1.5- to 0.8-μm optical upconversion by wafer fusion
Notice bibliographique
Résumé
An InGaAs photodetector array interconnected with a silicon readout IC is the industry standard for 1.2-1.6 μm imaging applications. However, the indium-bump technique it employs for interconnection makes it expensive. An alternative approach is to combine a CCD with a device that upconverts 1.2-1.6 μm radiation to a wavelength below 1 μm. Here we report the realization of a 1.5 μm to 0.87 μm optical upconversion device using wafer fusion technology. The device consists of an InGaAs/InP PIN photodetector and an AlGaAs/GaAs light emitting diode (LED). Incoming 1.5 μm light is absorbed by the InGaAs photodetector. The resulting photocurrent drives the GaAs LED, which emits at 0.87 μm. The PIN and LED structures are epitaxially grown on an InP and a GaAs substrate, respectively. The two wafers are wafer fused together, the GaAs substrate is removed, and the sample is processed using conventional microfabrication technology. In this paper, we first present the design and fabrication process of the device. We then discuss the approaches to increase device efficiency. We show, both experimentally and theoretically, that the active layer doping affects the LED internal quantum efficiency, especially under low current injection. An optimum doping value is obtained. The LED extraction efficiency is increased using several approaches, including micro-lens and surface scattering. Overall device efficiency is further improved by introducing a gain mechanism into the photodetector. Our results show the potentials of this integrated photodetector-LED device for 1.2-1.6 μm imaging applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».