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Enregistrement W2161525536 · doi:10.3390/s110504512

Design and Fabrication of Vertically-Integrated CMOS Image Sensors

2011· article· en· W2161525536 sur OpenAlexafffundabout
Orit Skorka, Dileepan Joseph

Notice bibliographique

RevueSensors · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCCD and CMOS Imaging Sensors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaCMC Microsystems
Mots-clésImage sensorCMOSMicrosystemPhotodetectorCMOS sensorIntegrated circuitUSBDot pitchDie (integrated circuit)PixelComputer scienceComputer hardwareElectrical engineeringElectronic engineeringMaterials scienceEngineeringOptoelectronicsArtificial intelligenceNanotechnologySoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technologies to fabricate integrated circuits (IC) with 3D structures are an emerging trend in IC design. They are based on vertical stacking of active components to form heterogeneous microsystems. Electronic image sensors will benefit from these technologies because they allow increased pixel-level data processing and device optimization. This paper covers general principles in the design of vertically-integrated (VI) CMOS image sensors that are fabricated by flip-chip bonding. These sensors are composed of a CMOS die and a photodetector die. As a specific example, the paper presents a VI-CMOS image sensor that was designed at the University of Alberta, and fabricated with the help of CMC Microsystems and Micralyne Inc. To realize prototypes, CMOS dies with logarithmic active pixels were prepared in a commercial process, and photodetector dies with metal-semiconductor-metal devices were prepared in a custom process using hydrogenated amorphous silicon. The paper also describes a digital camera that was developed to test the prototype. In this camera, scenes captured by the image sensor are read using an FPGA board, and sent in real time to a PC over USB for data processing and display. Experimental results show that the VI-CMOS prototype has a higher dynamic range and a lower dark limit than conventional electronic image sensors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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