Die vorliegende Dissertation beschreibt die Entwicklung und Implementierung des lokal

autokompensierenden Bildsensors LACS ( L ocally A uto C ompensating I mage S ensor).

Eine der größten Herausforderungen beim Entwurf von CMOS-Bildsensoren ist prinzipiell

die Kombination einer hohen Empfindlichkeit mit einem weiten Dynamikbereich.

Beide Attribute sind Voraussetzungen für die Detektion schwacher Lichtsignale in der

Umgebung starker optischer Störsignale, die daher zu widersprüchlichen Anforderungen

an einen Bildsensor führen. Detaillierte Untersuchungen verschiedener hochdynamischer

Sensorsysteme zeigen, daß zusätzliche Rauschbeiträge die erzielte Dynamikerweiterung

stark einschränken.

Der intelligente Bildsensor LACS blendet auftretende Störbeleuchtung aus, indem der

entsprechende Anteil des Photostroms pixelweise automatisch kompensiert wird. Auf

diese Weise steht eine hohe Empfindlichkeit zur Verfügung, ohne daß der Dynamikumfang

reduziert wird. Die Eigenschaften der Pixel- sowie Peripherieelektronik des LACS

werden mit Hilfe von numerischen Simulationen und analytischen Modellen beschrieben.

Die Untersuchung von zeitlichem und örtlichem Rauschen sowie die Analyse von

Nichtidealitäten des LACS-Pixels stehen dabei im Vordergrund. Während sich das Photonenrauschen

als dominante Quelle zeitlichen Rauschens herausstellt, bestimmen die

räumlichen Schwankungen des Kompensationsstroms die physikalischen Grenzen des

Sensors.

Die mit der ersten lokal autokompensierenden Kamera aufgenommenen Bilder bestätigen

die Funktionalität des autokompensierenden Konzepts sowie die Ergebnisse der

theoretischen Betrachtungen. Die Kamera generiert die erforderlichen Steuersignale und

transferiert die aufgenommenen Bildsignale an einen Rechner. Der LACS-Prototyp wurde

in einem 0,35 µm-CMOS-Prozeß realisiert und besteht aus 32 × 32 Pixeln. Die Pixelelektronik

umfaßt neun Transistoren und zwei Kapazitäten. Die Pixelfläche beträgt

insgesamt (38 µm) 2 . Die Peripherieelektronik des LACS verfügt über eine Schaltung zur

korrelierten Doppelabtastung ( C orrelated D ouble S ampling, CDS), die eine Reduzierung

von Fixed Pattern Noise (FPN) ermöglicht.

This Ph.D. thesis describes the development and implementation of the image sensor

LACS ( L ocally A uto C ompensating I mage S ensor).

One of the most challenging problems in designing CMOS image sensors is the combination

of high sensitivity and wide dynamic range. Both are required for the detection

of weak optical signals that are surrounded by bright ambient light, which principally

leads to contradictory demands on the image sensor design. Various dynamic range enhancing

concepts are analysed. It can be shown, that the apparently achieved dynamic

range enhancement is largely limited by additional noise contributions.

The intelligent image sensor LACS suppresses ambient light by automatically compensating

the corresponding part of the photo current. Thus, a high sensitivity is provided

for the detection of weak signals without limiting the dynamic range of the captured

scene.

The characteristics of the LACS-pixel and the sensor’s periphery are described using

numerical simulations and analytical models. Emphasis is placed on the analysis of noise

and fixed pattern noise (FPN) as well as the deviation of the compensating current from

ideal behaviour. While photon shot noise turns out to be the dominant noise source, the

sensor’s performance is mainly determined by the FPN of the compensation current.

Sample images taken by the first autocompensating camera validate the functionality

of the locally autocompensating concept as well as the results from calculations and

simulations. The camera provides the control signals and transfers the achieved data

to a computer. The LACS-prototype was realized using a 0.35 µm-CMOS process and

consists of 32 × 32 pixels. Each pixel measures (38 µm) 2 and includes nine transistors

and two capacitances. Random access is provided as well as correlated double sampling

(CDS) to reduce fixed pattern noise.