Предложена конструкция датчика изображения на основе микросхем памяти

 


Группа исследователей из Швейцарии, Нидерландов и США предложила конструкцию оригинального датчика изображения, который должен оказаться дешевле и проще, чем современные ПЗС- и КМОП-структуры.

Новый датчик, названный авторами gigavision, предполагается использовать в мобильных телефонах и других недорогих переносных устройствах.

В основу разработки положен давно известный эффект: микросхемы памяти чувствительны к свету, и если снять с них защитную крышку и поднести их к источнику света, записанная информация будет уничтожена. В своих экспериментах исследователи тщательно фокусировали падающее на незащищенную микросхему излучение и отметили, что величина заряда, накапливающегося в ячейках памяти, точно соответствует тому, в какой области (темной или светлой) они оказались.

Очевидно, что система gigavision работает, так сказать, в двоичном режиме, присваивая пикселу — ячейке памяти — значение «0» либо «1» (в ПЗС- и КМОП-структурах аналого-цифровые преобразователи оперируют значениями от 0 до 255). Для восстановления реальной яркости изображения по таким результатам предлагается рассматривать блоки пикселов (по 100 штук в каждом) и оценивать интенсивность потока фотонов методом максимального правдоподобия.

Авторы отмечают, что их технология позволяет производить датчики очень небольшого размера, поскольку транзисторы, обеспечивающие преобразование сигнала в ПЗС- и КМОП-датчиках, здесь не нужны: данные поступают сразу в цифровом виде. «Используемые нами ячейки памяти всегда будут на два порядка меньше, чем ячейки сенсоров, построенных по другим принципам», — заявляет один из авторов работы Мартин Феттерли (Martin Vetterli). К достоинствам нового датчика также относится способность создавать изображения с большим диапазоном яркости.

«Надеюсь, в начале следующего года у нас уже будет первый рабочий образец датчика», — делится планами г-н Феттерли.

Свою разработку авторы представили на конференции в Киото, проходившей 4 октября этого года.

Подготовлено по материалам NewScientist.

Источник: Компьюлента