32 x 32 pixel,
le matrici G1P0 e G1P0L, dei singoli pixel e dei singoli transistori. I segnali di
uscita delle matrici passano poi attraverso un buffer per arrivare ai pad di I/O del
chip. Ulteriori dettagli verranno forniti nel capitolo 4.

12. 39
Siccome il laser utilizzato durante la fase dei test è di tipo laser a semiconduttore,
il cui funzionamento si basa su l‟inversione di popolazione, ci si limiterà nel
trattare soltanto l‟argomento del pompaggio elettrico. L‟inversione di popolazione
si genera sottoponendo il materiale al passaggio di una corrente. In questo modo si

13. 41
L‟equazione di propagazione del fascio gaussiano TEM00 può essere espressa nel
seguente modo:
ove vengono introdotte delle grandezze che caratterizzano il fascio:
La geometria e il comportamento del fascio gaussiano sono disciplinate da questo
insieme di parametri del fascio. Per un fascio gaussiano che si propaga sullo
spazio libero, lo spot size avrà il valore minimo w0 in un punto lungo l‟asse del
fascio, noto con il nome beam waist 3
. Per un fascio di lunghezza d‟onda λ, a una

14. 42
distanza z lungo la trave del beam waist, la variazione della dimensione dello spot
size è data da:
dove l‟origine dell‟asse z è definito, senza perdita di generalità, in concomitanza
con la vita del fascio, e dove : , è chiamata la gamma di Rayleigh.
Ad una distanza dal beam waist pari alla gamma di Rayleigh zR, la larghezza del
fascio è: [13]. La distanza fra questi due punti è detta
profondità di fuoco del fascio:
La profondità del fuoco b è la lunghezza entro la quale possiamo considerare il
fascio laser focalizzato. Per maggiori chiarimenti si può riferire alla figura di
sotto:
A questo punto è necessario considerare gli effetti del passaggio di una particella
ionizzante sul silicio, e quindi sui pixel dei nostri sensori di test. Per prima cosa
occorre che il fascio sia focalizzato un uno spot sufficientemente piccolo affinché
si riesca a colpire una zona che sia il più possibile delle dimensioni di quella
stimolata da una particella ionizzante.
_____________________
3
strozzatura del fascio

15. 49
Questi risultati sono stati ottenuti utilizzando il laser rosso con una lunghezza
d‟onda di 783nm, ad un‟intensità pari ad 1.6 W/cm 2
, e ad una frequenza di
ripetizione uguale a 40MHz (manopola di Repetition Frequency posta a 2). In
Matlab, l‟immagine di sopra rappresenta la mappatura di un vettore, costituito
dalla somma delle tensioni di ogni singolo pixel. Essa ci da una ben chiara idea
della struttura e del posizionamento dei pixel, osservando soprattutto le zone
sensibili (colore rosso) e le metallizzazioni fra i vari pixel (colore blu). Di sotto
viene riportata la stessa immagine, però osservata da diversi punti di vista per
poter comprenderla meglio:

16. 52
ridurre al massimo possibile questi fattori indesiderabili (considerando che una
scansione come quella descritta di sopra, che include un‟area del sensore di 4 x 4
pixel, dura all‟circa 10 - 12 ore).
Un altro dato importante ottenuto dalle scansioni è noto con il nome di
PSF (Point Spread Function), una funzione che descrive come i vari raggi di luce
si sono distribuiti sulla superficie del sensore, nota anche come una risposta
all‟impulso del pixel. Tale distribuzione viene spesso rappresentata, per
semplicità, con una funzione gaussiana. Cioè, essa non è nient‟altro che il risultato
ottenuto dal processo di convoluzione della forma del pixel, con una funzione
gaussiana. Quindi, se vogliamo ricostruire la struttura vera e propria del singolo
pixel, dobbiamo realizzare la funzione inversa, cioè la deconvoluzione della PSF.
Di seguito vengono riportati i risultati ottenuti in termini di PSF.
Si nota direttamente la forma della PSF, che si può approssimare benissimo ad
una funzione gaussiana, confermando in tale modo anche la ben realizzazione
della struttura dei singoli pixel e la minima presenza di disturbi eccessivi dovuti ai
fenomeni di cross-talk elettrici (soprattutto la mancanza delle componenti dovuti
all‟effetto del cross-talk ottico, siccome stiamo realizzando delle scansioni dirette,

17. 53
e non angolate). Infatti, l‟acquisizione dei dati è fatta sotto le stesse ipotesi di
partenza, utilizzando il laser rosso a 783nm, con un‟intensità di laser pari a 1.6
W/cm 2
, e con la manopola di Repetition Frequency posta a 2.

18. 54
Invece, nell‟ultima immagine riportata di sopra, viene evidenziata la forma
quadrata del pixel di lato 5.6µm. La zona rossa rappresenta l‟elemento sensibile (il
fotodiodo), e si nota l‟aumento della sensibilità nell‟avvicinarsi alla zona centrale
del pixel. Invece, le metallizzazioni sono rappresentati dal colore blu chiaro che
circonda l‟area sensibile del pixel.
4.1.2. Scansioni angolate
Per poter mettere in evidenzia l‟effetto causato dalla presenza dei
fenomeni di cross-talk ottici (descritto sul paragrafo 1.3.2), è stato necessario
svolgere dei test tramite un fascio laser incidente sull‟area del sensore non più
ortogonalmente, ma con un certo angolo permesso dal cammino ottico. In questo
caso diventa necessario l‟utilizzo del rotatore, il quale permette di ruotare il laser
nei due sensi ( sia orario, che antiorario ) con un passo minimo incrementale di
6µrad. Però, siamo stati costretti ad utilizzare un‟inclinazione massima fra il laser
e il piano del sensore di circa 10 gradi. Questo è dovuto al posizionamento dei
diversi componenti sul banco ottico, come si mostra nella figura sottostante, ed in
particolare alla scelta di utilizzare un obiettivo con lunghezza focale molto piccola
(per garantire dimensioni dello spot minime).

19. 55
Infatti, se proviamo ad aumentare l‟angolo di pochi gradi, c‟è il rischio che la testa
laser tocchi fisicamente il sensore stesso e lo distrugga. Quindi, per poter
realizzare questi tipi di test bisogna fare molto attenzione nel ruotare il laser.
Il procedimento per l‟acquisizione dei dati è lo stesso di prima. Utilizziamo lo
stesso laser rosso con una lunghezza d‟onda a 783 nm, con una frequenza di
ripetizione pari a 40MHz, e questa volta con un‟intensità del laser pari a
1,65W/cm 2
. Siccome vogliamo vedere gli effetti causati dal cross-talk ottico,
focalizziamo il nostro spot del laser sullo stesso punto di prima, in modo tale da
poter acquisire i valori di tensioni sulla stessa zona del sensore e confrontare i
risultati. In questo caso, abbiamo creato una macro che comprende
approssimativamente la stessa area del sensore. Di sotto vengono riportati le
immagini ottenute dai test:

20. 56
Di nuovo rimangono alcuni degli problemi già riscontrati nella scansione diretta.
Si nota anche un tipo di “traslazione” automatica del motore x, che forse è dovuto
all‟errore di backlash, ma per il momento continuiamo a non avere una risposta
esatta alla vera causa. Invece, da notare questa volta la mancanza di un calo della
tensione dei pixel. Infatti, si nota un andamento abbastanza costante come viene
mostrato sul piano (xz):

21. 58
Come ci aspettavamo, si vede, anche se poco molto contenuta, un‟asimmetria
della funzione gaussiana dovuta all‟inclinazione del fascio incidente (zona
cerchiata). La figura, forse, si può apprezzare meglio guardandola da un altro
punto di vista:
4.1.3. Scansioni sull‟asse „z‟
In questo paragrafo verrà fatta una breve descrizione di un altro tipo di test
svolti sui sensori Micron MT9V011. Si tratta delle scansioni su un unico asse,
quello di „z‟, e non più di scansioni bi-dimensionali su un area dell‟sensore.
Questo tipo di scansione consiste nel osservare la struttura del singolo pixel in
profondità (almeno è quello che vogliamo ottenere), ed il suo comportamento
quando non si riesce a focalizzare lo spot laser. Per poter svolgere tali test, come
prima cosa, bisogna definire una macro che ci consenta di ottenere dei risultati
abbastanza convincenti. In questo caso, la macro può essere costituita da poche
righe, siccome dobbiamo acquisire dei dati in una dimensione soltanto. Una
macro affidabile può essere scritta in questo modo:

22. 61
4.2.1. Scansioni dirette
Prima di descrivere le analisi svolte, bisogna sottolineare che le scansioni sono
state effettuate su due diverse aree del sensore RAPS03 costituite dai seguenti tipi
di pixel: ESA-S e ESA-L. Riguardo alle loro strutture, essi hanno una forma
quadrata con un area di 10 x 10µm2
, però si distinguono per le dimensioni della
zona n-well del fotodiodo.
Infatti, come si nota dalle immagini di sopra, per la ESA-S la regione n-well è
posizionata al centro del pixel, ed ha una forma quadrata di lato 1.8µm, con
un‟area totale di circa 3.24µm2
[6]. Invece la regione n-well del pixel ESA-L
occupa un‟area di 66µm2
, riempiendo quasi tutta la superficie del pixel, ed
ottenendo in tale modo un fill factor 5
massimo.
Queste due diverse strutture sono state realizzate per poter valutare le differenze
fra un pixel con una capacità minima (ESA-S), ed un pixel con un‟alta capacità
(ESA-L). Nel primo caso, il pixel dovrebbe avere un miglior fattore di
conversione della tensione, però con un elevato fattore di rumore ed un‟efficienza
quantica6
peggiore. Nel secondo caso invece, la maggior capacità implica la
riduzione del rumore, considerando però un fattore di conversione di tensione
minore ed un efficienza quantica migliore.
_____________________
5
Il fill factor, noto come „fattore di riempimento’, indica le dimensioni della zona sensibile alla
luce (fotodiodo) rispetto alla superficie del pixel.

23. 62
In seguito verranno mostrati i risultati ottenuti dai test effettuati sui pixel ESA-S.
Le scansioni comprendono un‟area di circa 40 x 40µm, considerano le stesse
condizioni utilizzate anche per gli esperimenti precedenti. La macro creata è
composta dalle seguenti tre righe (ripetute 190 volte):
save,3,60,190,stop
nosave,3,-11400,1,stop
nosave,5,-60,1,stop
I dati vengono salvati ogni 0.21µm per poter avere una risoluzione abbastanza
convincente del grafico risultante, in modo tale da poter comprendere il meglio
possibile ciò che si ottiene.
_____________________
6
L‟efficienza quantica rappresenta la sensibilità del sensore rispetto a diverse frequenze dello
spettro luminoso.

24. 63
Invece di sotto viene riportata la PSF (Point Spread Function) del pixel ESA-S:

25. 64
Scansioni simili sono state realizzate anche sui pixel ESA-L del sensore RAPS03.
Questi test sono stati effettuati utilizzando il laser rosso a 783nm, con un intensità
di 1,5W/cm 2
, e con la manopola di Repetition Frequency posta a 2. Di seguito i
risultati ottenuti:

26. 65
Si nota direttamente la forma particolare dei pixel ESA-L ed un loro andamento
abbastanza lineare sia orizzontalmente, che ortogonalmente. Quindi, in questo
caso i problemi della traslazione “automatica” dei motori sembrano essere
scomparsi. Però, si nota una forma non identica di alcuni pixel, la cui spiegazione
può essere associato ad un problema del software che realizza l‟interpretazione dei
dati in maniera grafica.
Anche sul piano (yz) dell‟immagine, infatti si nota una uguaglianza della struttura
dei pixel e delle metallizzazioni che lo circondano. Per capire meglio la forma
reale del pixel abbiamo bisogno di realizzare la deconvoluzione della PSF
riportata di seguente:

27. 72
L‟interfaccia software utilizzata su Labview per poter realizzare i nostri test è
stata salvata sulla cartella “Hasa_Barberi” su Desktop sotto il nome di
“Scan_RAPS03_Barberi_v3.0.0.0.avi”. Una volta avviato il programma, si
evidenziano tre sezioni diverse, le quali verranno introdotte brevemente in seguito
insieme alle procedure da rispettare:
Sezione “Set FPGA Params”:

28. 77
Conclusioni e Sviluppi futuri
Conclusioni
Lo scopo di questa tesi è stata la completa caratterizzazione di diversi tipi di
sensori di radiazione a pixel attivi integrati in tecnologia CMOS, al fine di
mostrare le potenzialità del Banco Ottico sviluppato presso il Laboratorio
Semiconduttori dell‟INFN di Perugia, insieme anche ai suoi limiti di utilizzazione.
A seguito delle analisi svolte si può affermare che sono stati ottenuti dei risultati
eccellenti circa le possibilità di caratterizzazione dei sensori di immagine
realizzati in tecnologia CMOS. Tramite l‟uso dei motori automatizzati che
realizzano delle micro movimentazioni controllate e tramite i vari componenti
ottici inseriti nel cammino percorso dal fascio laser, si è riusciti ad ottenere una
focalizzazione micrometrica ottimale che ci consente di eccitare un singolo pixel
di sensore allo stato dell‟arte in termini di dimensioni del singolo elemento
sensibile (inferiori a 2 micrometri di lato). È stato in particolare utilizzato un laser
con una lunghezza d‟onda di 783 nm, data la profondità di penetrazione nel silicio
sufficiente per poter simulare al meglio il passaggio di una particella ionizzante.
Vari test sono stati effettuati su due tipi diversi di sensori: in particolare un
sensore commerciale Micron Technology (ora APTINA Imaging) modello
MT9V011, e su un sensore progettato al DIEI in tecnologia CMOS da 0.18µm
modello RAPS03. I test si sono concentrati nell‟osservare il comportamento e la
sensibilità di risposta dei dispositivi al variare del posizionamento dello spot laser,
e nel ricostruire la struttura fisica del sensore ottenendo dei dati importanti
riguardo la forma e le dimensioni dei vari pixel e delle metallizzazioni. In
particolare, sono state effettuate tre tipologie di test che consistono nella
realizzazione di scansioni dirette, angolate e lungo l‟asse coincidente con l‟asse
ottico del banco (l‟asse „z‟). Esse hanno permesso di studiare vari fenomeni,
come: la manifestazione degli effetti di cross - talk, la gaussianità del fascio laser,

29. 78
il comportamento degli stadi motorizzati durante la loro movimentazione
micrometrica etc. In questo contesto, occorre evidenziare come le modifiche
realizzate ai software per l‟acquisizione dati e lo sviluppo dei programmi per la
loro elaborazione, abbiano consentito l‟aumento delle potenzialità del banco
ottico.
Sviluppi futuri
In questo lavoro di tesi le scansioni sono state svolte utilizzando il laser rosso con
una lunghezza d‟onda pari a 783nm. Si è pensato di realizzare delle acquisizioni
con una sorgente laser verde di lunghezza d‟onda pari a 531nm. Per il momento
non è stato possibile proseguire i lavori a causa della mancanza di una fibra ottica,
necessaria per il trasporto del fascio laser. Un altro problema da affrontare è
l‟assenza di una manopola per il controllo dell‟intensità luminosa. Per questo
motivo, è stato inserito nel percorso ottico del fascio laser una serie di filtri a
densità neutra (ND), in modo tale da ridurre l‟intensità fino ad‟un certo punto di
interesse.

30. 79
In un futuro prossimo, questi filtri saranno sostituiti da un filtro graduato, il quale
implica una riduzione in termini di occupazione di spazio e rende il sistema intero
più compatto. Una soluzione può essere l‟utilizzo di un filtro variabile ND, ideale
per creare un attenuatore variabile. Si può pensare di comprare un filtro del tipo
NDL: “Rectangular Continuously Variable Metallic Neutral Density Filter”, il cui
prezzo è abbastanza ragionevole (si può arrivare ad un valore massimo di 90
euro); oppure scegliere fra i vari tipi di filtri NDC, il cui costo varia fra 275 – 915
euro. Nell‟ultimo caso, possiamo nominare i “Round Continuously Variable
Metallic Neutral Density Filters” ed i “Round Step Variable Metallic Neutral
Density Filters”, prodotti dalla compania Thorlabs. Una volta scelto il filtro di
interesse, si deve pensare come esso verrà posizionato all‟interno del sistema. I
filtri sopranominati si vendono separatamente dagli appositi sostegni. Una lista di
vari supporti si possono trovare su [17].
Al fine di migliorare i risultati ottenuti si sta inoltre lavorando nella riscrittura del
programma di acquisizione dati, tale da poter realizzare una auto-focalizzazione
dello spot laser in qualsiasi posizione del sensore esso si trovi. In questo modo, si
evitano tutte le incertezze introdotte dalla focalizzazione manuale, e sicuramente il
processo diventa più preciso e più veloce.

31. 80
Appendice
Elabora_dati_evoluto_RAPS03:
function [psf somma]=elabora_dati()
directory=uigetdir;
filelist=dir(directory);
nfile=size(filelist,1)
somma=[];
psf=[];
maximum=[];
h = input('Immetti il numero complessivo di pixel del cluster,
(9,25,49): ');
n=(sqrt(h)-1)/2;
%------------CALCOLO DEL PIXEL CENTRALE---------------
G1=input('Immetti il numero di passi di ogni riga della scansione
(a seconda della macro utilizzata): ');
g=round((G1/2)-1);
filename=strcat(directory,'',filelist(round((nfile)/2)+g).name);
fprintf('File:%sn',filename);
fid=fopen(filename,'rb') % Apre il file per la lettura
% a=leggi_file(307200,filename);
a=fread(fid,'int16')
[massimo indice1]=max(a)
c=indice1;
%----------------------------------------------------
%---------INIZIO CICLO FOR PER IL CALCOLO DELLE PSF--------
for i=1:nfile
perc = i*100/nfile; %Visualizza il progresso dell’elaborazione
percent = perc;
clc;
disp([num2str(floor(perc)),'%']);
if not(filelist(i).isdir)
filename=strcat(directory,'',filelist(i).name);
% fprintf('File:%sn',filename);
% a=leggi_file(307200,filename);
status = fclose(fid);
fid=fopen(filename,'rb'); % Apre il file per la lettura
if fid < 0
disp(message);

32. 81
end
a = fread(fid,'int16');
media=mean(a(:));
psf=[psf;a(c)]; % Calcolo del vettore contenente la psf
del pixel (da reshapare)
cluster=[];
[massimo indice2]=max(a);
q=indice2;
for j=(-n):n
cluster=[cluster a((q+j*128-n):(q+j*128+n))];
end;
k=cluster-media;
somma=[somma;sum(sum(k))]; % Calcolo del vettore contenente
la psf del cluster
end;
end;
Z_Scan:
function [profilo]=Zscan(c)
directory=uigetdir;
filelist=dir(directory);
nfile=size(filelist,1);
m=zeros([(nfile) 1]);
for i=1:nfile
if not(filelist(i).isdir)
filename=strcat(directory,'',filelist(i).name);
fprintf('File:%sn',filename);
a=leggi_file(307200,filename);
[massimo indice]=max(a)
c=indice;
profilo(i)=a(c);
plot(profilo)
end;
end;

33. 82
Bibliografia
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