Characterisation of a Low-Noise Tuneable Silicon Single-Photon Avalanche Diode
Notice bibliographique
Résumé
Silicon single-photon avalanche diodes (Si-SPADs) are widely used in lightwave applications such as quantum communication, medical imaging, time-of-flight systems and quantum optical metrology, due to their sensitivity, accuracy, compactness and cost-effectiveness. The most important performance metric depends on its intended application. Each metric has a dependence on operating parameters such as bias voltage and operating temperature. Some metrics, e.g. detection efficiency and timing precision, exhibit performance trade-offs with noise. However, plug-and-play Si-SPADs typically have fixed bias voltage and operating temperature, which significantly limits user control, adaptability, and performance. In this study, a recently developed commercially available free-space Si-SPAD with adjustable bias voltage, temperature control, an integrated frequency counter and a large sensing area was evaluated. Key performance metrics were traceably measured as functions of bias voltage and temperature, including dark count rate, dead time, timing precision, afterpulse probability and photon detection efficiency at 852 nm. Results are benchmarked against existing reports of other commercially available Si-SPAD detectors. Notable strengths include low dark count rates (4 to 10 <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">s</i><sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">-1</sup>), a large sensing area (diameter = 500 μm), and high timing precision (163 to 212ps), whilst maintaining a detection efficiency greater than 40%. These characteristics make the detector a strong candidate for deployment across a range of applications, particularly those operating outside of lab conditions where operational flexibility is essential.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».