JP3607074B2 - 画像感知および処理のための装置 - Google Patents
画像感知および処理のための装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP3607074B2 JP3607074B2 JP12257898A JP12257898A JP3607074B2 JP 3607074 B2 JP3607074 B2 JP 3607074B2 JP 12257898 A JP12257898 A JP 12257898A JP 12257898 A JP12257898 A JP 12257898A JP 3607074 B2 JP3607074 B2 JP 3607074B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- light receiving
- voltage
- output
- light
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 65
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 80
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 12
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 10
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 7
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 7
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 205
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 59
- 238000000034 method Methods 0.000 description 37
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 37
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 34
- 230000006870 function Effects 0.000 description 29
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 27
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 26
- 230000008569 process Effects 0.000 description 25
- JBRZTFJDHDCESZ-UHFFFAOYSA-N AsGa Chemical compound [As]#[Ga] JBRZTFJDHDCESZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 21
- 229910001218 Gallium arsenide Inorganic materials 0.000 description 21
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 18
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 15
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 15
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 15
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 14
- 210000001525 retina Anatomy 0.000 description 12
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 11
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 11
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 10
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 10
- 229910021420 polycrystalline silicon Inorganic materials 0.000 description 10
- 229910000980 Aluminium gallium arsenide Inorganic materials 0.000 description 9
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 9
- 230000002207 retinal effect Effects 0.000 description 9
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N Silicium dioxide Chemical compound O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 8
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 8
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 8
- 229920005591 polysilicon Polymers 0.000 description 8
- 229910052814 silicon oxide Inorganic materials 0.000 description 8
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 7
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 7
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 7
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 7
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 7
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 6
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 6
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 6
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 description 6
- 206010034960 Photophobia Diseases 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 208000013469 light sensitivity Diseases 0.000 description 4
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 4
- 206010034972 Photosensitivity reaction Diseases 0.000 description 3
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 3
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 3
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 3
- 239000002784 hot electron Substances 0.000 description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 230000006386 memory function Effects 0.000 description 3
- 230000036211 photosensitivity Effects 0.000 description 3
- 229910000530 Gallium indium arsenide Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 2
- 230000005527 interface trap Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 229940050561 matrix product Drugs 0.000 description 2
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 2
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 2
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 1
- 229910000661 Mercury cadmium telluride Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 229910021417 amorphous silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 1
- 230000005669 field effect Effects 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 239000012212 insulator Substances 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 235000019988 mead Nutrition 0.000 description 1
- 230000003446 memory effect Effects 0.000 description 1
- 230000003278 mimic effect Effects 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 238000005036 potential barrier Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000002922 simulated annealing Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
- 230000005641 tunneling Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Solid State Image Pick-Up Elements (AREA)
- Transforming Light Signals Into Electric Signals (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の属する技術分野】
この発明は、受光素子(以下、感度可変光検出素子、VSPD、光検出器などと称する)のアレイ、制御回路および神経ネットワークを用いた画像感知および処理のための装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
図52に典型的な先行技術の画像処理装置を示すもので、CCDカメラ520、フレームバッファ521、コンピュータ522および任意に専用ハードウエア523から構成されている。
【0003】
他の先行技術の画像処理装置は、生物学上に網膜の動作原理を模倣しようとしている。たとえば、1991年5月、サイエンティフィックアメリカン(Scientific American)、40頁ないし46頁、エム・エー・マホウォルド(Mahowald)氏およびシー・ミード(Mead)氏による、「シリコン網膜」、エム・エー・マホウォルド(Mahowald)氏およびシー・ミード(Mead)氏による、「シリコン網膜、アナログVLSIおよび神経システム」(アディソン・ウェズレイ・リーディング(Addison Wesley,Reading),MA、1989年)第15章を参照。
【0004】
図52に示される先行技術の画像処理装置においては、CCDカメラ520は、システムの入力画像を感知する。ついで、画像は、フレームバッファ521へ連続的に転送される。フレームバッファ521の記憶画像情報は、画像がコンピュータ522または専用ハードウエア523により、もしくは双方により処理される。
【0005】
上述のシリコン網膜は、生物学上の網膜のいくつかの特性を実現しようとする。まず第1に、対数応答曲線を有する光検出器が使用される。第2に、検出器の近隣結合を実現するために、抵抗ネットワークが使用される。第3に、調子の合った動きが生物学上の網膜のものと類似している輝度適合機構が用いられる。
【0006】
図53は、例えば「CCDの基礎」(塚本哲男著,オーム社,1980年)の193ページに示されたCCDイメージセンサの構造図であり、このCCDイメージセンサは画像処理装置に適するもので、図において、531は受光エレメント、532は非照射領域のCCDレジスタ、533は出力レジスタ、534は出力用のフローティング拡散領域、535は出力端子、536は出力用のフローティング拡散領域534をリセットする端子、537はリセット時の放電端子、538はクロックA、539はクロックBである。
【0007】
従来のCCDイメージセンサは上記のように構成され、垂直に並んだライン状の受光エレメント531と非照射領域のCCDレジスタ532の平行列から成っており、それぞれの垂直列のCCDレジスタ532からの出力は、全て並列に一つの出力レジスタ533に導かれる。各受光エレメント531において、光の像は光透過性のポリSiゲートを持ったMOSキャパシタによって検出される。通常のTVモードにおいては、各フィールドに対し1/60秒の光集積時間を持ち、隣合った二つの受光エレメントからの出力が一緒になって、一つの信号電荷として垂直列のCCDレジスタ532の一組のエレメントに転送される。その後全体の光の像の信号電荷はクロックA538にて転送され、水平列の出力レジスタ533に並列に入り、クロックA538よりも速いクロックB539にて、次の信号が入ってくるまでに出力用のフローティング拡散領域534まで転送され、出力端子535からシリアルに読み出される。以上のようにして図53に示されるCCDイメージセンサは、受光部に投影された画像を読み出すことが出来る。
【0008】
図54は、例えばサンら「量子エレクトロニクス」,第25巻,第5号,第896〜903頁(1989年)(C.C.Sun,”Quantum Electronics”,Vol.25,No.5,pp.896−903,(1989))に示された従来の感度可変受光素子の断面図であり、この感度可変受光素子は画像処理装置に適するもので、図において、541は透明なポリシリコン電極、542は酸化シリコン絶縁膜、543は金属製の出力電極、544はP+ 型シリコン層、545はn型シリコン基板、546は空乏層である。
【0009】
次に動作について説明する。
従来の感度可変受光素子は、このように、ポリシリコン電極541−酸化シリコン絶縁膜542−n型シリコン基板545の積層により、MIS(Metal−Insulator−Semiconductor)構造となっている。よって、ポリシリコン電極541に負のバイアス電圧VG を印加した場合、酸化シリコン絶縁膜542とn型シリコン基板545の界面近傍に空乏層546が生ずる。
【0010】
入射光(hν)は、この感度可変受光素子に対して、垂直方向から、酸化シリコン絶縁膜542→ポリシリコン電極541→酸化シリコン絶縁膜542の順に透過して空乏層546に入射する。そして、入射光の波長がn型シリコン基板545を構成する半導体の吸収端の波長より短い場合は、空乏層546に光電流Iph(電子−ホール対)が発生する。発生した電子は、p型半導体(p+ 型シリコン層544)とn型半導体(n型シリコン基板545)のp−n接合に集められ、出力電極3から取り出される。
【0011】
この素子から発生する光電流Iphの大きさは空乏層546の厚さに比例し空乏層546の厚さが増加するに従って光電流Iphが増加する。ところで、空乏層546の厚さは、ポリシリコン電極541に加えるバイアス電圧VG の大きさに比例する。従って、この図に示される素子は、ポリシリコン電極541に加えるバイアス電圧VG を調整することにより、素子に流れる光電流Iphの大きさ、すなわち入射光に対する感度を可変にすることができる。
【0012】
図55は例えばニューロコンピュータ工学(工業調査会,1992年発行)P.154に示された従来の人工網膜素子の構成を示す構成図である。この人工網膜素子は画像前処理用の素子として用いられ、入力画像の特徴抽出、例えば、動体の検出などに適するもので、図において、551は平面波のレーザ光を発するレーザ、552は光を反射および透過するハーフミラー、553は光を反射するミラー、554は波面反射機能を有する位相共役鏡、555は物体の映像を出力するテレビカメラ、556は光の位相を変調する液晶、557は出力スクリーンである。
【0013】
次に動作について説明する。
液晶556は例えば液晶テレビジョンから偏光子および検出子を取り除いたものであり、テレビカメラ555からの映像信号を表示する。レーザ551からの平面波のレーザ光は、液晶556を通り、位相共役鏡554に入る。そして、位相共役鏡554の波面反転機能によって逆の位相の光波が反射される。反射光が再び液晶556を通過することにより、波面が補償され、静止画像に対する出力光に液晶の影響は現れない。すなわち、その出力光は平面波となる。しかし、位相共役鏡554の応答時間は通常ミリ秒〜秒オーダであるため、動いている画像に対しては波面が補償されず、動画像については液晶556の影響が残存する。従って、出力スクリーン557には、動画像のみが現れる。
【0014】
図56は、従来の画像情報処理装置の概略構成を示す構成図である。図において、561は画像の撮像を行うCCDカメラ、562は撮像された画像の前処理を行う前処理部、563は画像を表示する処理画像表示用の計算機、564はCCDカメラ561と前処理部562との間の信号を伝える信号線、565は前処理部562と計算機563との間の信号を伝える信号線である。
【0015】
また、566は画像を記憶する画像メモリ、567は前処理部562と画像メモリ566との間の信号を伝える信号線であり、568は最初に入力される画像パターン、569は次に入力される画像パターンを示す。
【0016】
次に動作について説明する。
CCDカメラ561が撮像した画像パターン568は、光強度に応じたCCDの各画素出力電圧値として、時系列的に出力される。この出力値列は、前処理部562によって画像メモリ566に蓄積される。同様に、次の画像パターン569に関する出力値列も画像メモリ566に蓄積される。
【0017】
そして、例えば、2つの画像パターンの排他的論理和(EXOR)を得たい場合には、前処理部562は、画像メモリ566から2つの画像パターン568,569の信号を読み出し、各画素についてEXOR演算を行い、その結果を計算機563に出力する。計算機563は、前処理部562の演算結果を表示する。
【0018】
図57は従来の記憶素子の一つである電気的消去可能プログラマブルROM(EEPROM)の構造を示す断面図である。図において、570はソース電極、571はドレイン電極、572はP型シリコン基板573上に形成されたn型ソース領域、574はP型シリコン基板573上に形成されたn型ドレイン領域、575は数10nm程度のシリコン酸化膜、576は電荷蓄積用のポリシリコンフローティングゲート、577はコントロールゲート電極である。
【0019】
次に動作について説明する。
書き込み時、コントロールゲート電極577とドレイン電極571との間に正の高電圧が加えられる。すると、ドレインにホットエレクトロンが発生し、このホットエレクトロンは、ドレイン側からシリコン酸化膜575を通してポリシリコンフローティングゲート576に注入される。この結果、コントロールゲート電極577から見たしきい値電圧が高い状態(「0」状態)になる。ゲート電圧がしきい値以下の時、ドレイン電流は流れにくくなる。
【0020】
消去時、ソース側から、F−N(Flower−Nordheim)トンネリングで電子が引き抜かれ、しきい値電圧の低い状態(「1」状態)とされる。また、読み出し時には、コントロールゲート電極577に電圧を加えることによりセルが選択され、ホットエレクトロンを発生させないようにドレイン電極571に充分低い電圧が印加され、セルのしきい値電圧の差に応じて「1」または「0」が読み出される。
【0021】
【発明が解決しようとする課題】
従来の画像感知および処理のための装置は以上のように構成されているので、システムの複雑さ、大きさおよび価格と、直列データ処理がボトルネックとなるためにもたらされる低いフレーム速度と、システムが画像のただ小さい部分のみを感知し処理することを可能にする注意点集中機構の存在しないなどの問題点があった。また、シリコン網膜を用いる方法は、遅い応答時間と、画像に対し行うことのできる処理の種類の少なさと、処理の種類が固定されているという問題点があった。
【0022】
従来のイメージセンサーは以上のように構成されているので、機能としては画像をそのまま検出するだけで、画像処理を行うためには専用回路或いはコンピュータを後ろに接続する必要があった。そのため実時間処理が可能でかつ小型の装置を得ることは困難であった。さらに、受光エレメントからの出力は多段の転送によって出力端子まで送られるため、原理的に読み出しには多くのクロック数を必要とし、高速な画像処理には適さないという問題点があった。
【0023】
従来の感度可変受光素子は以上のように構成されているので、光電流Iphの流れる向きは常に一定で、感度が可変なのはこの光電流Iphの向きに対応する正の向きにおいてだけである。このため、光画像処理システムおよび光コンピューティングへの適用を行う場合、負の感度または負の重みをもたせることができないという問題点があった。
【0024】
従来の人工網膜素子は以上のように構成されているので、光源としてレーザ551が必要とされ、また、液晶556や高価な位相共役鏡554も必要とされるので、寸法や消費電力が大きくなり、かつ、価格が高価になるという問題点があった。
【0025】
従来の画像情報処理装置は以上のように構成されているので、画像の処理を行うには、画像情報を一旦画像メモリ566に蓄積し、その後逐次画像情報を前処理部562に送り込み、画素単位に処理を行わなければならず、画素数が多くなると処理時間が長くなるという問題点があった。
【0026】
また、従来の記憶素子は以上のように構成されているので、キャリア注入を効果よく行うためにシリコン酸化膜575をきわめて薄く均一に形成しなければならず、製造時に歩どまりが悪くなったり、素子構造が複雑になって製造工程が複雑になるなどの問題点があった。
【0027】
この発明は、画像検出と同時に種々な画像処理のできるイメージセンサを適用した画像感知および処理のための装置を得ることを目的とする。
【0028】
また、この発明は、感度を負から正まで連続的に変られる受光素子を適用した画像感知および処理のための装置を得ることを目的とする。
【0029】
【課題を解決するための手段】
この発明の請求項1に係る画像感知および処理のための装置は、2次元アレイと、複数の制御電極に各電圧ベクトルで規定される電圧を印加する制御回路と、複数の記憶ユニットを有する1次元メモリとを備え、この1次元メモリは、前記制御電極の一つの電圧ベクトルで規定される電圧を前記複数の制御電極に与えて一つ出力電極から得られる第1のデータを一つの記憶ユニットに保持した後に別の記憶ユニットへシフトし、前記制御回路が別の一つの電圧ベクトルで規定される電圧を前記複数の制御電極に与えて別の一つの出力電極から得られる第2のデータを前記第1のデータと足し合わせて該別の記憶ユニットに記憶することができるようにしたものである。
【0030】
この発明の請求項2に係る画像感知および処理のための装置は、2次元アレイと、複数の制御電極に各電圧ベクトルで規定される電圧を印加する制御回路と、複数の記憶ユニットを有する1次元メモリと、前記2次元アレイの受光素子の接続する出力電極を前記1次元メモリの複数の記憶ユニットの各々と接続可能とし、それぞれの接続を選択的に切替える切替えスイッチとを備えたものである。
【0031】
この発明の請求項3に係る画像感知および処理のための装置は、受光素子の一方の端子を直接出力端子に、他方の端子はキャパシタンスを介してアースにかつ、スイッチングゲートを介して制御端子に接続し、この制御端子は各行毎に同じ制御電極に、他方の端子に接続された出力端子は各列毎に同じ出力電極に接続し、任意の電圧が出力される端子を持つ制御回路を制御電極に接続し、任意の出力電極からの電流を加える機構を持つ出力回路を有するイメージセンサを適用したものである。
【0032】
この発明の請求項4に係る画像感知および処理のための装置は、受光素子の一方の端子をキャパシタンスを介してアースに、スイッチングゲートを介して出力端子に、他方の端子は直接制御端子に接続し、この制御端子は各行毎に同じ制御電極に、出力端子は各列毎に同じ出力電極に接続し、さらに任意の電圧が出力される端子を持つ制御回路を上記制御電極に接続し、任意の出力電極からの電流を加える機構を持つ出力回路を有するイメージセンサを適用したものである。
【0033】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態1.
図1は、この発明の動作原理を例示する図である。図1において、1はVSPDのVSPDアレイ(受光素子のアレイ)、2は1個のVSPD(1個の受光素子)、3はVSPDアレイ1上に投影される画像、4は制御電圧ui をVSPDアレイ1へ供給する制御回路、5はVSPDアレイ1の出力電流ji を処理する神経ネットワーク、6は処理された画像を示す。
【0034】
この発明の核心部分はVSPD2のVSPDアレイ1である。このVSPD2は、例えばMSM(金属−半導体−金属)型の光検出器のことであり、その感度sは電圧uを制御ポートに印加することにより負から正の値に変化させることができ、
s=f(u)……(1)
であり、感度sは、VSPD2の出力ポートから接地へ流れる電流jを、VSPD2上の照射束Φeで割算したものとして定義され、
s=j/Φe……(2)
である。共通の電圧ui がVSPDアレイ1の第i行の制御ポートに与えられる。各列においてVSPD2の出力ポートは接続される。従って、k番目の列の個々のVSPD2からの電流は、合計され、合計電流jk を結果として生ずる。
【0035】
VSPDアレイ1はVSPD2の各列に対して、VSPD2上の照射束に対して重み付けされた合計を作る能力を有する。もしi番目の行およびj番目の列におけるVSPD2を流れる電流が、i番目の行におけるVSPD2の感度およびVSPD2の表面上の照射束Wijに比例していれば、重み付けされた総和は、ベクトル−マトリックス積、
j=Ws,……(3)
として書くことができる。ただし、W=(Wjk)は、VSPDアレイ1上に投影されている画像3のマトリックス表現を示し、sはVSPD2の1行の感度のベクトルであり、かつjは、VSPD2の列から接地へ流れる出力電流jk のベクトルである。感度スペクトルsの要素si は式(1)に特定されるように、制御ベクトルuの電圧ui により制御することができる。
【0036】
si =f(ui )……(4)
ベクトル−マトリックス積の基本的な演算に基づいて、マトリックス乗算
J=WS,……(5)
が実現される。これは、制御回路4を使用して1ラインずつマトリックスSをニューロチップに送り込み、かつ出力ベクトルjをマトリックスJについて時分割多重動作モードで記録することによって実現される。
【0037】
もし接続マトリックスTを有する単純な神経ネットワーク5が出力ベクトルjの処理のために加えられれば、画像マトリックスWは、任意のマトリックスで両側から乗算することができ、
V=TWS,……(6)
であり、Vは神経ネットワークの出力ベクトル
v=Tj=TWs……(7)
を時分割多重化された動作モードでライン毎に記録するマトリックスである。マトリックスVは、処理された画像6を含む。
【0038】
数多くの画像処理動作をこの種のマトリックス乗算を使用して行うことができる。例えば、種々の特徴を抽出して、サインおよびコサイン変換のような直交変換を行うことができる。いくつかの可能性については、この発明の後の実施例において説明しかつ例示する。
【0039】
時間依存画像の処理を可能にするために、ある種のリセッタブル積分器付きの神経ネットワーク5を用いる。
【0040】
【数1】
【0041】
であり、[0,t0 ]は、積分の時間幅である。例えば、動き検出を、設定
【0042】
【数2】
【0043】
を使用して行うことができる。なぜなら式(8)は、
v(t0)=T0 (W2 −W1 )s0 ……(13)
と書換えることができるからである。出力ベクトルvは、式(10)および(11)において特定された時間幅における2つの画像マトリックス間の差のみに依存する。もし投影された画像に動きがなければ(W1 =W2 )、システムは応答しない[v(t0 )=0]。
【0044】
垂直方向における注目焦点は、VSPD2の特定のいくつかの行だけを感度のよいものとし、すべての他の感度をゼロに設定することにより形成することができる。水平方向においては、注目焦点は、関係のない出力ベクトルjまたはvの要素を単に無視することにより形成することができる。多数の注目焦点を同様の方法で実現でき、かつ任意のシーケンスでその画像の画素を読出すことさえ可能である。
【0045】
システムの動作速度、すなわち1秒間に処理することができる制御ベクトルuの数は、VSPD2および電子回路の性能に依存する。例えば、GaAs金属−半導体−金属VSPD(MSM−VSPD)は、1GHz以上の非常に早い速度で動作することができる。この場合、性能を制限するものは、主に電子回路の速度である。複雑な電子回路を必要としない実現例は、典型的には約1MHzで動くことができる。神経ネットワーク5がシステムに含まれる場合には、ネットワークのハードウエア化装置の速度もまた制限要因である。現在、入手可能である神経ネットワークは、約1MHzで動作することができる[インテル(Intel)、64ニューロンを有するETANN−チップ参照]。
【0046】
実施の形態2.
図2は、エッジ抽出プロセスを例示する図である。図2において、1はVSPDのアレイ、2は1個のVSPD、3はVSPDアレイ1上に投影される画像、5はVSPDアレイ1の出力電流ji を処理する神経ネットワーク、6は処理された画像を示す。
【0047】
図2は、どのように斜めのエッジが単純なセットアップで抽出されるかを示す。画像3はVSPDアレイ1上に投影される。制御ベクトルuの要素は、感度ベクトルs=(2,−1,0,…0,−1)を結果として生ずる値に設定される。制御ベクトルの要素は、周期的に循環けた送りされる。式(5)のマトリックス表現において、ほぼ三重対角線のマトリックスは感度ベクトルのシーケンスを現わす。
【0048】
【数3】
【0049】
上記式(14)において、Nは感度ベクトルの長さ、すなわちVSPD2の行の数を示す。VSPDアレイ1の出力は接続マトリックスT=Sを用いて、神経ネットワーク5により処理される。神経ネットワーク5の出力ベクトルvは、処理された画像を1ライン単位で現わす。処理された画像6は、投影された画像3のただ抽出された斜めの端縁のみを含む。
マトリックスSおよびTは、TOEPLITZである。従って、両側からのこれらの2つのマトリックスと画像マトリックスWとの乗算もまた、核Kについての循環畳込みとして現わすことができる。
【0050】
【数4】
【0051】
動作原理の理解を容易にするために、意図的に単純なマトリックスSおよびTを上では選んでいる。もし任意のTOEPLITZマトリックス
Sjk=a(j+k)modN ……(16)
および
Tjk=b(j+k)modN ……(17)
を使用すれば、
K=abT ……(18)
の形式の核を有する畳込みが実現できる。aおよびbは長さNの任意のベクトルである。この形式の核を用いた2次元の畳込みは、2つの1次元の畳込みへ分解することができる。例えば、a=(−1,0,1,0,0…)T ,b=(1,0,0,…)(垂直端縁の抽出)、a=(1,0,0,…)T ,b=(−1,0,1,0,0,…)(水平端縁の抽出)およびa=(−1,0,1,0,0,…)T ,b=(−1,0,1,0,0,…)(斜めの端縁の抽出のためのもう1つの可能性)である。
【0052】
制御ベクトルの要素は、周期的に循環けた送りされることはすでに上に述べている。この種のけた送り動作は、アナログ電圧用シフトレジスタを使用することにより、ハードウエアで容易に実現できる。たとえば、電荷結合素子(CCD)またはサンプルおよびホールド回路の連鎖が、アナログ電圧用シフトレジスタとして働くことができる。また、アナログ電圧のためのシフトレジスタは、1ビットD/A変換器の組と協働する1ビット幅のディジタルシフトレジスタを使用することにより、またはl+1パルス符号変調(PCM変調)されたアナログ電圧レベルを得るために、長さlの1ビット幅のディジタルシフトレジスタの連鎖を使用することによりディジタル的に実現することができる。
【0053】
アナログ電圧用シフトレジスタのディジタルな実現は、閉ループ動作モードを得るために、その終端部をその入力に接続することができるという利点を有する。このことは、制御電圧をただ一度だけループ内に送込まなければならないことを意味する。そうすれば、電圧はループ内に記憶され、この記憶されたデータを使用して任意の数の画像処理サイクルを行うことができる。
【0054】
上に指摘したすべての畳込みおよび特徴抽出動作は、注目焦点機構およびこの発明の実施例1において述べられた時間依存画像の処理と組合せることができる。このことは、たとえば、画像のある領域における運動する斜め端縁の検出のためのシステムを構成することができることを意味する。
【0055】
実施の形態3.
この発明を用いて、また、入力画像Wに対してサイン(sin)変換、コサイン(cos)変換、ウォルシュ(WALSH)変換およびウェイブレット(wavelet)変換のような、1次元および2次元の変換を行うことも可能である。これは、1次元の基本システムの基本ベクトルを感度ベクトルおよび神経ネットワークの接続マトリックスTの行ベクトル双方に対して使用することにより達成される。例えば、2次元のコサイン変換は、設定
【0056】
【数5】
【0057】
を使用する場合に行われる。ただし、NはVSPDの行および列の数を示す。これは、式(6)をその明瞭な形式、
【0058】
【数6】
【0059】
で書くことにより確認することができる。正規化定数は別として、式(20)は、2次元のコサイン変換の定義である。式(19)および(20)におけるコサイン関数は、サイン関数で置き換えることもできその場合2次元サイン変換が得られる。
【0060】
実施の形態4.
図3は直接画像認識プロセスを例示する図である。図3において、1はVSPDのアレイ、2は1個のVSPD、3はVSPDアレイ1上に投影される画像、7は投影された画像をいくつかの類8の1つを示す分類器である。
【0061】
図4は画像認識プロセスの最適化のためのアルゴリズムを例示する図である。図4において、1はVSPDのアレイ、2は1個のVSPD、9はVSPDアレイ1上に投影される画像、10はメリット関数評価を示し、11は最適化アルゴリズムを示す。
【0062】
次に、この発明の実施の形態4を示す図3を特に参照する。出力ベクトルj(式(3)参照)は、画像Wの低次元の表現を構成する。本来の画像の代わりに、この表現は、画像の分類および認識のために使用することができる。
【0063】
たとえば、その表現は、多数の画像9の直接認識の目的のために、分類器7に送り込むことができる。このことは、本来の画像ではなく画像の低次元の表現のみが分類器7に記憶されることを意味する。分類の目的のためには、はるかに少ないデータ量を処理する。結果、分類器7の複雑さおよび分類時間が劇的に減少される。
【0064】
もし必要なら、画像分類/選択の品質は、最適の感度ベクトルsを選択することにより向上させることができる。これはこの発明の重要な点である。なぜならばしばしば画像それ自体よりも画像の低次元の表現を分類することの方がより困難な場合が多いからである。
【0065】
次に、選択プロセスを示す図4を参照する。初期化のために、感度ベクトルsを任意の値に設定する。ステップ1において、画像9がチップ上に投影される。出力ベクトルjを用いて、画像分離の品質を反映するメリット関数Qを計算する。これは、電流感度ベクトル(メリット関数評価10)を用いて実行される。ステップ2において、2つのメリット関数Qが最適化アルゴリズム11(たとえば、ランダムサーチ、シュミレーティッドアニーリング、遺伝学的アルゴリズムまたは勾配降下)に伝達される。最適化アルゴリズム11は、感度ベクトルsを適合的に変化させることによりメリット関数Qを最適化する。メリット関数Qが最適化されるか、または十分な品質の画像分離が達成されるまで、ステップ1および2が繰り返される。
【0066】
相関ベースの分類器を用いて、メリット関数Qの典型的な定義を次に与える。以下では、M入力画像W1 ,0≦1<MがVSPDアレイ1上に投影されること、j1 は結果として生ずる出力ベクトルであること、および結果出力ベクトルjを有する画像Wが認識されねばならないことが仮定される。相関ペースの分類器においては、類は、分類器(ここではj0 ,…,jM−1 )に記憶されているベクトルとして定義される。ベクトルjと記憶されたベクトルとの間の角度を距離の基準として用いて、ベクトルjは類のうちの1つ、すなわち最も小さい角度距離を有するベクトルj1 へ割当てられる。
【0067】
記憶されたベクトルj0 ,…,jM−1 の間の角度が大きいほど、この分類プロセスにおける曖昧さはより少なくなる。理想的な場合には、すべてのベクトルは直交する。従って、ベクトルj0 ,…,jM−1 のうちの任意の2つの間の角度の最小限が良好なメリット関数Qとして作用することができる。ついで、上で説明した最適化プロセスが、ベクトルj1 の間の最小の角度を最大にする感度ベクトルsを選択する。
【0068】
最後に、修正された最適化プロセスについて説明する。メリット関数Qは、すべての画像の提示の後に再び計算される代わりに各画像の提示の後に更新される。上に与えられたメリット関数の典型的な定義を用いることにより、この方式の利点は明らかになるであろう。最適化プロセスの間、このメリット関数は一度にすべての画像に依存せず、出力ベクトルが瞬間的に最も小さい角度距離を有する2つの画像、すなわち最も分離性の悪い2つの画像に依存する。従って、これら2つの画像をシステムにより頻繁に提示することが意味をなす。残りの画像はそれほど頻繁に提示する必要はない。なぜならばそれらは分離しやすく、かつメリット関数はそれらに依存しないからである。この結果、最適化プロセスを高速化することができる。メリット関数をずっとより早く計算することができるからである。
【0069】
投影された画像の全体の照度における変動は、相関ベースの分類器における分類プロセスに影響を与えないことが注目されねばならない。このような変動は、ベクトルj1 の長さのみを変化させ、それらの間の角度を変化させないからである。分類に先立ってベクトルj1 を標準化することにより、いかなる分類器も照度の変動の影響を受けないようにできる。
【0070】
さらに、もし感度ベクトルのすべての要素にわたる合計がゼロであれば、いかなる分類器においても分類プロセスは均一な背景光に対して不変である。その均一の照射のために発生される電流はVSPDの各列において相殺されるからである。
【0071】
もし最適化プロセスが失敗すれば、すなわち、もし十分な画像分離品質が達成できなければ、出力ベクトルjの情報内容が少ないまたは次元数が低すぎるとい可能性が非常に高い。この場合には、マトリックスJおよび/またはV(式(5)および(6)参照)を入力画像の低次元の表現として使用することができ、かつマトリックスSおよびTに、上に説明した最適化プロセスを施すことができる。その結果得られる表現の次元数は、マトリックスSおよびTの大きさを変化させることにより、自由に調整することができる。また、最適化プロセスの間に注目焦点を形成することができる。
【0072】
実施の形態5.
図5は色情報の処理を例示する図である。図5において、1はVSPDのアレイ、2は1個のVSPD、12はVSPDアレイ1の上に装着された色フィルタ、13は色フィルタ12の赤色の光に対して透明である部分、14は色フィルタ12の緑色の光に対して透明である部分を示し、15は色フィルタ12の黄色の光に対して透明である部分、16は色フィルタ12の青色の光に対して透明である部分を示す。
【0073】
図6は修正されたVSPD配置を有するVSPDアレイを示す図である。図6において、1はVSPDのVSPDアレイ、2は1個のVSPDを示す。
【0074】
図5はこの発明を単純なセットアップで使用して、生物学上の網膜のそれと同様の方法で色情報を処理することを可能にする色フィルタ12を示す。色フィルタ12はVSPDアレイ1の表面上に置かれる。色フィルタ12はセルに分割される。各セルは下のVSPDアレイ1の各VSPDセルに整合する。その位置に依存して、フィルタセルは、赤色の光に対する透明部分13、緑色の光に対する透明部分14、黄色の光に対する透明部分15または青色の光に対する透明部分16の色の内のただ1つだけを伝達する。フィルタの隣接した列内の色は、透明部分13および透明部分14または、透明部分15および透明部分16を、交互に繰返す。フィルタの隣接した行内の色は、赤色および黄色または緑色および青色を、交互に繰返す。
【0075】
フィルタのこの配置は、人間の網膜の構造から得ている。人間の網膜は、赤色、緑色および青色の光のためのセンサからの信号を、それらを脳に伝達する前に、赤色マイナス緑色の差信号および黄色マイナス青色の差信号に符号化する。この符号化の方法が、人間が赤色および緑色の間と、黄色および青色の間とに、それぞれ特に強い色のコントラストがあるという主観的な印象を持つ理由である。
【0076】
全く同一の符号化をこの発明を使用して実現できる。この目的のために、感度は、
【0077】
【数7】
【0078】
に従って設定される。このことは、感度si が対に分けられることを意味する。各対において、偶数の指数2iを有する感度は、透明部分13および透明部分15のフィルタを有するVSPDの行を制御し、かつ正の値に設定され、一方、奇数の指数2i+1を有する感度は、透明部分14および透明部分16のフィルタを有するVSPDの行を制御し、かつ相手方の感度の反転値、すなわち負の値に設定される。この発明のすべての他の画像処理動作は、この色符号化技術と組合わせることができる。その場合、処理は本来の画像に対しては行われず、色差信号、すなわち赤色マイナス緑色の差信号および黄色マイナス青色の差信号について行われる。
【0079】
生物学上の網膜におけるセンサは、VSPDアレイ1におけるセンサのようにアレイ状に配列されてはいない。VSPDの六角形状の配列が、生物学上の網膜のセンサの構成により類似している。図6はVSPD2の六角形状の配列を実現する2つの可能性を示す。図6(A)は1行おきにVSPD2をDの距離だけ移動させ、図6(B)は各行の1列おきにVSPD2を取除くことにより六角形状の配置を実現する。ただし、2Dは行方向の隣接VSPD2間の距離を示す。随意に、六角形状のVSPD2の形状は、長方形状の形状の代わりに使用することができる。
【0080】
実施の形態6.
以下、この発明の実施の形態6を図について説明する。図7は感度可変受光素子2次元アレイの構造であり、21は2つの端子間の電圧の大きさにより光から電流への変換効率が変わる感度可変受光素子から成る受光エレメント、22は制御電極、23は複数の電圧データを記憶しそのデータの転送が可能でさらに記憶された電圧データの一部が制御電極に接続された構造を持つ制御回路、24,25,26はそれぞれ制御回路23に記憶された電圧データの一部である電圧ベクトル、27は出力電極、28は記憶したデータをシフトできる機能についた1次元メモリである。
【0081】
感度可変受光素子の具体例としては、例えば図8に示されるような構造が挙げられる。半導体基板501の上に一対のショットキー電極502,503が設けられており、光から電流の変換効率は端子間の電圧の大きさに比例する。またその電圧の極性により電流の方向が変わる。
【0082】
次に3×3のフィルタ行列と画像の積和演算の動作の説明をする。
今、制御回路23に三つの電圧ベクトル24,25,26が記憶されており、それぞれの電圧ベクトルは、i−1,i,i+1行目の3行の制御電極に電圧を印加するようになっているとする。入力画像が行列
G={g(i,j)}……(22)
で表されると、まず一番目の電圧ベクトル24を制御電極22に接続したときの、j−1列目の出力は、
【0083】
【数8】
【0084】
となる。次に1次元メモリ28の中身を一つずつ右にシフトしてやると、上式の値はj列目のメモリに入ることになる。続いて2番目の電圧ベクトル25を制御電極22に接続すると、j列目のメモリの中身は、上式の結果と足し合わされて、
【0085】
【数9】
【0086】
となる。更に同様に、1次元メモリ28の中身を一つずつ右にシフトさせた後、3番目の電圧ベクトル26を制御電極22に接続すると、j+1番目のメモリの中身は、
【0087】
【数10】
【0088】
となり、f(i,j)は画素g(i,j)の周りで行列
A={a(x,y)}
による積和演算を行った結果に相当する。他の列についても全く同様の演算が行われており、このようにして任意の2次元積和演算が実行できる。今の例では電圧ベクトルをかける真中の行はi行であったが、これを上から下までスキャンアレイをN×N画素とすれば、3(N−2)回の繰り返しによって(N−2)×(N−2)画素の出力画像が得られる。
【0089】
さらに、フィルタの大きさが(2n+1)×(2n+1)の場合も同様の動作を行えば、(2n+1)(N−2n)回の繰り返しによって(N−2n)×(N−2n)画素の出力画像が
【0090】
【数11】
【0091】
という形で得られる。
また、(2n+1)×(2n+1)のマスクサイズの積和演算を2回(2種類)、直列に実行する処理は、(4n+1)×(4n+1)のフィルターマトリックスを使った処理に帰着できる。もっと多段の場合も同様である。
【0092】
出力部は図9のように、切り替えスイッチ29を用いたものでも良く、この場合データをシフトする機能を持たない1次元メモリ30で良い。
【0093】
受光素子は、図8に示したMSM構造に限らず、端子間電圧により光から電流への変換効率が変わるものならば何でも良い。例えば図10に示したpnpタイプ、また光導電体でも良い。もちろん、材料はシリコン、アモルファスシリコン、ガリウム砒素等何でも良い。
【0094】
実施の形態7.
図11、図12は各受光エレメント21の中にスイッチングゲート36とキャパシタンス35を作り込んだものの例である。31は任意の出力電極からの電流を加える機構を持つ出力回路で、感度可変受光素子32の一方の端子は直接出力端子33に、他方の端子はキャパシタンス35を介してアースに、かつスイッチングゲート36を介して制御端子34に接続されている。37はゲート信号である。感度可変受光素子32は、実施例1同様色々なものが考えられる。
【0095】
次に3×3のフィルタ行列a(x,y)と画像の積和演算の動作の説明をする。
画素(i,j)に注目する。まず、光を照射する前にこの画素近傍の受光エレメント21の光感度を設定する。例えば画素(i−1,j−1)を設定するには(i−1)番目の制御電極にフィルタの要素を印加し画素(i−1,j−1)のスイッチングゲート36をオンにする。これにより電圧がキャパシタンス35に記憶される。光感度が設定したらスイッチングゲート36はオフにする。同様にして3×3の光感度を設定する。次に画像g(i,j)を照射するが、このとき(j−1)列、j列、(j+1)列の出力電極からの電流を加える。その結果
【0096】
【数12】
【0097】
となり、f(i,j)は画素g(i,j)の周りで行列a(x,y)の積和になる。これをすべての画素に対して実行すれば、任意の2次元フィルター行列と画像の積和が得られる。このとき、列に関してはN/3の演算は同時に実行できる。
【0098】
同様にして3×3よりも大きなフィルタ行列との積和演算も可能である。
【0099】
実施の形態8.
図13も各受光エレメント21の中にスイッチングゲート36とキャパシタンス35を作り込んだものの例である。ここでは感度可変受光素子32の一方の端子はキャパシタンス35を介してアースに、スイッチングゲート36を介して出力端子33に、他方の端子は直接、制御端子34に接続されている。
【0100】
このときの動作は以下のようになる。まず、一回目のクロックではスイッチングゲート36を閉じたまま制御端子34に電圧を印加する。これにより、感度可変受光素子32からの光電流は、キャパシタンス35に溜められる。そして次に同じ制御端子34に電圧が印加されるときに、スイッチングゲート36を開いてやると、感度可変受光素子32からの光電流とキャパシタンス35からの放電による電流が一緒になって出力端子33に出力される。各画素においてこれを行えば、一度画像を記憶したのち、次にフレームでの画像との和や差をとれることになる。また、スイッチングゲート36を開く前に複数回制御端子34に様々な電圧を印加してやれば、複数の画像処理結果の足し合わせが可能となる。
【0101】
また、次のような動作をさせれば実質的に感度を向上させることができる。まずはスイッチングゲート36を閉じたまま制御電極に電圧を印加する。これにより、感度可変受光素子32からの光電流は、キャパシタンス35に溜められてゆく。そしてあるクロックでスイッチングゲート36を開いてやると、それまでの照射時間に溜められた電荷が放出される。これにより、感度可変受光素子32単体に短いクロックでアクセスした場合よりも大きな電流値が得られる。
【0102】
図13と同様の動作は、キャパシタンスとスイッチングゲートの組み合わせだけでなく、図14のようなCCD的な動作を用いても実現できる。この場合、感度可変受光素子32の一方の端子は直接、制御端子34に接続されており、他方の端子は拡散によって作られた入力ダイオード38に接続されている。転送される電荷が例えば正孔の場合、入力ダイオード38と出力ダイオード40はp型、基板はn型となる。39は入力ゲートである。
【0103】
この場合、入力ゲート39に電圧がかかっていない状態では、p層の方がポテンシャルが低いため、正孔はまず入力ダイオード38に溜められる。そしてある瞬間に入力ゲート39に充分大きな電圧を加えて、表面ポテンシャルを下げてやると、入力ダイオード38から出力ダイオード40に電荷が流れ出し、出力端子33から取り出されることになる。
【0104】
実施の形態9.
図15は各受光エレメント21が2個の感度可変受光素子32から構成される例である。片方の受光素子は一方の端子は行毎に同じ制御端子22に他方の端子は各列毎に同じ出力電極27に接続される。他方の受光素子では一方の端子は列毎に同じ制御端子22に他方の端子は各行毎に同じ出力電極27に接続される。
【0105】
次に動作について説明する。
まず、一方の端子が行毎に同じ制御端子に接続されている受光素子について考える。各制御電極22に制御電圧を加えると行毎に光感度が設定される。このとき画像を照射すると各光電流は列毎に加えられて出力電極27から取り出される。このように縦方向の制御電圧ベクトルと画像の1次元積和演算が行われる。同様に、一方の端子が列毎に同じ制御電極22に接続されている受光端子では横方向の制御電圧ベクトルと画像の1次元積和演算が実行される。これらの縦と横の両方向の処理結果が同時に得られる。
【0106】
また得られた両方向の出力信号を外部回路で合成すれば2次元的な画像処理も可能である。
【0107】
実施の形態10.
図16は感度可変受光素子の2次元アレイの両側から光を入射する構成の例を示す。図中、41は感度可変受光素子の2次元アレイで、各エレメントが独立なアレイでも良いし、上記実施例で示したような構成のイメージセンサでもよい。42,43はそれぞれ光入力で、これは一様光でも線状の1次元パターンでも2次元パターンでもよい。
【0108】
両方の光が入力画像の場合は、2つの画像の和にたいして画像処理が行われる。
片方の光は入力画像で他方は各画素に対する制御信号の場合は、各画素に対してオフセットを加えてから画像処理が行われる。
【0109】
実施の形態11.
図17は1個だけがゼロボルト以外の電圧で他はすべてゼロボルトである電圧ベクトルに対しゼロボルトでない電圧の位置が任意に変わる制御回路を有する場合の構成例を示し、前記図11と同一部分には同一符号を付して重複説明を省略する。
【0110】
このイメージセンサを用いた画像の検出の動作を説明する。
まず、1行目の制御電極22だけ1Vを印加する。1行目の各画素は同じ光感度を持つことになる。この状態で画像を照射すると、1行目の各画素での光パワーに比例した電流が出力電極27から取り出される。これは入力画像の1行目が検出されたことになる。そして、この1Vを印加する行を2,3,・・とずらしていけば、入力画像が行毎に検出される。1つの行内ではすべて並列に検出されるので出力回路31からの画像信号の取り出しを並列にすれば、高速画像検出が可能になる。また、従来の画像信号との整合性を考慮して、出力回路31からの画像信号はシリアル信号にしてもよい。
【0111】
また、この印加電圧を1Vから他の電圧を変えれば光感度も変わる。すなわち、入力光のパワーのレンジが変わっても制御電圧による補正により出力レベルを一定に保つことも可能である。
【0112】
また、ゼロボルト以外の電圧をすべての行に印加するのではなく、特定の行だけに印加すれば入力画像の部分画像のみの検出が可能になる。
【0113】
同様に一定間隔で電圧を印加すれば、任意の分解能で画像を検出することができる。粗い画像情報しか必要でないときは、分解能を落すことにより高速処理が可能になる。
【0114】
実施の形態12.
図18はこの発明の実施の形態12に係る二つのp+ n− 接合を用いてp+ 層同士をつなげた対称構造の感度可変受光素子を示す断面図であり、51は制御電圧VB を印加する側の電極(以下「制御電極」と呼ぶ)、52は出力電流Iphを取り出す側の電極(以下「出力電極」と呼ぶ)、53は正と負の領域にわたって出力を可変とすることができる電源(以下「可変電極」と呼ぶ)、54はp+ 型半導体層(以下p+ 層という)、55はn− 型半導体層(以下n− 層という)、56は制御電極51側のpn接合部にできる空乏層、57は出力電極52側のpn接合部にできる空乏層である。制御電極51、出力電極52とp+ 層54は、それぞれオーミックコンタクトとなっている。また、p+ 層54、n− 層55には入射光を吸収するすべての半導体材料、例えば、GaAs,AlGaAs,InGaAs,Si等が用いられる。
【0115】
つぎに動作について説明する。
図18に示すように、入力光はこの感度可変受光素子に対して垂直方向から入射する。そして、制御電極51にかける電圧VB が0の場合、光が当って空乏層56,57付近に発生した電荷はpn接合の電位障壁を超えられず、またその他の場所で発生した電荷もこの素子の対称性によって相殺され、出力電流Iphは0となる。
【0116】
また制御電極51にかけるVB を正とすると、出力電極52側の空乏層57が広がり、空乏層57付近に発生した電荷は電極51,52間の電位差に引かれて正の出力電流Iphを生み出す。このとき、出力電流Iphの発生に主に寄与するのは、空乏層57の内部および空乏層57の拡散長の範囲内で発生した電荷であり、空乏層57の厚さは制御電圧VB に依存することから、出力電流Iphは結局制御電圧VB に依存することになる。
【0117】
さらに制御電圧VB が負の場合には、制御電極51側の空乏層56が広がり、同様にして制御電圧VB に依存する負の出力電流Iphが得られることになる。以上のプロセスにより、図18の感度可変受光素子は、制御電圧VB によって出力電流Iphが負から正まで、すなわち感度を負から正まで連続的に変えられることになる。なお、2つのp+ 層54の不純物濃度は互いに変えることができ、また半導体材料も互いに異なるものとして、感度非対称な応答を示すようにすることもできる。
【0118】
実施の形態13.
図19はこの発明の実施の形態13に係る感度可変受光素子を示す断面図であり、図中51〜54は図18と同じである。また58はn+ 型半導体層(以下n+ 層という)、59aは制御電極51側p+ 層54とn+ 層58の間に挟まれるi(intrinsic)型半導体層(以下i層という)、59bは出力電極52側p+ 層54とn+ 層58の間に挟まれるi型半導体層(以下i層という)である。すなわち、本実施例に係る空乏層は、p−i−n構造をなす。
【0119】
本実施の形態の感度可変受光素子の動作プロセスは前述の実施の形態12と同様であるが、i層59a,59bの方がn+ 層58よりも空乏層が広がるため、接合間の容量が減り、応答速度が速くなる。なお、半絶縁製基板の上に直接p+ 層が載った構造でもこれと同様の効果が得られる。
【0120】
実施の形態14.
図20はこの発明の実施の形態14に係る感度可変受光素子を示す断面図であり、図中51〜57は図18と同じである。また60aは制御電極51側p+ 層54とn− 層55の間に挟まれる薄いn+ 型半導体層(以下n+ 層という)、60bは出力電極52側p+ 層54とn− 層55の間に挟まれる薄いn+ 型半導体層(以下n+ 層という)である。
【0121】
本実施の形態の感度可変受光素子の動作プロセスは実施の形態12,13とそれと同様であるが、n+ 層60a,60bの方がn− 層55よりも空乏層56,57が広がりにくいため、制御電圧VB が小さいときには電圧の変化に対する空乏層56,57の広がり方の変化が小さい。しかし、制御電圧VB がある程度大きくなると空乏層56,57がn+ 層60a,60bからn− 層55まで達するため、電圧の変化に対する空乏層56,57の広がり方の変化が大きくなる。
【0122】
従って、本実施の形態の感度可変受光素子においては、制御電圧VB が小さいうちは感度の変化が小さく、制御電圧VB が大きくなると感度の変化も大きくなる。よって、本実施の形態の感度可変受光素子によれば、制御電圧VB を0にセットしたときは、オフセットや電圧の揺らぎ等があった場合でも出力電流Iphが抑えられ、揺らぎ等に対する耐性が上がる。
【0123】
実施の形態15.
図21はこの発明の実施の形態15に係る感度可変受光素子を示す断面図であり、図中51〜57は図18と、59a,59bは図19と、また60a、60bは図20と同じである。本実施の形態の感度可変受光素子は実施の形態13と同様、空乏層についてp+ −i−n− 構造を基本としているが、他方実施の形態14と同様、p+ 層54とi層59a,59bの間にそれぞれ薄いn+ 層60a,60bを挟んでいる。
【0124】
本実施の形態の感度可変受光素子の動作プロセスは実施の形態12〜14とそれと同様であるが、空乏層について上述のようなp+ −n+ −i−n− 構造となっているため、実施の形態13のような速い応答速度と、実施の形態14のような電圧の揺らぎに対する耐性の両方の効果が得られる。なお、この効果は、半絶縁性基板の上にn+ 層とp+ 層が載った構造においても得られる。
【0125】
実施の形態16.
図22はこの発明の実施の形態16に係る感度可変受光素子を示す断面図であり、図中51〜57は図18と、60a,60bは図20と同じである。また61aと62aはn+ 層60aのそれぞれ上下に配置されたn++型半導体層(以下n++層という)とn型半導体層(以下n層という)、61bと62bはn+ 層60bのそれぞれ上下に配置されたn++層とn層である。すなわち、本実施の形態の感度可変受光素子は、実施の形態14のそれに類似した構造となっているが、p+ 層54とn− 層55の間に、n++層61a,61b,n+ 層60a,60b,n層62a,62bの順で不純物濃度が段階的に減少するn型層を挟んでいるため、電圧に対する感度の変化を線形にすることができる。
【0126】
実施の形態17.
図23はこの発明の実施例17に係る感度可変受光素子を示す切欠斜視図であり、図中51〜57は図18と同じである。本実施例においては、積層構造は実施例12と同じであるが、制御電極51とp+ 層54の部分および出力電極52とp+ 層54の部分をそれぞれ櫛形にし、互いに歯の部分に組み入れている。
【0127】
本実施例の感度可変受光素子は実施の形態12のそれと同様に動作するが、本実施例においては単位面積当たりの受光部の面積を実質的に増加させることができるため、感度を上げることができる。なお、本実施例においては、感度可変受光素子の積層構造を実施の形態12に合わせたが、前述の実施の形態13〜16のいずれと合わせても同様に櫛形構造として感度を向上させることができる。
【0128】
実施の形態18.
図24はこの発明の実施の形態18に係る感度可変受光素子を示す断面図であり、図中51〜57は図18と同じである。本実施の形態においても、積層構造は実施の形態12と同じであるが、制御電極51および出力電極52の面積をp+ 層54の面積に比べ小さくしている。
【0129】
本実施例の感度可変受光素子も実施の形態12のそれと同様に動作するが、p+ 層54は導電性が高いため、光電流Iphの流通については、p+ 層54の頂面のすべてを電極51,52が覆っていなくても支障はない。そして、本実施の形態においては、電極51と52の面積がp+ 層54の対応部分に比べて小さいため、入射光は、p+ 頂面層の電極51,52に覆われていない部分からも透過して、直接空乏層56,57に当る。よって、本実施の形態によれば、透明電極を用いなくても電流出力が大きくなり、光利用率を上げることができる。なお、本実施の形態においては、感度可変受光素子の積層構造を実施の形態12に合わせたが、実施の形態13〜16のいずれの積層構造も採用することができる。
【0130】
実施の形態19.
図25はこの発明の実施の形態19に係る感度可変受光素子を示す断面図であり、図中51〜57は図18と同じである。本実施の形態においても、積層構造は実施例12および上記実施の形態18と同じであるが、p+ 層54は、拡散によって製造され、コンパクトな平面構造になっている。なお実施の形態13〜17の両電極51,52間に段差のある積層構造は、いずれも拡散等によってこのような平面構造とすることができる。
【0131】
実施の形態20.
図26はこの発明の実施の形態20に係る感度可変受光素子を示す断面図であり、図中51〜57は図18と同じである。本実施の形態の感度可変受光素子は、実施例18のp+ 層54一部露出構造および実施例19の平面構造の両方を採用しながら、実施の形態17の櫛形構造を実現したものである。
【0132】
本実施の形態の感度可変受光素子は、実施の形態17,18および19の各感度可変受光素子と同様に動作するが、ここでは、櫛形構造そのものはp+ 層54自身によって構成されており、制御電極51と出力電極52は配線部にしかかぶっていない。本実施例によれば、実施の形態19と同様のコンパクトな受光素子となり、かつ実施の形態17および18と同様感度と光利用率の高い受光素子となる。
【0133】
実施の形態21.
図27はこの発明の実施例21に係る感度可変受光素子を示す断面図であり、図中51,53,56,57は図18と同じである。また64のp+ 半導体層(バンドキャップがより広い半導体層;以下p+ 層という)と65のn− 半導体層(バンドキャップがより狭い半導体層;以下n− 層という)は、互いに吸収波長帯が異なり、p+ 層64はn− 層65よりもバンドギャップが広くなるようにする。p+ 層64には例えばAlGaAsを、またn− 層65にはGaAsを用いることができる。
【0134】
本実施の形態の感度可変受光素子は、基本的には実施の形態12の各感度可変受光素子と同様に動作するが、素子の垂直上方から入射する光について、p+ 層64では吸収されずn− 層65のみで吸収されるような波長を選択してやると、入射光が減衰せずに直接空乏層56,57に当るため、高い感度が得られる。
【0135】
実施の形態22.
図28はこの発明の実施の形態22に係る感度可変受光素子を示す断面図であり、図中51〜53,56,57,64,65は図27と同じである。本実施の形態においては、p+ 層64とn− 層65の間に、ドープ先をp+ 層64と同じ半導体にしたn− 層66が挿入される。
【0136】
本実施の形態の感度可変受光素子は、基本的には実施の形態21の各感度可変受光素子と同様に動作するが、入射光について、p+ 層64およびn− 層66では吸収されずn− 層65のみで吸収されるような波長を選択すると、制御電圧VB が小さいときには空乏層56,57がn− 層66の中でしか広がらないため感度が低く、他方制御電圧VB がある程度大きくなると、空乏層56,57がn− 層66からn− 層65まで達するため感度が高くなる。よって、本実施の形態によれば、制御電圧VB によって波長感度特性を変えることができる。
【0137】
実施の形態23.
図29(a)と(b)は、それぞれこの発明の実施例23に係る感度可変受光素子(一入力多出力型と多入力一出力型)を示す平面構成図であり、図中51〜53は図18と同じである。両図においては、実施例12の積層構造を採用する。
【0138】
これらの図に示す感度可変受光素子は、基本的には実施の形態12のそれと同様に動作するが、図29(a)の一入力多出力型の構成においては、制御電圧VB を一つのラインで変えてやることにより、多くの受光部の感度を一度に変化させることができる。また、図29(b)の多入力一出力型の構成においては、各受光部の感度をそれぞれの制御電圧VB1,VB2,……等で変えながら受光することにより、各受光部からの出力の和を素子全体の出力として取り出す。なお、これら一入力多出力および多入力一出力の形は上記実施の形態12〜22のいずれかの受光素子についても実現できる。
【0139】
実施の形態24.
図30はこの発明の実施の形態24に係る感度可変受光素子アレイを示す平面構成図であり、図中70は感度可変受光素子アレイに配置される各感度可変受光素子、71は正と負の領域にわたって出力を可変とすることができる共通制御電極(電源を接続される共通な電極)で、ここでは制御電圧ベクトル(……,Vi−1 ,Vi ,Vi+1 ,……)を図に表示する便宜のため、単一のブロックで表してある。また72は出力電流を取り出す共通出力電極(電源を接続されない方の共通な電極)で、電極71と同様、出力電流ベクトル(……,Ij−1 ,Ij ,Ij+1 ,……)を図に表示する便宜のため、単一のブロックで表してある。なお、各感度可変受光素子70は、実施の形態12の積層構造を有するものとする。
【0140】
本実施の形態の感度可変受光素子アレイは、上記実施の形態23に係る図29(b)の多入力一出力の構成を、電源71と縦方向の感度可変受光素子アレイ(……,Sj−1 ,Sj ,Sj+1 ,……)において組み入れ(縦方向の感度可変受光素子アレイの出力電流の和がそれぞれ……,Ij−1 ,Ij ,Ij+1 ,……となる)、また図29(a)の一入力多出力の構成を、横方向の各配線(ライン)とこの配線に接続した横方向の感度可変受光素子アレイ(Sj 等、各Sj 等から出力がある)において組み入れている。
【0141】
この感度可変受光素子アレイにおいては、横方向の一つのライン上に並ぶ感度可変受光素子に印加する電圧を共通にする。そうすると、所定の光入力パターンに対して、横方向の各ラインに掛ける電圧のセット、制御電圧ベクトル(……,Vi−1 ,Vi ,Vi+1 ,……)に応じて、各感度可変受光素子70からの出力電流値の演算結果(縦方向への和)が、縦方向の各ラインから電流出力ベクトル(……,Ij−1 ,Ij ,Ij+1 ,……)の形で並列に取り出される。よって、本実施の形態によれば、負の感度または負の重みをもたせることができる、光画像処理システムおよび光コンピューティングへの適用に適した感度可変受光素子アレイを得ることができる。なお、本実施の形態のような受光素子のアレイは、実施の形態12〜22のいずれの受光素子についても実現できる。
【0142】
実施の形態25.
図31はこの発明の実施の形態25に係る感度可変受光素子アレイを示す平面構成図であり、図中70〜72は図30と同じである。また73はそれぞれ横方向の各感度可変受光素子の上方に位置を合わせてアレイ状に配置したLED(Light Emitting Diode;発光ダイオード)、74はLED73に電流(LED注入電流ベクトル(……,Jj−1 ,Jj ,Jj+1 ,……))を注入するための電極で、このベクトルを図に表示する便宜のため、単一のブロックで表してある。
【0143】
本実施例の感度可変受光素子アレイは、基本的には実施の形態24のそれと同様に動作する。すなわち、各感度可変受光素子70は、制御電圧可ベクトル(……,Vi−1 ,Vi ,Vi+1 ,……)により、各感度可変受光素子70間で感度を変えながら、各LED73からのLED注入電流ベクトルに応じた強度パターンの光を受け取る。そして、列ベクトルたる制御電圧ベクトルと行ベクトルたるLED注入電流ベクトルのベクトルマトリックス演算に相当する結果が電流出力(……,Ij−1 ,Ij ,Ij+1 ,……)として取り出される。なお、本実施例のような受光素子のアレイは、実施の形態12〜22のいずれの受光素子についても実現できる。
【0144】
実施の形態26.
図32はこの発明の実施の形態26による人工網膜素子の構成を示す構成図である。図において、81は感度可変受光素子ユニットがアレイ化された受光素子アレイである。このように多数の感度可変受光素子がアレイ化される場合には、制御電圧の印加方が問題となるが、アクティブマトリックス駆動法による図32に示す構成で電圧印加は達成される。
【0145】
図32において、82は受光素子アレイ81にX−データ信号94を与えるXデータドライバ、83は受光素子アレイ81にY−データ信号95を与えるYデータドライバ、84は受光素子アレイ81の出力信号96の処理を行う信号処理回路である。
【0146】
また、各感度可変受光素子ユニットにおいて、91はGaAs上に集積化された電界効果トランジスタ(FET)、92はキャパシタ、93は感度可変受光素子である。
【0147】
感度可変受光素子は、印加される制御電圧によって素子の光検出感度が変化するものである。そのような感度可変受光素子として、例えば、GaAs基盤上に形成されたMSM(金属−半導体−金属)構造のものがある。これは、GaAs上にAlによってショットキーコンタクトが形成されたものである。その構造は電極構造が対称形となっているので、印加される制御電圧の極性が変わることにより、検出感度のみならず、流れる光電流の方向、すなわち、感度の極性をも制御可能である。
【0148】
次に動作について説明する。
まず、Xデータドライバ82が受光素子アレイ81の第1行目にX−データ信号(FETのゲート信号)94を与えて1行目のFET91をオンすると同時に、Yデータドライバ83が受光素子アレイ81にY−データ信号95を印加する。Y−データ信号95は、感度可変受光素子93に対する感度制御信号となっている。そして、感度制御信号はキャパシタ92に記憶されることになる。
【0149】
以上の処理をアレイ数n(図32の場合はn=4)に等しい回数行えば、すべての感度可変受光素子ユニットに感度制御信号が記憶される。この状態で、例えば受光素子アレイ81の上に設けられた発光素子アレイ(図示せず)を発光させ、出力信号96を取り出せば、ベクトル−マトリックス演算が行える。
【0150】
そのような受光素子アレイ81を人工網膜素子として使用する際の方法について、図33を参照して、以下、説明する。図33において、97は感度可変受光素子ユニット、941〜94nはそれぞれ受光素子アレイ81の各行に与えられるX−データ信号、951〜95nはそれぞれ受光素子アレイ81の各列に与えられるY−データ信号を示す。また、961〜96mはそれぞれ出力信号を示す。
【0151】
次に動作について説明する。
まず、Xデータドライバ82は、受光素子アレイ81の奇数行目に同時にX−データ信号941、943,・・・を印加する。それと同時に、Yデータドライバ83は、Y−データ信号951,952のみ印加する。ここで、Y−データ信号951は正極性の信号、Y−データ信号952は0V(感度0の信号)である。
【0152】
次に、Xデータドライバ82は、受光素子アレイ81の偶数行目に同時にX−データ信号942、944、・・・を印加し、それと同時に、Yデータドライバ83は、Y−データ信号951,952のみ印加する。ここでは、Y−データ信号951は0V、Y−データ信号952は負極性の信号である。なお、正極性の信号と負極性の信号の絶対値は等しい。このようにして、受光素子アレイ81の第1列目と第2列目に、図33に示すように、感度が設定されたことになる。
【0153】
このとき、受光素子アレイ81にテレビカメラなどからの画像信号が照射されているとすると、第1列目と第2列目の各感度可変受光素子93から信号が得られる。ここで、図33に示すように、第1行目と第2行目と、第3行目と第4行目と・・・、第n−1行目と第n行目とからの出力をそれぞれ加え合わせた後出力する。そして、各出力信号961〜96mは信号処理回路84において記憶される。
【0154】
移動物体の抽出は、以下のように行われる。例えば、第1行目と第2行目の出力の和の出力信号961について説明する。受光素子アレイ81の1行1列の要素の感度は正、1行2列および2行1列の要素の感度は0、2行2列の要素の感度は負であるから、その4要素によるブロックにおける画像信号が静止画像であるなら、出力信号は0である。そして、画像信号が動画像であるならば、出力信号は0にならない。
【0155】
画像には濃淡があり、各素子に照射される光量に差があるときには、静止画像の場合であっても和は0にならないが、通常、素子の集積度は高く隣り合った素子間で照射光量にほとんど差がないので、あるブロック内の各素子に対する照射光量は同じであるとみなせる。なお、画像のパターンが細かくブロック内の各素子の照射光量が等しくならない場合には、図34に示すように、出力信号を微分すればよい。なお、図34において、991〜99mは微分器(微分要素)である。
【0156】
次に、3列目と4列目について、同様の処理を行う。すなわち、Xデータドライバ82は、受光素子アレイ81の奇数行目に同時にX−データ信号941,943,・・・を印加する。それと同時に、Yデータドライバ83は、Y−データ信号953,954のみ印加する。ここで、Y−データ信号953は正極性の信号、Y−データ信号954は0Vである。
【0157】
次に、Xデータドライバ82は、受光素子アレイ81の偶数行目に同時にX−データ信号942,944,・・・を印加し、それと同時に、Yデータドライバ83は、Y−データ信号953,954のみ印加する。ここでは、Y−データ信号953は0V、Y−データ信号954は負極性の信号である。そして、加算信号である出力信号961〜96mが、第1列目と第2列目の処理の場合と同様に取り出され、信号処理回路84はそれらを記憶する。
【0158】
さらに、第5列目と第6列目以降最終列までについても同様の処理を行う。最終列の処理終了後、信号処理回路84は記憶している各信号を順に並べることにより、移動物体のみが含まれる出力画像を得ることができる。
【0159】
そして、以上の処理を繰り返せば、移動物体が移動している様子がわかる複数画像が得られる。なお、上記実施例では奇数列に正極性のY−データ信号を、そして、偶数列に負極性のY−データ信号を印加するようにしたが、極性を逆にしてもよい。
【0160】
実施の形態27.
図35はこの発明の第2の実施の形態による人工網膜素子における受光素子アレイの構成を示す構成図である。全体の構成は、図32に示すものと同様である。この場合には、Xデータドライバ82は第1の実施の形態の場合と同様に動作する。Yデータドライバ83の動作タイミングは第1の実施の形態の場合と同じであるが、負極性信号の印加を行わない。すなわち、この実施の形態の場合には、Yデータドライバ83は、第1の実施の形態において負極性の信号を印加したタイミングに対応したタイミングで、正極性の信号を受光素子アレイに印加する。従って、この場合には、図35に示すような感度が設定される。
【0161】
そして、第1の実施の形態では2行の出力の和がとられたのに対して、ここでは、各差動増幅器981〜98mが、各2行の出力の差をとる。なお、信号処理回路84は、第1の実施例の場合と同様の処理を行う。このような構成すれば、Xデータドライバ82およびYデータドライバ83による素子駆動はより簡単になる。
【0162】
なお、画像のパターンが細かいときや、物体の移動方向の識別が必要な場合には、差動増幅器981〜98mを微分機能を有するものとすればよい。
【0163】
実施の形態28.
図36はこの発明の実施の形態28による画像情報処理装置を示す構成図である。図において、101はパッケージにマウントされた受光デバイス(受光部)であり、102はその受光面を示す。103は受光デバイス101から処理された画像を入力する前処理部(受光部制御部)である。その他のものは同一符号を付して図56に示すものと同一のものである。
【0164】
図37は受光デバイス101の構造を示す斜視図である。図において、109は1対のショットキー電極よりなる1画素分の記憶機能を有する受光素子、110はGaAs基板(半導体)、111は受光素子109への電圧印加ライン、112は受光素子109からの光電流出力ラインである。ショットキー接合のショットキー界面には、界面トラップによるトラップキャリアが存在する。
【0165】
図38は受光デバイス101の光電流出力方式を説明するための説明図である。図において、113は照射画像パターンまたは受光感度分布を示す。電圧印加ライン111に、順次、電圧Vt ,Vt+1 ,・・・,Vt+n が加えられると、各時刻t+i(i=0〜n)において出力電流のセット(受光デバイス101上の各ライン上にある各受光素子109の光電流出力の和のセット)
I1,t+1 ,I2,t+1 ,・・・,In,t+1
が得られる。前処理部103は、各時刻における電流セットから入力画像パターンの形状を知ることができる。
【0166】
図39は2つの画像の論理積(AND)画像を得る場合の動作を説明するための説明図である。図39において、115は1番目の照射画像パターンを示し、116はこの画像パターン115によって形成された受光感度分布を示す。また、117は2番目の照射画像パターンを示し、118は最終的に形成された受光感度分布を示す。
【0167】
次に動作について説明する。
各受光素子109において、トラップ準位におけるトラップキャリア量は、例えば、前処理部103から電圧印加ライン111を介して加えられる印加電圧によって制御される。その結果形成される内部電界によって受光素子109に受光感度が発生する。
【0168】
列方向成分をi、行方向成分をjとすると、(i,j)受光素子の感度は以下のように表される。
ηij(p,V)=αf(p)g(V)……(28)
ここで、Vは、例えば、前処理部103から電圧印加ライン111を介して受光素子109に加えられる印加電圧、pはこの受光素子109に照射される光の強度、f,gは原点を通る単調増加関数、αは正の定数である。また、i=1,・・・,N,j=1,・・・,Mである。なお、この受光感度は、印加電圧および入射光がなくなった後も保持されている。
【0169】
ここで、簡単のため、式(28)を以下のように近似する。
ηij(p,V)=βpV……(29)
ここで、βは定数である。
【0170】
1番目の画像パターン115による光の強度をp1、そのときの印加電圧をV1とすると、1番目の画像パターン115による各受光素子109の感度は、
ηij(p1ij,V1)=βp1ijV1……(30)
であるから、2番目の画像パターン117が照射されたときの各受光素子109の受光量は、
ηij(p1ij,V1)p2iji =βp1iji V1p2ij……(31)
である。
【0171】
従って、各受光素子109の受光感度が式(29)に示す状態で(図39の(b)に対応)、2番目の画像パターン117を照射しつつ、図38に示すように、Vt+i の電圧を電圧印加ライン111に印加すれば、各受光素子109からp1iji ×p2iji に比例した光電流出力が光電流出力ライン112に出力される。
【0172】
すなわち、前処理部103は、各時刻における光電流出力ライン112から出力された電流セットから、図39(d)に示す最終的な受光感度分布118に対応した2つの画像パターン115,117のAND画像を得ることができる。前処理部103は、このAND画像を計算機104に送り、計算機104は、その表示部にAND画像を表示することができる。
【0173】
実施の形態29.
図40は2つの画像パターン115,117の論理和(OR)画像を得る場合の動作を説明するための説明図である。この場合には、2番目の画像パターン117を照射する際にも、各受光素子109には電圧V1が印加される。
【0174】
1番目の画像パターン115の照射によって各受光素子109に生ずる受光感度分布は、
ηiji (p1iji ,V1)=βp1iji V1……(32)
2番目の画像パターン117によって生ずる受光感度分布は、
ηij(p2ij,V1)=βp2ijV1……(33)
であるから、2番目の画像パターン117が照射された後の受光感度分布は、
ηiji (p1iji ,V1)+ηij(p2ij,V1)=β(p1ij+p2ij)V1……(34)
となる(図40(d)に対応)。
【0175】
すなわち、受光感度分布は、2つの画像パターンのORに比例した値になっている。そこで、受光デバイス101に一様光を照射しつつ、図38に示すように、Vt+i の電圧を印加電圧ライン111に印加すれば、各受光素子109から2つの画像パターンのORに比例した光出力電流が得られる。前処理部103は、この光出力電流からOR画像を認識することができる。
【0176】
実施の形態30.
図41は2つの画像パターン115,117の排他的論理和(EXOR)画像を得る場合の動作を説明するための説明図である。この場合には、2番目の画像パターン117を照射する際に、電圧印加ライン111に負電圧−V2が印加される。
【0177】
1番目の画像パターン115の照射によって各受光素子109に生ずる受光感度分布は、
ηij(p1ij,V1)=βp1ijV1……(35)
2番目の画像パターン117によって生ずる受光感度分布は、
ηij(p2ij,−V1)=−βp2ijV1……(36)
であるから、2番目の画像パターン117が照射された後の受光感度分布は、
ηij(p1ij,V1)+ηij(p2ij,−V1)=β(p1ij−p2iji )V1…(37)
となる(図41(d)に対応)。
【0178】
すなわち、受光感度分布は、2つの画像パターンのEXORに比例した値になっている。そこで、受光デバイス101に一様光を照射しつつ、図38に示すように、Vt+i の電圧を印加電圧ライン111に印加すれば、各受光素子109から2つの画像パターン115,117のEXORに比例した光出力電流が得られる。前記処理部103は、この光出力電流からEXOR画像を認識することができる。
【0179】
実施の形態31.
図42は画像パターン117の反転(NOT)画像を得る場合の動作を説明するための説明図である。この場合には、1番目の画像パターンとして一様光114が照射される。また、2番目の画像パターン117が照射される際に、電圧印加ライン111に、負電圧−V1が印加される。
【0180】
一様光114の照射によって各受光素子109に生ずる受光感度分布は、
ηij(p,V1)=βpV1……(38)
2番目の画像パターン117によって生ずる受光感度分布は、
ηij(p2ij,−V1)=−βp2ijV1……(39)
であるから、2番目の画像パターン117が照射された後の受光感度分布は、
ηij(p,V1)−ηij(p2ij,V1)=β(p−p2ij)V1=β(1−p2ij/p)V1……(40)
となる(図42(c)に対応)。
【0181】
すなわち、受光感度分布は、2番目の画像パターン117のNOTに比例した値になっている。そこで、受光デバイス101に一様光を照射しつつ、図38に示すように、Vt+i の電圧を印加電圧ライン111に印加すれば、各受光素子109から2番目の画像パターン117のNOTに比例した光出力電流が得られる。前処理部103は、この光出力電流からNOT画像を認識することができる。
【0182】
実施の形態32.
図43は移動している画像パターン115を検出する場合の動作を説明するための説明図である。すなわち、画像パターン115の移動にしたがって、移動軌跡に応じて受光感度分布116が変化する様子を示している。
【0183】
各受光素子109に電圧Vが印加された状態で、画像パターンが、すなわち、受光面における照射パターンが移動している場合に、光の強度をpi(t)j(t)とすると受光感度分布は以下のように表される。ここで、時刻t=0で照射が開始され、t=Tで照射が終了したとする。
【0184】
【数13】
【0185】
従って、時刻t=Tの後に、受光デバイス101に一様光を照射しつつ、図38に示すように、Vt+i の電圧を印加電圧ライン111に印加すれば、各受光素子109から画像パターン115の移動軌跡に応じた光出力電流が得られる。よって、前処理部103は、この光出力電流から移動軌跡を認識することができる。
【0186】
実施の形態33.
図44はある画像パターン115の移動を検出する場合の動作を説明するための説明図である。よって、この場合、1番目の画像パターン115と2番目の画像パターン117とは同じものである。移動する画像パターンの光の強度をpi(t)j(t)とする。この場合には、例えば前処理部103によって、時刻t=0において電圧印加ライン111に負電圧−V1が印加され、時刻t=Tにおいて正電圧V1が印加される。すると、時刻t=Tにおける受光感度分布118は以下のように表される。
ηiji (p1i(0)j(0),−V1)+ηij(p1i(T)j(T),V1)=β(p1i(T)j(T)−p1i(0)j(0))V1……(42)
【0187】
すなわち、受光感度分布118は、2つの画像パターン115,117(この場合には同一のものである。)のEXORに比例した値になっている。そこで、受光デバイス101に一様光を照射しつつ、図38に示すように、Vt+i の電圧を印加電圧ライン111に印加すれば、各受光素子109から2つの画像パターン115,117のEXORに比例した光出力電流、すなわち、画像パターンの移動前と移動後の領域に対応した光出力電流が得られる。前処理部103は、この光出力電流から画像の移動を認識することができる。
【0188】
実施の形態34.
図45はある画像パターンがある領域に入っているかどうかを検出する場合の動作を説明するための説明図である。この場合には、1番目の画像パターン115が照射されるときに電圧印加ライン111に正電圧V1が印加され、2番目の画像パターン117が照射されるときにも正電圧V1が印加される。
【0189】
よって、図45(b)に示すように1番目の画像パターン115によって受光感度分布116が形成された状態で、2番目の画像パターン117が、図45(c)に示すように受光感度分布116が有意な領域に照射されると、その部分の受光感度分布118は高くなる。また、図45(e)に示すように受光感度分布116が有意でない領域に照射されると、図45(f)に示すように1番目の画像パターン115によって形成された受光感度分布116は変化しない。
【0190】
よって、受光デバイス101に一様光を照射しつつ、図38に示すように、Vt+i の電圧を印加電圧ライン111に印加すれば、各受光素子109から図45(d)または図45(f)に示す受光感度分布に応じた光出力電流が得られる。前処理部103は、この光出力電流から、1番目の画像パターン115による受光感度分布116に感度の高い部分があるかどうか調べることにより、ある領域(この場合には、1番目の画像パターン115が照射された領域)に、ある画像パターン(この場合には、2番目の画像パターン117)が入っているかどうかを認識することができる。
【0191】
実施の形態35.
上記各実施の形態においてはすべての受光素子109に同一の電圧が印加されていたが、図46(a)に示すように、各電圧印加ライン111のうちの特定の1つまたは複数のラインにのみ電圧が印加されるようにしてもよい。そして、一様光114が照射される。すると、図46(b)に示すように、電圧が印加されたラインにのみ感度を有する受光感度分布116が生ずる。
【0192】
次に、電圧を印加しない状態で画像パターン117が照射されると、前処理部103は、光出力電流を入力する。図46(d)に示すように、画像パターン117が受光感度のない部分に照射されると、光出力電流の値は小さい。しかし、図46(c)に示すように受光感度のある部分に照射されると、大きな光電流出力が出力される。前処理部103は、光出力電流の大小を検出することにより、有意な受光感度分布116を有する領域に画像パターン117があるかどうか検出することができる。
【0193】
なお、最初に照射される光として、一様光114を用いる代わりに空間的に変調された光を用い、所定の電圧印加パターンとそれらの光を組合わせて2次元的な受光感度分布を形成してもよい。例えば、ウォルシュパターンを受光感度分布として形成し、そこに画像パターンを照射すれば、その画像パターンのウォルシュ係数を得ることができる。
【0194】
実施の形態36.
図47は画像パターンの位置をより精密に検出する場合の動作を説明するための説明図である。この場合には、一様光114が照射される際に、各電圧出力ライン111に互いに異なる電圧V1,V2,・・・,Vnが印加される。画像パターン117の位置が変われば各光電流出力の値も変化するので、前処理部103は、それらの出力電流の値によって画像パターンの位置を認識することができる。
【0195】
なお、隣合う電圧印加ライン111の電圧が、値は同じで極性が反対になるように印加電圧パターンを設定すると、画像パターンの所定の値以上の面積を有する部分について光電流出力を0にしつつ、孤立している線状部分については0でない出力が得られるようにでき、その結果、ライン検出が可能になる。
【0196】
また、印加電圧パターンを例えば正弦波状に変化させることにより、画像パターンのフーリエ変換像を得ることができる。
【0197】
更に、この場合にも、最初に照射される光として、一様光113を用いる代わりに空間的に変調された光を用い、所定の電圧印加パターンとそれらの光を組合わせて2次元的な受光感度分布を形成してもよい。
【0198】
実施の形態37.
図48は図37に示したものとは異なる構造の受光デバイスの受光素子を示す断面図である。この場合には、GaAs基板110上に3つのショットキー電極111a,112a,111bが設けられる。また、図48(a)に示すように、GaAs基板110の一部分にAlGaAs部120が形成される。そして、GaAs上のショットキー電極111aとGaAsおよびAlGaAsのショットキー電極112aとによって受光素子#1が形成され、ショットキー電極112aとAlGaAs上のショットキー電極111bとによって受光素子#2が形成される。なお、画像情報処理装置の全体構成は、図36に示すものと同様のものである。
【0199】
ここで、AlGaAsのバンドギャップはGaAsのそれよりも大きいので、受光素子#1が波長λ1およびλ2(λ1<λ2)で感度ηを有し、受光素子#2が波長λ1で感度を有しつつλ2で感度を有しないようにすることができる。
【0200】
次に動作について説明する。
画像パターン115(波長λ1)が照射される際に、電圧印加ライン111を通して、受光素子#1には電圧Vが印加される受光素子#2には電圧−2Vが印加される。よって、受光素子#1の感度は、
η(p,V)=βpV……(43)
受光素子#2の感度は、
η(p,−2V)=−2βpV……(44)
である。
【0201】
次に、受光デバイス101に一様光を照射しつつ、図38に示すように、Vt+i の電圧を印加電圧ライン111に印加すれば、各受光素子109の受光素子#1および受光素子#21か光電流出力が生ずる。ここで、一様光114の波長をλ1とすると、受光素子#1の出力と受光素子#2の出力の合計は、
η(p,V)+η(p,−2V)=−βpV……(45)
に比例した値であり、その合計の光電流出力がショットキー電極112aから光電流出力ライン112に出力される。
【0202】
また、一様光114の波長をλ2とすると、受光素子#2の光電流出力は0になるので、出力の合計は、
η(p,V)+0=βpV……(46)
に比例した値である。
【0203】
よって、読み出し時の一様光114の波長に応じて光電流出力の向きを制御することができる。前処理部103は、光電流出力から画像パターン115を認識できるとともに、光出力電流の向きを制御することによって他の画像パターンとの加算や減算を容易に行うことができる。
【0204】
なお、上記実施の形態では、GaAsとAlGaAsとの組合せについて説明したが、バンドギャップの異なるものの組合せであれば他の組合せでもよく、例えば、GaAsとInGaAsとの組合せでもよい。
【0205】
また、上記各実施の形態では、印加電圧と光とによる受光感度制御について説明したが、電流注入のみによる感度制御やそれらと電流注入との組合せによる感度制御も可能である。
【0206】
さらに、上記各実施の形態では、2つの画像間の処理または1つの画像の位置認識などの場合について説明したが、3つ以上の画像間の処理に容易に拡張可能である。また、上記各実施の形態では、AND処理などの画像間の処理について説明したが、処理された画像についてさらに、認識、識別、分類などを行った後、画像解析の入力データとすることもできる。
【0207】
ところで、上記各実施の形態では、画像情報の最終的な読み取り方式として、図3に示す方式を用いた場合について説明したが、図49に示す方式を採用することもできる。つまり、光電流出力ライン112から垂直方向の光電流出力Iv1〜Ivnを取り出すのみならず、水平方向の光電流出力Ih1〜Ihnをも光電流出力ライン124から取り出す構造とする。このようにして、画像パターンの垂直投影像および水平投影像を得ることができる。ニューラルネットワーク処理部125は、各投影像から元の画像パターンを再現する。
【0208】
実施の形態38.
図50はこの発明の一実施の形態による情報処理用素子の構造を示す断面図であって、この素子は、GaAs基板110上に、ソース電極(信号電極)127、ドレイン電極(信号電極)128およびゲート電極(制御電極)129が形成されている。ゲート電極129はショットキー接合されている。ショットキー界面には、界面トラップによるトラップキャリアが存在する。なお、ソース電極127は接地される。
【0209】
次に動作について説明する。
この素子は記憶作用を果たすが、情報書き込み時には、ゲート電極129の負のバイアス電圧が印加され、ドレイン電極128−ソース電極127間に電流が流される。すると、キャリアの一部がゲート電極129下のトラップ準位130に蓄積される。この結果、ゲート電極129から見たしきい値電圧は高い状態(「0」状態)になる。ゲート電圧がしきい値電圧以下であれば、ドレイン電流は流れにくくなる。
【0210】
情報の消去時には、ゲート電圧が正にバイアスされ、トラップ準位130が空にされる。従って、しきい値電圧の低い「1」になる。読み出し時には、ゲート電極129に電圧が印加されることによってセルが選択され、ドレイン電極128に充分低い電圧が印加され、しきい値電圧の差に応じて「1」または「0」が読み出される。以上のように、この素子においては、不揮発的な記憶が可能である。
【0211】
実施の形態39.
図51は他の実施の形態による情報処理用素子の構造を示す断面図である。この場合には、ショットキー接合されたゲート電極129の他に、エピタキシャル成長によって形成されたアルミニウムのゲート電極(第2の制御電極)131も設けられる。このエピタキシャルアルミニウムのゲート電極131下にはトラップが形成されにくいので、記憶作用は出現しない。
【0212】
記憶作用はショットキー接合によるゲート電極129で実現され、ゲート電極131は、キャリアの変調作用を行う。すなわち、ゲート電極131は、外部からの制御にしたがってトラップキャリアの注入や引き抜きを行うためのフローティングゲートとして作用する。つまり、ゲート電極131の制御による蓄積電荷量によって空乏層の空間分布が制御され、その結果、コンダクタンスが変調される。
【0213】
なお、上記実施の形態では、エピタキシャルアルミニウムを用いた場合について説明したが、他の金属を用いてもよい。
【0214】
また、上記の2つの実施の形態では、GaAs基板110を用いた場合について説明したが、他の半導体、例えば、SiやHgCdTeなど、またはそれらの組合せを用いてもよい。また、上記各実施の形態では、ショットキー接合によるトラップ準位を用いた場合について説明したが、半導体内部のトラップ準位や異種半導体界面の準位、もしくは、MIS(Metal Insulator Semiconductor)における界面準位やポリSi中のトラップ準位、またはそれらの組合せを用いてもよい。
【0215】
さらに、単一のGaAs基板10の代わりに、シリコン3次元集積素子を用い、その最上層に上記各実施の形態による素子の機能を実現し、その下の層で他の機能を実現するようにしてもよい。また、光ニューロチップのように、発光素子をも集積化した構造であってもよい。あるいは、Si上のGaAsなどの化合物半導体成長技術によって、GaAs上に受光素子を形成しSi上に他の機能をもつ素子を形成するようにしてもよい。
【0216】
また、上記2つの実施の形態では、電流注入によってトラップキャリアを形成する場合について説明したが、実施の形態28〜実施の形態37に示すように、印加電圧と光によって、またはそれらと電流との組合せによってトラップキャリアを形成してもよい。
【0217】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、制御回路に記憶された電圧ベクトルの一部が制御電極に印加できる構造であるので、各行の受光素子の光感度の設定を可能にし、各列毎に接続された出力電極は光電流の和を実行し、出力側のメモリのシフト機能あるいは可変接続機能は複数の出力電極からの電流の和を可能にする効果がある。
【0218】
また、この発明によれば、各受光エレメントにおけるスイッチングゲートは各行に印加される電圧が特定の列だけに印加されるようになり、またキャパシタンスは各受光エレメントに印加された電圧大きさを記憶できる効果がある。
【0219】
また。この発明によれば、各受光エレメントにおける感度可変受光素子の一方の端子を、キャパシタンスを介してアースに、スイッチングゲートを介して出力端子に接続するので、感度可変受光素子からの出力を各受光エレメント内で記憶できることになり、複数の画像処理結果の足し合わせが可能となり、感度可変受光素子に電圧をかけたままキャパシタンスに出力を溜めることにより、実質的に感度を向上させる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】この発明の動作原理を例示する図である。
【図2】エッジ抽出プロセスを例示する図である。
【図3】この発明の他の実施例を示す図である。
【図4】画像認識プロセスの最適化のためのアルゴリズムを例示する図である。
【図5】色情報の処理を例示する図である。
【図6】修正されたVSPD配置を有するVSPDアレイを示す図である。
【図7】この発明装置に適用するイメージセンサの構成図である。
【図8】金属−半導体−金属構造を持つ感度可変受光素子の構造図である。
【図9】出力電極との可変接続部をもつ1次元メモリを表す図である。
【図10】p型半導体−n型半導体−p型半導体構造を持つ感度可変受光素子の構造図である。
【図11】この発明装置に適用するイメージセンサの他の構成図である。
【図12】受光エレメントの構造図である。
【図13】受光エレメントの構造図である。
【図14】受光エレメントの構造図である。
【図15】この発明装置に適用するイメージセンサの他の構成図である。
【図16】この発明装置に適用するイメージセンサの更に他の分解斜視図である。
【図17】図16のイメージセンサの構成図である。
【図18】この発明装置に適用する感度可変受光素子を示す断面図である。
【図19】この発明装置に適用する感度可変受光素子を示す断面図である。
【図20】この発明装置に適用する感度可変受光素子を示す断面図である。
【図21】この発明装置に適用する感度可変受光素子を示す断面図である。
【図22】この発明装置に適用する感度可変受光素子を示す断面図である。
【図23】この発明装置の適用する感度可変受光素子を示す切欠斜視図である。
【図24】この発明装置に適用する感度可変受光素子を示す断面図である。
【図25】この発明装置に適用する感度可変受光素子を示す断面図である。
【図26】この発明装置に適用する感度可変受光素子を示す斜視図である。
【図27】この発明装置に適用する感度可変受光素子を示す断面図である。
【図28】この発明装置に適用する感度可変受光素子を示す断面図である。
【図29】(a)と(b)はそれぞれこの発明装置に適用する一入力多出力型感度可変受光素子アレイを示す平面構成図と、多入力一出力型感度可変受光素子アレイを示す平面構成図である。
【図30】この発明装置に適用する感度可変受光素子アレイを示す平面構成図である。
【図31】この発明装置に適用する感度可変受光素子アレイを示す平面構成図である。
【図32】この発明装置に適用する人工網膜素子の構成を示す構成図である。
【図33】受光素子アレイにおける感度パターンおよび出力の処理の一例を説明するための説明図である。
【図34】受光素子アレイにおける感度パターンおよび出力の処理の他の例を説明するための説明図である。
【図35】この発明装置に適用する人工網膜素子における受光素子アレイの感度パターンおよび出力の処理を説明するための説明図である。
【図36】この発明装置の構成を示す構成図である。
【図37】受光デバイスの構造を示す斜視図である。
【図38】受光デバイスの光電流出力方式を説明するための説明図である。
【図39】2つの画像のAND画像を得る場合の動作を説明するための説明図である。
【図40】2つの画像パターンOR画像を得る場合の動作を説明するための説明図である。
【図41】2つの画像パターンのEXOR画像を得る場合の動作を説明するための説明図である。
【図42】画像パターンNOT画像を得る場合の動作を説明するための説明図である。
【図43】移動している画像パターンを検出する場合の動作を説明するための説明図である。
【図44】画像パターンの移動を検出する場合の動作を説明するための説明図である。
【図45】画像パターンがある領域に入っているかどうかを検出する場合の動作を説明するための説明図である。
【図46】ある領域に画像パターンがあるかどうか検出する場合の動作を示す説明図である。
【図47】画像パターンの位置をより精密に検出する場合の動作を説明するための説明図である。
【図48】図37に示したものとは異なる構造の受光デバイスの受光素子を示す断面図である。
【図49】受光デバイスの他の光電流出力方式を説明するための説明図である。
【図50】この発明装置に適用する情報処理用素子の構造を示す断面図である。
【図51】この発明装置に適用する他の情報処理用素子の構造を示す断面図である。
【図52】先行技術の画像処理システムを示す図である。
【図53】従来のイメージセンサの構成図である。
【図54】従来の感度可変受光素子を示す断面図である。
【図55】従来の人工網膜素子の構成を示す構成図である。
【図56】従来の画像情報処理装置の構成を示す構成図である。
【図57】従来の記憶素子の一つであるEEPROMの構造を示す断面図である。
【符号の説明】
22 制御電極、23 制御回路、24,25,26 電圧ベクトル、27 出力電極、28 1次元メモリ、30 1次元メモリ、31 出力回路、33 出力端子、34 制御端子、35 キャパシタンス、36 スイッチングゲート、41 2次元アレイ、51 制御電極(電極)、52 出力電極(電極)、53 可変電源(出力を正負にわたって可変にできる電源)、54 p+ 型半導体層、55 n− 型半導体層、58,60a,60b n+ 型半導体層、59a,59b i型半導体層、64 AlGaAs半導体層(バンドギャップがより広い半導体層)、65 GaAs半導体層(バンドギャップがより狭い半導体層)、66 n− AlGaAs半導体層、71 共通制御電極(電源を接続される共通な電極)、72 共通出力電極(電源を接続されない方の共通な電極)、73
アレイ状の発光ダイオード。
Claims (4)
- 2つの端子間の電圧の大きさにより光から電流への変換効率が変わる複数の受光素子を有し、個々の受光素子の一方の端子は各行毎に同じ制御電極に接続され、他方の端子は各列毎に同じ出力電極に接続される2次元アレイと、
各電圧ベクトルの要素が電圧を規定する複数の電圧ベクトルを記憶し、前記2次元アレイの受光素子の接続する複数の制御電極に各電圧ベクトルで規定される電圧を印加する制御回路と、
前記2次元アレイの受光素子の接続する複数の出力電極にそれぞれ接続され、該複数の出力電極から受けるデータをそれぞれ記憶し、互いに直列に接続され、記憶するデータをその直列に接続する方向にシフトすることのできる複数の記憶ユニットを有する1次元メモリとを備え、
この1次元メモリは、前記制御電極の一つの電圧ベクトルで規定される電圧を前記複数の制御電極に与えて一つ出力電極から得られる第1のデータを一つの記憶ユニットに保持した後に別の記憶ユニットへシフトし、前記制御回路が別の一つの電圧ベクトルで規定される電圧を前記複数の制御電極に与えて別の一つの出力電極から得られる第2のデータを前記第1のデータと足し合わせて該別の記憶ユニットに記憶することができる、画像感知および処理のための装置。 - 2つの端子間の電圧の大きさにより光から電流への変換効率が変わる複数の受光素子を有し、個々の受光素子の一方の端子が各行毎に同じ制御電極に接続され、他方の端子は各列毎に同じ出力電極に接続される2次元アレイと、
各電圧ベクトルの要素が電圧を規定する複数の電圧ベクトルを記憶し、前記2次元アレイの受光素子の接続する複数の制御電極に各電圧ベクトルで規定される電圧を印加する制御回路と、
各々データを記憶する複数の記憶ユニットを有する1次元メモリと、
前記2次元アレイの受光素子の接続する出力電極と各記憶ユニットとの接続を選択的に切替える切替えスイッチとを備えた画像感知および処理のための装置。 - 一方の端子は直接出力端子に、他方の端子はキャパシタンスを介してアースにかつ、スイッチングゲートを介して制御端子に接続された、2つの端子間の電圧の大きさにより光から電流への変換効率が変わる受光素子から成る受光エレメントの2次元アレイと、前記制御端子は各行毎に同じ制御電極に、出力端子は各列毎に同じ出力電極に接続され、さらに制御電極に接続された任意の電圧が出力される端子を持つ制御回路と、任意の出力電極からの電流を加える機構を持つ出力回路を有するイメージセンサを備えた画像感知および処理のための装置。
- 一方の端子はキャパシタンスを介してアースにかつ、スイッチングゲートを介して出力端子に、他方の端子は直接制御端子に接続された、2つの端子間の電圧の大きさにより光から電流への変換効率が変わる受光素子から成る受光エレメントの2次元アレイと、前記制御端子は各行毎に同じ制御電極に、出力端子は各列毎に同じ出力電極に接続され、さらに制御電極に接続された任意の電圧が出力される端子を持つ制御回路と、任意の出力電極からの電流を加える出力回路を有するイメージセンサを備えた画像感知および処理のための装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP12257898A JP3607074B2 (ja) | 1998-05-01 | 1998-05-01 | 画像感知および処理のための装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP12257898A JP3607074B2 (ja) | 1998-05-01 | 1998-05-01 | 画像感知および処理のための装置 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4352395A Division JP2809954B2 (ja) | 1992-03-25 | 1992-12-11 | 画像感知および処理のための装置および方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10293851A JPH10293851A (ja) | 1998-11-04 |
| JP3607074B2 true JP3607074B2 (ja) | 2005-01-05 |
Family
ID=14839388
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP12257898A Expired - Lifetime JP3607074B2 (ja) | 1998-05-01 | 1998-05-01 | 画像感知および処理のための装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3607074B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE10207610A1 (de) * | 2002-02-22 | 2003-09-25 | Rudolf Schwarte | Verfahren und Vorrichtung zur Erfassung und Verarbeitung elektrischer und optischer Signale |
| WO2004017423A2 (de) * | 2002-07-31 | 2004-02-26 | Infineon Technologies Ag | Sensor-anordnung |
| US7405510B2 (en) * | 2005-07-20 | 2008-07-29 | Ust, Inc. | Thermally enhanced piezoelectric element |
| JP5864204B2 (ja) * | 2011-10-20 | 2016-02-17 | ブレインビジョン株式会社 | 受光素子 |
| CN107370913B (zh) * | 2016-05-11 | 2021-03-16 | 松下知识产权经营株式会社 | 摄像装置、摄像系统以及光检测方法 |
| JP2020188386A (ja) * | 2019-05-15 | 2020-11-19 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 固体撮像装置及び電子機器 |
-
1998
- 1998-05-01 JP JP12257898A patent/JP3607074B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH10293851A (ja) | 1998-11-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2809954B2 (ja) | 画像感知および処理のための装置および方法 | |
| US10186626B2 (en) | Photon-effect transistor | |
| US10685999B2 (en) | Multi-terminal optoelectronic devices for light detection | |
| US8097908B2 (en) | Antiblooming imaging apparatus, systems, and methods | |
| US20050205758A1 (en) | Method and apparatus for multi-spectral photodetection | |
| JPS60130274A (ja) | 固体撮像装置 | |
| US20190252455A1 (en) | Image Sensor with Phase-Sensitive Pixels | |
| JP3607074B2 (ja) | 画像感知および処理のための装置 | |
| JPH10294899A (ja) | 画像感知および処理のための装置 | |
| US11710758B2 (en) | Optoelectronic apparatus, a reading-out method, and a uses of the optoelectronic apparatus | |
| JPH07302928A (ja) | 半導体受光素子ならびに半導体受光素子アレイおよび画像処理装置ならびに画像処理方法 | |
| Tabet | Double sampling techniques for CMOS image sensors | |
| KR100630727B1 (ko) | Cmos 이미지 센서의 광특성 테스트 패턴 및 광특성테스트 방법 | |
| US20190246053A1 (en) | Motion tracking using multiple exposures | |
| US20090224138A1 (en) | Electrically programmable hyper-spectral focal-plane-array | |
| Wang et al. | 2D computational photodetectors enabling multidimensional optical information perception | |
| JPH02184072A (ja) | 固体撮像装置 | |
| CN116754073A (zh) | 一种快照式光谱成像系统及光谱重构方法 | |
| US20240222404A1 (en) | Image capture apparatus and methods using color co-site sampling | |
| KR102810419B1 (ko) | 적외선 감지를 위한 방법 및 시스템 | |
| Lin et al. | In-Sensor Convolutional Computation Based on Retina-Inspired Infrared Photodetector Array | |
| Loose et al. | Camera with analog adaptive photoreceptors for a tactile vision aid | |
| Imamura et al. | Thin-film-transistor-based active pixel sensor circuits with an organic photoconductive film | |
| CN116583959A (zh) | 用于红外感测的方法和系统 | |
| Vieira et al. | Optical confinement and colour separation in a double colour laser scanned photodiode (D/CLSP) |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20040810 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20041006 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081015 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081015 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091015 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091015 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101015 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111015 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111015 Year of fee payment: 7 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111015 Year of fee payment: 7 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111015 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121015 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121015 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131015 Year of fee payment: 9 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term | ||
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131015 Year of fee payment: 9 |
