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图像传感器常见参数解读,美国防部被禁止向中企采购电池

传感器专家网 来源:网络 作者:网络 2024-01-26 08:45 次阅读

传感新品

【济南大学:研发双重放大电化学发光免疫分析传感器检测CA19-9!】

近日, 济南大学魏琴和范大伟 以三元化合物CdSSe纳米粒子为发光体,构建了一种超灵敏检测CA19-9的电化学发光免疫传感器。免疫传感器采用Cu 2 S和金掺杂的三氧化二铟(Au-In 2 O 3 )纳米立方体作为核心作用加速器,实现双重扩增策略。所构建的免疫传感器具有较宽的线性范围(100 μU mL -1 至100 μU mL -1 )和80 μU mL -1 的低检测限,表明其在CA19-9的灵敏检测中具有较高的潜力和实用价值。

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研究要点

要点1. 作者使用模板法制备了In 2 O 3 纳米立方体作为ECL阴极共反应剂促进剂。在制备过程中,以单宁酸为模板,引入AuCl 4 - ,成功合成了Au-In 2 O 3 材料。在纳米立方体表面掺杂Au纳米粒子消除了对涉及用Au纳米粒子固定抗体的传统步骤的需要,从而产生了更坚固的抗体附着和增强的免疫传感器的灵敏度。

要点2. 作者选择具有大表面积的六边形枫叶形Cu 2 S作为模板,使用水热法在其表面原位生长三元金属化合物CdSSe纳米晶体。Cu 2 S的存在不仅抑制了CdSSe纳米颗粒的聚集以降低其表面能,而且作为ECL阴极共反应促进剂,促进了SO 4 • - 的产生,增强CdSSe的ECL信号

要点3. 所构建的免疫传感器具有较宽的线性范围(100 μU mL -1 至100 μU mL -1 )和80 μU mL -1 的低检测限,表明其在CA19-9的灵敏检测中具有较高的潜力和实用价值。

研究图文

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图1.(A)Cu 2 S/CdSSe的原位合成和(B)ECL免疫传感器的构建过程。

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图2.(A)CdSSe的XRD。(B)Cu 2 S、CdSSe和Cu 2 S/CdSSe的XRD。(C)XPS测量光谱、(D)S 2p、(E)Se 3d和(F)Cd 3d XPS。

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图3. Cu 2 S(A)、CdSSe NPs(D)和Au-In 2 O 3 (F)的SEM。(B,C)Cu 2 S/CdSSe的TEM。(E)Cu 2 S/CdSSe的HRTEM。

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图4.(A)Cu 2 S修饰的电极在5.0 mmol L -1 的[Fe(CN) 6 ] 4-/3- 中,在扫描速率为25-225 mV s -1 的范围内的CV和线性关系。(B)Cu 2 S和Cu 2 S修饰的电极在40 mmol L -1 PBS中的CV。(C)不同条件下的ECL强度:(a)GCE/Cu 2 S/CdSSe/Au-In 2 O 3 ,(b)GCE/Cu 2 S/CdSSe,(C)GCE/CdSSe,(d)GCE/Cu 2 S和(e)GCE在含有40 mM K 2 S 2 O 8 的PBS(pH 7.4)中和(f)GCE/Cu 2 S/CdSSe和(g) GCE/CdSSe在不含K 2 S 2 O 8 的PBS(pH 7.4)中。(D)ECL系统详细发光过程中的电子转移示意图。

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图5.(A)所构建的用于CA19-9检测的免疫传感器在宽浓度范围(0.0001-100 U mL -1 )下的相应ECL强度-时间曲线和(B)校准曲线。(C)免疫传感器在11次连续循环电位扫描下的ECL强度稳定性。(D)免疫传感器的特异性实验在不同干扰物质的存在下进行,包括神经元特异性烯醇化酶(NSE)、癌胚抗原(CEA)和Cyfra21-1。(E)七种不同电极的重复性。(F)连续储存7天的免疫传感器的ECL强度。

文献详情

传感动态

【共进微和西安电子科大共建"传感器与汽车电子封测关键技术联合实验室"正式揭牌】

2024年1月19日,共进微电子和西安电子科技大学共建的"传感器与汽车电子封测关键技术联合实验室"正式揭牌,该实验室旨在促进封测领域的科研合作,推动封测技术的创新和产业的发展。同时,西安电子科技大学博士生导师、封装系首任主任田文超教授也将担任共进微电子首席科学家。

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封装测试在传感器和汽车电子芯片性能和可靠性方面扮演着至关重要的角色。联合实验室将在传感器与汽车电子芯片的相关结构设计、材料研究、应力、热、电磁仿真和可靠性验证等方面展开合作。此外,联合实验室还将成为为学生提供实习和培训机会的平台,促进人才培养和技术交流

共进微电子总经理张文燕表示:“共进微电子一直致力于封测技术的研发与创新,而西安电子科技大学在封装领域具有丰富的研究经验和优秀的学术背景。通过合作,我们期待能够取得更多突破性的研究成果,并将其应用于实际生产中。”

西安电子科技大学田文超教授也表示:“西安电子科技大学的封装专业是2009年国家首批电子封装技术本科专业,同时也是全国唯一的电子封装类国家级特色专业。通过与共进微电子建立联合实验室,我们将充分发挥双方的优势,推动封装技术的创新,促进企业技术进步和生产力提升。”

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未来,共进微电子将充分利用联合实验室的优势,夯实并增强共进微电子在传感器与汽车电子芯片的封装能力,为客户提供高质量的封测一体化服务!

【大湾区智能传感器工程中心即将成立】

为服务大湾区智能制造升级,聚集传感器产业链上下游各环节,这一全新平台将助推大湾区智能传感器产业协同发展。记者今日从松山湖材料实验室获悉,首届大湾区智能传感工程技术研讨会暨大湾区智能传感器工程中心成立大会,将于本月23至24日在位于东莞松山湖科学城的松山湖材料实验室举行,届时该领域的国内外专家、企业家将深度探讨智能传感器技术和产业发展趋势,并进一步加强产业系统合作。

智能传感器是国家数字经济转型和高质量发展的基础,随着近年来人工智能物联网技术的发展,基于新型功能材料、MEMS工艺、半导体和先进封装等技术的高精度智能传感器芯片、模组及系统解决方案的市场需求越来越迫切。而粤港澳大湾区是我国电子产品制造产业聚集地,在智能传感器产业方面如何实现协同发展?

本次活动得到了东莞市科技局指导,由松山湖材料实验室主办、大湾区智能传感器工程中心承办。在为期两天的活动中,除了参观实验室展厅、欢迎晚宴、颁证仪式外,大湾区智能传感器工程中心将正式揭牌成立。该中心将以松山湖材料实验室为依托,充分利用东莞和大湾区成熟的智能装备产业条件,补足创新链、延长产业链,为我国智能传感器产业的国际竞争能力贡献大湾区力量。在嘉宾演讲和主题对话环节,来自该领域的国内外专家、企业家将深度探讨智能传感器技术和产业发展趋势,并进一步加强产业系统合作,从而推动大湾区智能传感器产业协同发展。

【军工背景的惯性传感器研发商「原极科技」获数千万元A轮融资】

1月22日消息,惯性传感器研发商原极(上海)科技有限公司(以下简称“原极科技”)日前完成数千万元A轮融资,投资方为顺融资本,老股东原子创投进一步追加投资。本轮融资资金将用于产品研发、团队建设和新的MEMS IMU标测工厂建设。

原极科技成立于2019年,主攻阵列式的MEMS( Micro-Electro-Mechanical System,微电子机械系统)惯性传感器及其组合导航系统的软硬件产品研发与生产。原极科技切入惯性组件导航行业,产品应用于石油勘测、农业泛自动驾驶机器人自动化和乘用车自动驾驶等多个领域。

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据传感器专家网了解,原极科技的创始人兼CEO杭义军博士,拥有南京航空航天大学的博士学位,并曾担任J16歼击机首款MEMS航姿参考系统算法工程师。公司的研发团队拥有军工背景,并拥有近30项专利和软件著作权。

【美国防部被禁止向中企采购电池】

1月21日报道据彭博新闻社网站1月20日报道,美国国会已禁止国防部购买中国最大的几家电池制造商生产的电池,这一规定将作为2023年12月通过的最新国防授权法案中的一部分实施。

报道称,相关规定将从2027年10月开始阻止从宁德时代、比亚迪和其他四家中国公司采购电池。

但该规定并不适用于企业的商业采购,福特汽车公司正从宁德时代获得技术许可,以便在密歇根州生产电动汽车电池。此外,特斯拉公司也从比亚迪采购部分电池。

报道称,美国共和党参议员特德·克鲁兹和马尔科·鲁比奥上月致信国防部长奥斯汀,声称使用宁德时代的电池会带来安全风险。

报道指出,世界十大电池供应商中,大多数为中国企业。最近的数据显示,宁德时代和比亚迪占有的全球市场份额不断增加。

图像传感器常见参数解读】

概述

典型图像传感器的核心是CCD单元(Charge-coupled Device,电荷耦合器件)或标准CMOS单元(Complementary Meta-oxide Semiconductor,互补金属氧化物半导体)。CCD和CMOS传感器具有类似的特性,它们被广泛应用于商业摄像机上。不过,现代多数传感器均使用CMOS单元,这主要是出于制造方面的考虑。传感器和光学器件常常整合在一起用于制造晶片级摄像机,这种摄像机被用在类似于生物学或显微镜学等领域,整合了光学器件和颜色过滤器的图像传感器的常用排列如下图所示。图像传感器是为满足不同应用的特殊目标而设计的,它提供了不同级别的灵敏度和质量。

感光材料

硅制图像传感器应用最广,当然也会使用其他材料,比如在工业和军事应用中会用镓(Ga)来覆盖比硅更长的红外波长。不同的摄像机,其图像传感器的分辨率会有所不同。从单像素光电晶体管摄像机,到普通摄像机上的二维长方形阵列,都有可能用到。普通成像传感器采用CCD、CMOS、BSI和Foveon方法进行制造。硅制图像传感器具有一个非线性的光谱响应曲线,这会很好地感知光谱的近红外部分,但对蓝色、紫色和近紫外部分就感知的不好,几种硅光电二极管的典型光谱响应如下图所示

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可以注意到,光电二极管在900纳米附近的近红外范围内具有高的敏感度,而在横跨400~700nm的可见光范围内具有非线性的敏感度。由于标准的硅响应的缘故,从摄像机中去掉IR滤光片可以增加近红外的灵敏度。当读入原始数据,并将该数据离散化成数字像素时,会导致硅光谱响应。传感器制造商在这个区域做了设计补偿。所以,根据应用标定摄像机系统并设计传感器处理方法时,应该考虑传感器的颜色响应。

光电二极管

图像传感器的关键在于光电二极管的大小。使用小光电二极管的传感器元件所捕获的光子数量没有使用大的光电二极管多。如果光电二极管尺寸小于可捕获的可见光波长(如长度为400纳米的蓝光),那么为了校正图像颜色,在传感器设计中必须克服各种问题。传感器厂商花费大量精力来设计优化元件大小,以确保所有的颜色能同等成像,基本颜色的波长分配如下图所示。

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注意,基本颜色区域相互重叠,对所有的颜色而言,绿色是一个很好的单色替代品

结构

下图显示了多光谱传感器的不同结构设计,包括堆叠(Foveo,左图)和马赛克(右图)方法。在马赛克方法中,不同的滤波器(滤光片)被装在每个光电二极管上。堆叠方法依赖于不同颜色(波长)渗透到半导体材料的深度,从而对各自的颜色进行成像,每个光电二极管可适用于所有颜色。

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反向照明(Back-side Illuminated,BSI)传感器结构具有更大的感光区域,使每个元件光电二极管能够聚集更多的光子,因而在晶粒上重新布置了传感器接线。传感器滤波器的布置也影响到颜色响应。例如,下图显示了基本颜色(R、G、B)传感器以及白色传感器的不同排列,其中白色传感器(W)有一个非彩色的滤波器。传感器的滤波器排列考虑到了一定范围的像素处理,如在传感器对一个像素信息的处理过程中,会组合在邻近元件的不同配置中所选取的像素,这些像素信息会优化颜色响应或空间颜色分辨率。

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动态范围

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图像传感器的每个颜色单元能一般能够提供至少8个比特位,通常是12~14个比特位。光电二极管需要花费空间和时间来聚集光子,所以较小的光电二极管必须经过精心设计,以避免产生一些问题。

噪声

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噪声可能来自于所用的光学元件、颜色滤波器、光电二极管、增益和A/D转换器、后期处理过程或者压缩方法等。传感器的读出噪声也会影响到实际的分辨率,因为每个像素单元从传感器中读出再传到A/D转换器中,从而组成数字形式的行和列,以便用于像素转换。越好的传感器会产生越少的噪声,同时会得到更高效的比特分辨率。

图像处理

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通常在每个成像系统中都有一个专用的图像处理器,包括一个快速HW传感器接口、优化的超长指令集(Very Long Instruction Word,VLIW)、单指令多数据流(Single Instruction Multiple Data,SIMD)指令以及具有固定功能的硬件模块,这些功能是为了解决大规模并行像素处理所造成的工作负载。通常,传感器处理过程透明且自动化,并由成像系统的生产厂商设置,来自传感器的所有图像均以同样的方式处理。也存在用于提供原始数据的其他方式,这些数据允许针对应用来定制传感器处理过程,就像数字摄影一样。

去马赛克

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马赛克的一个主要挑战之一是像素插值,其作用是将邻近单元的颜色通道组合成单个像素。在给定传感器元件排列的几何形状以及单元排列的纵横比的条件下,这是一个重要的问题。一个与之相关的问题是颜色单元的加权问题,如在每个RGB像素中每种颜色应该占多少比例。因为在马赛克传感器中,空间元件分辨率大于最终组合的RGB像素分辨率,某些应用需要原始传感器数据,以便尽可能利用所有的精度和分辨率,或者有些处理要么需要增强有效的像素分辨率,要么需要更好地实现空间精确的颜色处理和去马赛克处理。

坏点校正

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像LCD显示器一样,传感器也可能会有坏像素。通过在摄像机模块或驱动程序中提供需要校正的坏像素坐标,供应商可以在工厂校正传感器,并为已知的缺陷提供一个传感器缺陷图。在某些情况下,自适应的缺陷校正方法会用在传感器上,以便监控邻近像素点来发现缺陷,然后校正一定范围内的缺陷类型,比如单像素缺陷、列或行缺陷以及类似2×2或3×3的块状缺陷。为了实时寻找瑕疵,摄像机驱动也可提供自适应的缺陷分析,在摄像机的启动菜单中可能会提供一个特殊的补偿控制。

颜色校正

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有必要进行颜色校正以便平衡总的颜色精确度和白平衡。硅传感器上对红色和绿色这两种颜色通常很敏感,但是对蓝色却不敏感,因此,理解和标定传感器是得到最精确颜色的基本工作。

阴影校正

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大多数图像传感器的处理器包含了用于光晕校正的几何处理器,这在图像的边缘表现为光照更暗。校正基于几何扭曲函数,可考虑可编程的光照功能来增加朝向边缘的光照,这需要在出厂前进行标定,以便与光学的光晕模式相匹配。

畸变校正

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镜头可能会有几何相差或朝边缘发生扭曲,产生径向失真的图像。为了解决镜头畸变,大多数成像系统具有专用的传感器处理器,它有一个硬件加速的数字扭曲元件,类似于GPU上的纹理采样器。在工厂就会针对光学器件的几何校正进行校准并编程。

审核编辑 黄宇

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