圖 1：光場中背景扣除之前和之后

介紹

InGaAs 傳感器能夠檢測900-1700 nm短波紅外 (SWIR) 波長范圍內(nèi)的光，為科學(xué)成像提供了硅傳感器無法達到的一些令人難以置信的機會。然而，與硅傳感器相比，InGaAs 傳感器本質(zhì)上更容易出現(xiàn)嚴重的傳感器圖案和像素缺陷。這些缺陷出現(xiàn)在每個InGaAs 傳感器上。

以透明且嚴格的方式克服最終圖像中的這些圖案和缺陷是科學(xué) InGaAs 相機的關(guān)鍵要求。在本文檔中，我們將探討 InGaAs 傳感器表現(xiàn)出的一些常見成像偽影，以及NIRvana 系列相機如何處理這些偽影以提供卓越的圖像質(zhì)量。

InGaAs工藝

列和行模式

固定圖案噪聲是背景不均勻性的一種形式，其中結(jié)構(gòu)化圖案在相機的“偏差”圖像中可見。

通常，這種模式噪聲將以列變化的形式表現(xiàn)出來。在典型的 InGaAs FPA 相機中，每一列都連接到一個單獨的前置放大器以進行讀出。這些前置放大器可能會在偏移(相機在零入射信號時輸出的值)和增益(檢測到的光電子與顯示的灰度級的比率)方面表現(xiàn)出一些變化。如果不進行校正，這些變化就會以靜態(tài)垂直條紋的形式滲透到圖像中。

所應(yīng)用的校正有兩種形式：首先，可以通過背景扣除來消除偏移變化，這是幾乎所有 InGaAs 成像中的重要步驟。右圖展示了使用Teledyne Princeton Instruments LightField數(shù)據(jù)采集軟件進行此過程的“之前”和“之后”。

第二種形式是通過仔細校準傳感器響應(yīng)來消除增益變化。這是由 Teledyne Princeton Instruments 工程師在相機發(fā)貨前在內(nèi)部執(zhí)行的。

像素缺陷

InGaAs 相機通常會顯示少量的單個像素，這些像素的暗電流響應(yīng)遠高于或低于平均值。這些被稱為像素缺陷，可以僅以單個像素的形式出現(xiàn)，有時也可以以 2 或 3 個相鄰像素的形式出現(xiàn)。

這些通過最近鄰校正進行校正，從周圍像素值推斷像素的可能值，恢復(fù)圖像質(zhì)量。

Teledyne Princeton Instruments 工程師在相機發(fā)貨前繪制了相機上存在的像素缺陷，并且可以在Teledyne Princeton Instruments LightField 軟件中輕松糾正這些缺陷。如果用戶想要添加額外的點，可以查看和編輯像素缺陷列表。

圖 2： InGaAs 相機的未校正暗幀顯示，隨著曝光時間的增加，幾個單獨像素的響應(yīng)也越來越高。 Rvana InGaAs 傳感器覆蓋短波紅外 (SWIR) 范圍，顯示傳感器溫度的影響。

電荷陷阱和星形缺陷

星形缺陷是 InGaAs 特有的“星形”缺陷。這些缺陷可以有兩種形式：當中心像素中所謂的“電荷陷阱”從相鄰像素竊取光電子，使它們比真實響應(yīng)更暗時，就會出現(xiàn)明亮的中心星形缺陷。當電荷陷阱將其收集的電荷分配給其鄰居時，就會出現(xiàn)暗中心星形缺陷，從而導(dǎo)致暗像素被較亮的像素包圍。右側(cè)顯示了明亮的中心星缺陷。

在 Teledyne Princeton Instruments，我們擁有專有算法來查找和糾正星形缺陷，從而獲得更清晰、更定量的數(shù)據(jù)。

圖 3： 明亮的中心星缺陷

瑕疵和簇狀

有時，許多缺陷會聚集在一起形成所謂的簇或瑕疵。在這種情況下，小區(qū)域內(nèi)最多 15 個像素左右的任何物體都可能顯示異常的高或低信號，如上面的“像素缺陷”的情況，但在這種情況下，簡單的“最近鄰居”校正是不合適的，因為鄰居可能包括其他有缺陷的像素。

因此，我們的工程師也繪制了NIRvana 相機系列傳感器上的簇或瑕疵的位置，并將其包含在LightField用于校正的缺陷圖中。這允許執(zhí)行更準確的校正。

總結(jié)

InGaAs 相機上存在的缺陷如果不加以糾正，就會成為圖像質(zhì)量和分析的主要障礙。憑借我們在科學(xué)成像方面的專業(yè)知識，Teledyne Princeton Instruments 的 NIRvana 相機系列可以對缺陷和偽影提供更加準確和全面的校正。憑借我們先進的熱管理和低噪聲技術(shù)(在任何曝光時間都能提供卓越的信噪比)、集成冷屏蔽(可保護傳感器免受不需要的外部紅外光子的影響)以及功能強大的軟件，NIRvana 系列相機非常適合SWIR 中要求嚴格的科學(xué)應(yīng)用。

審核編輯 黃宇