KR20160137965A - 발광 반도체 소자들을 클래스 분류하기 위한 방법 및 이미지 센서 및 반도체 소자를 구비한 이미지 센서 애플리케이션 - Google Patents

발광 반도체 소자들을 클래스 분류하기 위한 방법 및 이미지 센서 및 반도체 소자를 구비한 이미지 센서 애플리케이션 Download PDF

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KR20160137965A KR1020167023045A KR20167023045A KR20160137965A KR 20160137965 A KR20160137965 A KR 20160137965A KR 1020167023045 A KR1020167023045 A KR 1020167023045A KR 20167023045 A KR20167023045 A KR 20167023045A KR 20160137965 A KR20160137965 A KR 20160137965A
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오스람 옵토 세미컨덕터스 게엠베하
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Abstract

본 발명에는 이미지 센서 애플리케이션을 위해 발광 반도체 소자(301)를 클래스 분류(classifying)하기 위한 방법이 제시되며, 이때 상기 반도체 소자(301)는 이미지 센서(302)용 광원으로 설계되어 있고, 상기 방법은 다음의 단계들:
상기 발광 반도체 소자(301)를 제공하는 단계,
작동 중에 발광 반도체 소자(301)로부터 방출된 방출 스펙트럼을 갖는 광의 다음 파라미터들:
Figure pct00043
,
Figure pct00044
,
Figure pct00045
중 적어도 하나의 파라미터를 검출하는 단계(이때
Figure pct00046
,
Figure pct00047
및
Figure pct00048
는 상기 이미지 센서(302)의 적색, 녹색 및 청색 컬러 채널의 스펙트럼 감도이고,
Figure pct00049
는 상기 발광 반도체 소자(301)의 방출 스펙트럼이며,
Figure pct00050
는 조명 시간이고, 그리고
Figure pct00051
는 파장을 나타냄),
파라미터들(R, G 및 B) 중 적어도 하나의 파라미터에 따른 적어도 하나의 파라미터의 상이한 값 범위들에 의해 특징화 되어 있는 클래스들의 그룹으로부터 선택된 하나의 클래스로 상기 발광 반도체 소자(301)를 분류하는 단계를 포함한다. 계속해서 이미지 센서 애플리케이션이 제시된다.

Description

발광 반도체 소자들을 클래스 분류하기 위한 방법 및 이미지 센서 및 반도체 소자를 구비한 이미지 센서 애플리케이션 {METHOD FOR CLASSIFYING LIGHT-EMITTING SEMICONDUCTOR COMPONENTS AND IMAGE SENSOR APPLYCATION HAVING AN IMAGE SENSOR AND A SEMICONDUCTOR ELEMENT}
본 출원서는 독일 특허 출원서 10 2014 104 234.4의 우선권을 청구하며, 그에 따라 상기 출원서의 공개 내용은 인용의 방식으로 본 출원서에 수용된다.
본 출원서에는 발광 반도체 소자들을 클래스 분류(classifying)하기 위한 방법이 제시된다. 계속해서 본 출원서에는 이미지 센서 및 반도체 소자를 구비한 이미지 센서 애플리케이션이 제시된다.
발광 반도체 소자들이 CIE-1931-색도도(chromaticity diagram)의 사전 결정된 색 장소 범위들 내에 분류되는 클래스 분류 방법이 공지되어 있다.
적어도 몇몇 실시 형태들의 과제는 이미지 센서 애플리케이션을 위해 다수의 상이한 발광 반도체 소자를 클래스들로 분류할 수 있는 클래스 분류 방법을 제시하는 것이다. 특정 실시 형태들의 추가의 과제는 이미지 센서 및 반도체 소자를 구비한 이미지 센서 애플리케이션을 제시하는 것이다.
이와 같은 과제들은 독립 특허 청구항들에 따른 방법 및 대상에 의해 해결된다. 상기 방법 및 상기 대상의 바람직한 실시 형태들 및 개선 예들은 종속 청구항들에 특징화 되어 있고, 계속해서 다음의 설명 및 도면들에 나타난다.
적어도 하나의 실시 형태에 따르면, 발광 반도체 소자를 클래스 분류("binning")하기 위해, 다시 말해 클래스들의 그룹으로부터 선택된 하나의 클래스로 상기 발광 반도체 소자를 분류("bin"으로도 언급됨)하기 위해 설계된 방법이 실시된다. 상기 클래스들의 그룹은 적어도 하나의 파라미터, 다시 말해 하나 또는 다수의 파라미터에 의해 특징화 될 수 있다. 이는 상기 클래스들의 그룹의 각각의 클래스가 상기 하나 또는 다수의 파라미터의 개별 값 범위들에 의해 특징화 되어 있음을 의미한다. 특정 값 범위 내 상기 특징화 파라미터 또는 상기 특징화 파라미터들이 검출되는 모든 반도체 소자들은 상기 값 범위에 상응하는 클래스에 할당된다. 이는 다른 말로 하면, 본 출원서에 기술된 방법에서 분류를 위해 제공된 적어도 하나의 파라미터가 분류될 발광 반도체 소자를 위해 검출되고 개별 클래스들의 값 범위들에 의해 비교됨으로써, 그 결과 상기 발광 반도체 소자를 위해 검출된 하나 또는 다수의 파라미터의 값 범위 또는 값 범위들이 분류되는 클래스가 검출될 수 있음을 의미한다.
특히 발광 반도체 소자는 이미지 센서 애플리케이션을 위해 제공될 수 있고 이미지 센서용 광원으로 설계될 수 있다. 이는 이미지 센서에 의해 기록되는 주변 영역이 이미지 센서 애플리케이션의 작동 중에, 예를 들어 주변 휘도가 너무 낮은 경우에 상기 반도체 소자에 의해 밝아질 수 있음을 의미한다.
적어도 하나의 추가 실시 형태에 따르면, 이미지 센서 애플리케이션은 이미지 센서 및 반도체 소자를 포함하고, 이때 상기 반도체 소자를 선택하기 위해 본 출원서에서 기술된 방법이 사용된다.
이전에서 그리고 이후에서 기술되는 실시 형태들 및 특징들은 상기 방법 및 상기 이미지 센서 애플리케이션에 대해서 동일하게 적용된다.
추가의 일 실시 형태에 따르면, 발광 반도체 소자가 제공된다. 상기 발광 반도체 소자는 예를 들어 비소화물-, 인화물- 및/또는 질화물-화합물 반도체 재료 계에 기초할 수 있는, 적어도 하나 또는 다수의 발광 반도체 칩을 포함하거나 상기 적어도 하나 또는 다수의 발광 반도체 칩으로 이루어질 수 있다. 예를 들어 상기 발광 반도체 소자는 다음의 부품들: 레이저 다이오드, 레이저 다이오드 칩, 발광 다이오드, 발광 다이오드 칩 중 하나 또는 다수의 부품을 포함하거나 상기 하나 또는 다수의 부품으로 이루어질 수 있다. 계속해서 상기 반도체 소자는 작동 중에 발광 반도체 칩으로부터 방사된 광의 적어도 일부를 다른 파장의 광으로 변환하는 파장 변환 물질을 포함할 수 있고, 그 결과 상기 발광 반도체 소자는 바람직하게 혼색 광을 방사할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로 혼색 광을 발생하기 위해 발광 반도체 소자는 상이한 파장 범위의 광을 방출하는 적어도 2개의 발광 반도체 칩을 포함할 수도 있다. 추가적으로 또는 대안적으로 발광 반도체 소자는 적어도 하나의 유기 발광 소자, 특히 적어도 하나의 유기 발광 다이오드(OLED)를 포함하거나 이와 같은 적어도 하나의 유기 발광 소자로 형성될 수도 있다. 발광 반도체 칩의 특수한 실시 예들, 그리고 상이한 색상의 광을 방출하는 반도체 칩들, 파장 변환 물질을 갖는 발광 반도체 칩들 및 발광 반도체 소자를 형성하기 위한 유기 발광 소자들의 조합은 당업자에게 공지되어 있고, 따라서 본 출원서에서 더는 상세하게 설명되지 않는다.
추가의 실시 형태에 따르면, 발광 반도체 소자는 작동 중에 방출 스펙트럼(
Figure pct00001
)을 갖는 광을 방사한다. 하나 또는 다수의 발광 반도체 칩 및 경우에 따라 하나 또는 다수의 파장 변환 물질에 의해 결정될 수 있는 상기 방출 스펙트럼은 바람직하게 다수의 상이한 파장(
Figure pct00002
)에서 스펙트럼 성분들을 포함할 수 있고, 그 결과 발광 반도체 소자로부터 방사된 광은 혼색 광이다. 특히 상기 혼색 광은 백색광일 수 있는데, 예컨대 온백색(warm white) 또는 냉백색(cold white) 광일 수 있다.
여기서 그리고 이후에서 "광"은 특히 자외선 내지 적외선 스펙트럼 범위의 하나 또는 다수의 파장 또는 파장 범위를 갖는 전자기 방사선을 나타낼 수 있다. 특히 광은 가시광선일 수 있고 350㎚보다 크거나 같거나, 또는 380㎚보다 크거나 같고 800㎚보다 작거나 같거나, 또는 780㎚보다 작거나 같은 가시 스펙트럼 범위의 파장 또는 파장 범위를 가질 수 있다. 가시광선은 예를 들어 당업자에게 공지된 소위 CIE-1931-색 장소도 또는 CIE-색도도에 따른 cx- 및 cy-색도 좌표(chromaticity coordinates)를 갖는 자체 색 장소에 의해 특징화 될 수 있다.
여기서 그리고 이후에서 백색광 또는 백색 광 인상 또는 색 인상을 갖는 광은 플랑크 흑체 복사체(planckian radiator)의 색 장소에 상응하거나, CIE-색도도에서 플랑크 흑체 복사체의 색 장소와 cx- 및/또는 cy-색도 좌표로 0.23 미만으로, 그리고 바람직하게는 0.07 미만으로 상이한 색 장소를 갖는 광을 나타낼 수 있다.
계속해서, 여기서 그리고 이후에서 "온백색"은 5500K보다 작거나 같은 색 온도를 갖는 광 인상("중간 백색(neutral white)"으로도 언급될 수 있음), 혹은 4500K보다 작거나 같거나, 또는 3500K보다 작거나 같은 색 온도를 갖는 광 인상을 나타낼 수 있다. 계속해서 온백색 색 온도는 앞에서 언급된 값들 중 하나의 값보다 작거나 같은 색 온도 및 1200K보다 크거나 같고, 그리고 특히 바람직하게는 2500K보다 크거나 같은 색 온도를 나타낼 수 있다. 여기서 그리고 이후에서 "냉백색"은 5500K보다 큰 색 온도를 갖는 백색 광 인상을 나타낼 수 있다. 여기서 그리고 이후에서 "색 온도"라는 용어는 플랑크 흑체 복사체의 색 온도를 나타낼 수 있거나, 또는 상기 플랑크 흑체 복사체의 색도 좌표와 상이한 색도 좌표에 의해 특징화 될 수 있는 상기 내용에 따른 백색 광 인상의 경우에는 당업자에게 공지된 소위 상관 색 온도(CCT: "correlated color temperature")를 나타낼 수 있다.
추가의 일 실시 형태에 따르면, 발광 반도체 소자를 클래스 분류하기 위한 방법은 이미지 센서 애플리케이션용 이미지 센서의 감도를 기반으로 한다. 특히 상기 이미지 센서로 다색 센서가 고려될 수 있는데, 다시 말해 다수의 색상을 기록하기 위한 다수의 컬러 채널을 포함하는 센서가 고려될 수 있다. 특히 상기 이미지 센서는 예를 들어 적색, 녹색 및 청색 컬러 채널을 포함할 수 있다. 각각의 컬러 채널은 예를 들어 개별적으로 다수의 이미지 센서 부재에 의해 예컨대 이미지 센서의 센서 픽셀들의 형태로 형성될 수 있다. 예를 들어 상기 이미지 센서는 CCD-센서(CCD: "charge-coupled device") 또는 CMOS-센서(CMOS: "complementary metal oxide semiconductor")일 수 있다. 개별 컬러 채널들의 검출 가능한 스펙트럼 범위들은 예를 들어 적합한 컬러 필터에 의해 결정될 수 있다. 상기 이미지 센서 부재들은 각각 입사하는 광량에 따라서 바람직하게 디지털 값들인 수신 신호 값들을 발생할 수 있는데, 상기 디지털 값들은 이미지 센서 부재들의 아날로그식 수신 신호 값들의 아날로그-디지털-변환에 의해 발생한다. 이와 같은 디지털 값들은 코드값(CV: "code value")으로도 언급될 수 있다.
추가의 일 실시 형태에 따르면, 이미지 센서는 적색 컬러 채널의 스펙트럼 감도(
Figure pct00003
), 녹색 컬러 채널의 스펙트럼 감도(
Figure pct00004
) 및 청색 컬러 채널의 스펙트럼 감도(
Figure pct00005
)를 갖는다. 상기 이미지 센서의 컬러 채널들의 스펙트럼 감도들은 예를 들어 선행 공정에서 결정될 수 있거나 제조사의 설명서에 의해 공지될 수 있다. 상기 스펙트럼 감도들의 물리적 단위는 예를 들어 CV/(W/sr/㎡/㎚)/
Figure pct00006
일 수 있으며, 이때
Figure pct00007
는 조명 시간이고, 그리고 (W/sr/㎡/㎚)는 이미지 센서에 의해 측정되는 스펙트럼 휘도(spectral radiance)이다. 상기 코드값(CV: "code value"), 다시 말해 입사하는 광량에 따른 수신 신호 값은 상기 조명 시간(
Figure pct00008
)에 의존한다.
추가의 일 실시 형태에 따르면, 발광 반도체 소자의 방출 스펙트럼(
Figure pct00009
)과 이미지 센서의 적색, 녹색 및 청색 컬러 채널의 스펙트럼 감도들(
Figure pct00010
,
Figure pct00011
및
Figure pct00012
)을 이용하여, 작동 중에 발광 반도체 소자로부터 방출된 방출 스펙트럼(
Figure pct00013
)을 갖는 광의 다음의 파라미터들:
Figure pct00014
,
Figure pct00015
,
Figure pct00016
중 적어도 하나 또는 다수의 파라미터가 검출된다.
상기 이미지 센서의 스펙트럼 감도들의 앞에서 언급된 단위들과 관련하여 상기 파라미터들(R, G 및 B)을 검출하는 경우 방출 스펙트럼(
Figure pct00017
)으로 스펙트럼 휘도가 사용될 수 있다. 그 밖에, 상기 스펙트럼 감도들 및 상기 방출 스펙트럼을 다르게 규정할 수도 있다.
추가의 일 실시 형태에 따르면, 파라미터들(R, G 및 B) 중 적어도 하나의 파라미터에 따른 적어도 하나의 파라미터의 상이한 값 범위들에 의해 특징화 되어 있는 클래스들의 그룹으로부터 선택된 하나의 클래스로 발광 반도체 소자가 분류된다. 다른 말로 하면, 상기 발광 반도체 소자가 분류될 수 있는 클래스들은, 각각 상기 파라미터들(R, G 및 B) 중 적어도 하나 또는 다수의 파라미터에 따른 하나 또는 다수의 파라미터에 의해 특징화 되어 있다. 그에 따라 분류될 발광 반도체 소자를 위해 상기 파라미터들(R, G, B) 중 하나 또는 다수의 파라미터를 검출한 후에, 상기 분류될 발광 반도체 소자는 적어도 하나의 특징화 파라미터의 값 범위 및 그에 따라 클래스에 할당될 수 있다.
상기 값들(R, G 및 B)은 이미지 센서 색 공간을 설정한다. 그에 따라 본 출원서에 기술된 방법에서 발광 반도체 소자의 평가 및 분류는 이미지 센서 색 공간 내에서 이루어진다. 절대 스펙트럼 휘도가
Figure pct00018
에 의해 표준화(normalized)되기 때문에, 비닝(binning)은 바람직하게 표준화된 상대적 이미지 센서 색 공간 내에서 이루어진다.
본 출원서에 기술된 방법은 다음의 아이디어들을 기반으로 한다. 발광 다이오드 칩들과 같은 발광 반도체 소자들은 최근에 이미지 기록 공정을 위한 광원으로 사용된다. 이와 같은 방식으로 예를 들어 발광 다이오드 칩들을 포함하는 발광 반도체 소자들은 섬광 원(flash light source)으로서 휴대전화 내에 통합된다. 이 경우, 예컨대 동일한 방출 스펙트럼을 갖는 개별 반도체 소자들 또는 반도체 소자들의 쌍들이 사용된다. 이에 대해 대안적으로는 방출 스펙트럼들을 혼합함으로써 발생하는 색 장소를 주변 광에 대해 적응시키기 위해 상이한 방출 스펙트럼을 갖는 2개 또는 다수의 반도체 소자가 사용되기도 한다. 상기 반도체 소자들은 사전 선택을 위해 상이한 클래스들로 분류된다. 공지된 방법에서 상응하는 분류를 위해서는 통상적으로 다음의 광도 파라미터들(photometric parameter): 휘도(예컨대 루멘 또는 칸델라 단위), 색 장소(예컨대 cx/cy, u'/v', 상관 색 온도(CCT), 첨두 파장(peak wavelength), 주 파장(dominant wavelength)), 작동 전압 중 하나 또는 다수의 광도 파라미터가 이용된다.
그러나 이미지 센서는 이미지 기록시 일반적으로 광원, 다시 말해 예컨대 하나 또는 다수의 반도체 소자의 광을 검출할 뿐만 아니라, 주변 광의 일부도 검출한다. 따라서 공지된 방법에서는 일반적으로 2개의 광 타입, 다시 말해 광원의 광 및 주변 광을 위해 CIE-색도도(XYZ-색 공간으로도 언급됨)에 따른 동일한 색 장소 또는 동일한 색 온도가 선택된다. 그러나 상기 2개의 광 타입의 상이한 스펙트럼으로 인해 이미지 센서에 대해 상이한 미가공 데이터 값들(raw data value)이 야기된다는 것을 확인할 수 있다.
계속해서 상이한 발광 반도체 소자들은 상이한 방출 스펙트럼들을 가지면서도 XYZ-색 공간 내 동일한 표준색 값들을 포함하고, 그에 따라 광도 값에 기반한 비닝-방법에서 동일한 클래스에 할당될 수도 있다. 그러나 다수의 동일한 이미지 센서 애플리케이션에서 상이한 발광 반도체 소자들에 의한 조명은 상이한 방출 스펙트럼들로 인해 개별 이미지 센서 애플리케이션들의 각각의 이미지 센서에 대해 상이한 미가공 데이터 값들을 야기하며, 이는 각각의 반도체 소자에 대해 화이트 밸런스 적응 공정(white balance adjustment)을 요구한다. 그러나 이와 같은 화이트 밸런스 적응 공정은 방지되어야 하는데, 그 이유는 그렇지 않은 경우에 각각의 이미지 센서 애플리케이션이 개별적으로 보정되어야 하기 때문이다.
예를 들어 위에 기술된 바와 같이 XYZ-색 공간 내 동일한 표준색 값들에도 불구하고 상이한 광 스펙트럼들이 상이한 색도 좌표를 야기할 수 있고, 이는 재차 이미지 센서에 대해 상이한 미가공 데이터 값들을 야기하는 방식으로 센서 색 공간 내에서 이미지 기록 장치의 화이트 밸런스 공정이 실시되기 때문에, 본 출원서의 방법에서 바람직하게 발광 반도체 소자들의 클래스 분류는 위에서 언급된 광도 파라미터들 중 하나 또는 다수의 파라미터를 이용하지 않으면서 이루어진다. 오히려 본 출원서에 기술된 방법에서는 평가 및 클래스 분류가 센서 색 공간 내에서 이루어진다.
추가의 일 실시 형태에 따르면, 클래스 분류는 파라미터들(R, G 및 B)의 선형 결합(linear combination)에 따라 이루어진다. 다시 말해, 적어도 하나의 파라미터의 상이한 값 범위들에 의해 특징화 되어 있는 클래스들의 그룹으로부터 선택된 하나의 클래스로 발광 반도체 소자를 분류하는 것이 상기 파라미터들(R, G 및 B) 중 2개 또는 3개의 파라미터의 적어도 하나의 선형 결합에 의존할 수 있다. 상기 목적을 위해, 파라미터들(R*, G*, B*)로 상기 파라미터들(R, G, B)의 선형 결합이 다음과 같이 이루어질 수 있다:
Figure pct00019
(이때 a1,...,a9은 선택될 인수에 적합함) .
추가의 일 실시 형태에 따르면, 발광 반도체 소자는 파라미터들(rg1 = R/(R+G+B) 및/또는 bg1 = B/(R+G+B))의 개별 값 범위들에 의해 특징화 되어 있는 클래스들의 그룹으로부터 선택된 하나의 클래스로 분류된다.
추가의 일 실시 형태에 따르면, 발광 반도체 소자는 파라미터들(rg2 = G/R 및/또는 bg2 = G/B)의 개별 값 범위들에 의해 특징화 되어 있는 클래스들의 그룹으로부터 선택된 하나의 클래스로 분류된다.
추가의 일 실시 형태에 따르면, 발광 반도체 소자는 파라미터들(rg3 = R/G 및/또는 bg3 = B/G)의 개별 값 범위들에 의해 특징화 되어 있는 클래스들의 그룹으로부터 선택된 하나의 클래스로 분류된다.
파라미터들(rgX 및 bgX)(이때 X = 1, 2 또는 3)은 분류가 표준화된 상대적 이미지 센서 색 공간 내에서 이루어진다는 장점을 갖는데, 그 이유는 이전에 기술된 파라미터들(rgX 및 bgX)은 조명 시간(
Figure pct00020
)에 의존하지 않기 때문이다.
상기 파라미터들(rgX 및 bgX)(이때 X = 1, 2 또는 3)은 위에 기술된 선형 변환에 의해 얻은 파라미터들(R*, G* 및 B*)의 상응하는 조합에 의해 형성될 수도 있다. 이 경우, 특히 상기 변환에 의해 값 분포를 상기 파라미터들(rgX 및 bgX) 중 하나의 파라미터에 제한함으로써, 결과적으로 클래스 분류가 일차원으로 실시되는 것도 가능하다.
추가의 일 실시 형태에 따르면, 이미지 센서 애플리케이션은 전자 장치가 이미지 센서를 이용하여 단일 이미지 또는 이미지 시퀀스를 기록하는 애플리케이션이다. 그에 상응하게 상기 이미지 센서 애플리케이션은 다음의 애플리케이션들: 카메라, 예컨대 비디오카메라 또는 사진기, 의료용 촬영 장치 중 하나의 애플리케이션으로부터 선택될 수 있다. 그에 상응하게 상기 이미지 센서는 비디오카메라, 사진기, 휴대전화 또는 의료용 촬영 장치의 부분일 수 있다. 발광 반도체 소자는 비디오카메라, 사진기, 휴대전화, 경기장 조명, 무대 조명, 스튜디오 조명 또는 의료용 촬영 장치의 부분일 수 있다.
추가의 일 실시 형태에 따르면, 발광 반도체 소자가 분류되는 클래스는 rgX-값들 및 bgX-값들(이때 X = 1, 2 또는 3)에 의해 특징화 되어 있고, 상기 rgX-값들 및 bgX-값들은 태양광 또는 표준광 타입 A 또는 타입 D에 따른 광 또는 플랑크 복사체의 광의 대응되는 rgX-값 및 bgX-값에 상응한다. 당업자에게는 표준광 타입 D에 대해 상이한 표준광 타입들, 예컨대 D50, D55, D65, D75 및 D93이 공지되어 있다. 클래스 분류가 이와 같은 목표 값을 중심으로 가급적 작은 분포로 이루어지면, 화이트 밸런스-알고리즘 적응 공정이 생략될 수 있다. 이미지 센서 색 공간 내에 색 장소들이 동일한 경우, 재현 가능한 화이트 밸런스가 야기될 수 있다.
추가의 일 실시 형태에 따르면, 발광 반도체 소자를 분류하기 위한 파라미터들, 다시 말해 특히 앞에서 언급된 파라미터들(rgX 및 bgX, 이때 X = 1, 2 또는 3)의 값 범위들이 목표 값과 이와 같은 값으로부터의 사전 결정된 편차에 의해 규정된다. 이 경우, 목표 값으로부터의 상기 편차는 예를 들어 20%보다 작거나 같거나, 15%보다 작거나 같거나, 10%보다 작거나 같거나, 5%보다 작거나 같거나, 1%보다 작거나 같을 수 있다.
추가의 일 실시 형태에 따르면, 이미지 센서 애플리케이션은 상이한 특징화 파라미터들, 다시 말해 특히 상이한 rgX-값들 및 bgX-값들(이때 X = 1, 2 또는 3)을 갖는 적어도 2개의 반도체 소자를 포함한다. 특히 상기 반도체 소자들은 상이한 클래스로부터 선택될 수도 있다. 상응하는 파라미터들에 의해 설정된 색 공간 내에서 상기 2개의 반도체 소자의 파라미터 값들은 플랑크 흑체 곡선을 2번 교차하는 선을 형성한다. 2개보다 많은 상이한 발광 반도체 소자가 사용되면, 이와 같은 파라미터 값들은 상응하는 색 공간 내에서 플랑크 흑체 곡선의 일부를 포함하는 다각형을 형성한다. 그럼으로써, 이미지 센서 애플리케이션에서 발광 반도체 소자들의 상대적인 강도 비들을 목표한 대로 설정하여 조정 가능한 혼합 스펙트럼들을 달성할 수 있으며, 상기 혼합 스펙트럼들은 예를 들어 다수의 주변 광 타입들에 대해 적응될 수 있다.
추가의 장점들, 바람직한 실시 형태들 및 개선 예들은 이후에서 도면들과 관련하여 기술되는 실시 예들로부터 주어진다.
도 1은 상이한 발광 반도체 소자들의 색 장소들의 시뮬레이션이고,
도 2는 일 실시 예에 따른 발광 반도체 소자의 클래스 분류 방법의 개략도이며,
도 3a 및 도 3b는 추가의 실시 예들에 따른 이미지 센서 애플리케이션들의 개략도이고,
도 4는 추가의 일 실시 예에 따른 발광 반도체 소자들의 색 장소들을 갖는 색 장소도이다.
실시 예들에서 그리고 도면들에서 동일한, 동일한 형태의 또는 동일하게 작용하는 부재들에는 각각 동일한 도면 부호들이 제공될 수 있다. 도시된 부재들 및 상기 부재들의 상호 크기 비율은 척도에 맞는 것으로 간주되지 않으며, 오히려 예를 들어 층들, 부품들, 소자들 및 영역들과 같은 개별 부재들이 더 나은 도해 및/또는 이해를 위해 과도하게 크게 도시될 수 있다.
위에서 일반 섹션에 기술되어 있는 바와 같이, 상이한 발광 반도체 소자들은 상이한 방출 스펙트럼들을 가지면서도 CIE-색도도 내 동일한 표준색 값들을 가질 수 있다. 그러나 이미지 센서의 색 공간 내에서 상기 상이한 방출 스펙트럼들의 색 장소들은 서로 현저하게 구분될 수 있다. 이는 상기 CIE-색도도가 사람의 눈 및 이미지 센서의 감도와 상이한 사람 눈의 감도를 기반으로 하기 때문이며, 그 결과 방출 스펙트럼의 상이한 스펙트럼 성분들은 2개의 색 공간에서 상이한 정도로 중시된다. 도 1에는 XYZ-색 공간, 다시 말해 CIE-색도도 및 이미지 센서 색표 내 상이한 방출 스펙트럼들을 갖는 다수의 발광 반도체 소자의 색 장소들에 대한 시뮬레이션이 도시되어 있다. 이 경우, 상부 수평선 및 우측 수직축은 XYZ-색 공간 내 시뮬레이션 된 모든 반도체 소자의 전체 평균값(μcx, μcy)으로부터 색도 좌표(cx, cy)의 상대적 편차를 나타내는 한편, 하부 수평선 및 좌측 수직축은 이미지 센서 색 공간 내 상응하는 평균값들로부터 상응하는 색도 좌표의 상대적 편차를 나타낸다. 다이어그램 내 화살표들도 축을 지정하도록 표시되어 있다.
상이한 발광 반도체 소자들의 방출 스펙트럼들은 서로 상이하면서도 XYZ-색 공간 내 모두 동일한 색 장소를 나타내도록 시뮬레이션 되어 있다. 따라서 도시된 다이어그램에는 XYZ-색 공간 내 중첩된 색 장소들을 대표하는 단 하나의 점(11)(채워진 원)만을 확인할 수 있다. 반대로 이미지 센서 색 공간에서는 상이한 방출 스펙트럼들로부터 다수의 상이한 색도 좌표 및 그에 따른 점들의 구름(cloud of dots)(채워진 정사각형)이 야기되며, 상기 점들 중 예시적으로 하나의 점(12)이 도면 부호로 표시되어 있다.
그에 따라 상이한 발광 반도체 소자들, 다시 말해 XYZ-색 공간 내 동일한 색도 좌표를 갖는 상이한 방출 스펙트럼들을 갖는 반도체 소자들은 이미지 센서 색 공간 내에서 상이한 색 장소들로 이루어진 큰 구름을 형성할 수 있고, 그 결과 각각의 발광 반도체 소자는 이미지 센서에 대해 상이한 미가공 데이터 값들을 야기할 수 있다.
도 2는 이미지 센서 애플리케이션을 위한 발광 반도체 소자의 클래스 분류 방법이며, 이때 상기 반도체 소자는 이미지 센서용 광원으로 설계되어 있고, 도 1에 도시된 효과를 고려하여, 이미지 센서의 색 공간 내 클래스 분류를 실시한다. 상기 목적을 위해, 제 1 방법 단계(1)에서 발광 반도체 소자가 제공된다. 일반 섹션의 설명에 따라 형성될 수 있고 하나 또는 다수의 발광 반도체 칩을 경우에 따라 하나 또는 다수의 파장 변환 물질과 결합된 상태로 포함할 수 있는 상기 발광 반도체 소자는 방출 스펙트럼(
Figure pct00021
)을 갖는다.
추가의 방법 단계(2)에서는 작동 중에 발광 반도체 소자로부터 방출된 방출 스펙트럼(
Figure pct00022
)을 갖는 광의 다음의 파라미터들:
Figure pct00023
,
Figure pct00024
,
Figure pct00025
중 적어도 하나의 파라미터가 검출된다.
이 경우,
Figure pct00026
,
Figure pct00027
및
Figure pct00028
는 사전 검출 공정 또는 제조사의 설명서에 의해 공지되어 있는 이미지 센서의 적색, 녹색 및 청색 컬러 채널의 스펙트럼 감도들이다. 상기 스펙트럼 감도들은 예를 들어 물리적 단위 CV/(W/sr/㎡/㎚)/
Figure pct00029
를 갖고, 이때 코드값(CV: "code value")은 입사한 광량 및 조명 시간(
Figure pct00030
)에 의존한다. 그에 상응하게 방출 스펙트럼(
Figure pct00031
)은 스펙트럼 휘도이다. 이 경우, 스펙트럼 감도들 및 방출 스펙트럼(
Figure pct00032
)에 포함된 상대적 파장을 모두 포함하는 파장 범위을 통해, 다시 말해 예를 들어 350㎚ 내지 800㎚ 또는 380㎚ 내지 750㎚의 가시 스펙트럼 범위 내 파장 범위를 통해 통합이 이루어진다. 이와 같은 방식으로 검출된 R-, G- 및 B-값들은 이미지 센서 색 공간을 설정한다.
상기 방출 스펙트럼은 예를 들어 사전 결정될 수 있거나 제조사 설명서에 공지될 수 있다. 대안적으로, 예를 들어 이미지 센서의 컬러 채널들을 고려하여 사전 제시된 파라미터들(R, G 및 B)의 검출에 따라 이와 같은 컬러 채널들을 출력하는 측정 장치가 사용될 수도 있다.
상기 이미지 센서는 예를 들어 센서 픽셀 형태의 다수의 이미지 센서 부재를 포함하는 CCD-센서 또는 CMOS-센서일 수 있다. 개별 컬러 채널들은 각각 상응하는 컬러 필터들을 구비한 이미지 센서 부재들의 일부에 의해 형성될 수 있다.
추가의 방법 단계(3)에서는, 파라미터들(R, G 및 B) 중 적어도 하나의 파라미터에 따른 적어도 하나의 파라미터의 상이한 값 범위들에 의해 특징화 되어 있는 클래스들의 그룹으로부터 선택된 하나의 클래스로 발광 반도체 소자가 분류된다. 다시 말해, 클래스 분류를 위해 상기 파라미터들(R, G 및 B) 중 적어도 하나의 파라미터가 고려된다. 개별 클래스들은 목표 값 및 이와 같은 목표 값으로부터의 편차에 의해 규정될 수 있는 값 범위들에 의해 특징화 되어 있다. 각각의 클래스의 값 범위 내 목표 값으로부터의 상대적 편차는 예를 들어 20%보다 작거나 같을 수 있다. 계속해서 위에서 일반 섹션에 기술되어 있는 바와 같이 더 작은 편차도 가능하다.
상기 클래스 분류가 조명 시간(
Figure pct00033
)에 의존하지 않는 파라미터들에 의해 설정되는 표준화된 상대적 이미지 센서 색 공간 내에서 이루어지는 경우가 특히 바람직하다. 예를 들어 발광 소자는 방법 단계(3)에서 파라미터들(rgX 및/또는 bgX)의 개별 값 범위들에 의해 특징화 되어 있는 클래스들의 그룹으로부터 선택된 하나의 클래스로 분류될 수 있다. 이때 X = 1, 2 또는 3일 수 있다:
X = 1: rg1 = R/(R+G+B), bg1 = B/(R+G+B),
X = 2: rg2 = G/R, bg2 = G/B,
X = 3: rg3 = R/G, bg3 = B/G.
이전에 기술된 방법에 의해 클래스들로 분류된 하나 또는 다수의 발광 반도체 소자는 이미지 센서를 이용하여 이미지 또는 이미지 시퀀스를 기록하는 이미지 센서 애플리케이션들을 위해 사용될 수 있다.
도 3a에는 휴대전화(300) 내 카메라에 의해 형성되는 이미지 센서 애플리케이션의 일 실시 예가 도시되어 있다. 상기 휴대전화(300)는 파선에 의해 표시되어 있는 적어도 하나의 발광 반도체 소자(301) 및 이미지 센서(302)를 포함하고, 단일 이미지뿐만 아니라 이미지 시퀀스, 다시 말해 필름을 기록하기 위해 제공 및 설계되어 있다. 상기 휴대전화(300)는 바람직하게 이전에 기술된 방법에 따른 클래스들 또는 동일한 클래스들로부터 선택된 하나 또는 다수의 발광 반도체 소자(301)를 모두 포함하는 다수의 휴대전화를 대표한다. 그럼으로써 바람직하게, 각각의 휴대전화(300)에서 발광 반도체 소자들(301)의 방출 스펙트럼들은 각각의 이미지 센서(302)에서 실질적으로 개별 컬러 채널들 내 미가공 데이터 값들을 야기할 수 있다. 따라서 다수의 휴대전화에서도 화이트 밸런스-알고리즘이 조화롭게 적응될 수 있고, 그 결과 각각의 제조된 휴대전화가 개별적으로 보정될 필요가 없다.
도시된 휴대전화(300)에 대해 대안적으로 이미지 센서 애플리케이션은 예컨대 비디오카메라 또는 사진기 또는 의료용 촬영 장치일 수도 있다.
도 3b에는 경기장에서, 무대 위에서 또는 스튜디오 내에서 이미지 또는 이미지 시퀀스를 기록하기 위해 설계되어 있고 경기장 조명, 무대 조명 또는 스튜디오 조명(303)을 포함하는 이미지 센서 애플리케이션의 추가 일 실시 예가 도시되어 있다. 예를 들어 하나 또는 다수의 스포트라이트(spotlight) 또는 하나의 플러드 라이트 시스템(flood light system)에 의해 형성될 수 있고 다수의 발광 반도체 소자(301)를 포함하는 상기 조명(303)을 이용하여 카메라(304)에 의해 기록될 수 있는 장면(scene)이 조명될 수 있다. 상기 카메라(304)는 이미지 센서(302)를 포함한다. 이전의 실시 예와 관련하여 기술된 바와 같이, 도 3b의 실시 예의 조명 애플리케이션에서도 발광 반도체 소자들(301)을 선택하기 위해 이전의 설명에 따른 방법이 사용된다.
특히, 예를 들어 이전에 기술된 이미지 센서 애플리케이션들에서, 발광 반도체 소자들의 클래스 분류를 위해 사용된 파라미터들, 특히 상기 발광 반도체 소자들의 rgX- 및 bgX-값들이 태양 또는 표준광 타입 A 또는 타입 D에 따른 상응하는 주변 광 또는 플랑크 복사체의 파라미터들에 상응하는 발광 반도체 소자들(301)이 사용되는 경우가 바람직할 수 있다. 적합한 목표 값들을 중심으로 가급적 작은 분포로 상응하게 클래스 분류가 이루어지는 경우, 화이트 밸런스-알고리즘의 적응 공정이 생략될 수 있다. 특히 이미지 센서 색 공간 내 색 장소들이 동일한 경우에 재현 가능한 화이트 밸런스가 야기될 수 있다.
도 4에 도시되어 있는 바와 같이, 상이한 색도 좌표를 갖는 다수의 발광 반도체 소자, 예를 들어 이전에 기술된 방법의 상이한 클래스들로부터 선택된 다수의 발광 반도체 소자가 사용되면, 이와 같은 발광 반도체 소자들은 발광 반도체 소자가 2개인 경우에 이미지 센서 색 공간 내에서 플랑크 흑체 곡선(402)을 2번 교차하는 선(401)을 형성한다. 상이한 방출 스펙트럼들을 갖는 2개보다 많은 발광 반도체 소자를 사용하는 경우, 이와 같은 발광 반도체 소자들은 이미지 센서 색 공간 내에서 플랑크 흑체 곡선의 일부를 포함하는 다각형을 형성한다. 상기 상이한 발광 반도체 소자들에 의해 이미지 센서 애플리케이션에 대해 상이한 혼합 스펙트럼들이 발생할 수 있고, 이때 도출되는 rgX- 및 bgX-값들을 적응시킴으로써 다수의 주변 광 타입에 적응되어 있는 혼합 스펙트럼들이 발생할 수 있다.
도면들과 관련하여 기술된 실시 예들은 일반 섹션의 설명에 따른 추가적인 또는 대안적인 특징들을 가질 수 있다.
본 발명은 실시 예들을 참조한 설명에 의해서 제한되어 있지 않다. 오히려 본 발명은 각각의 새로운 특징 및 특징들의 각각의 조합을 포함하며, 이는 비록 이와 같은 특징 또는 이와 같은 조합 자체가 명시적으로 특허 청구범위 또는 실시 예들에 제시되어 있지 않더라도, 특히 특징들의 각각의 조합이 특허 청구범위에 포함되어 있다는 것을 의미한다.

Claims (11)

  1. 이미지 센서 애플리케이션을 위해 발광 반도체 소자(301)를 클래스 분류(classifying)하기 위한 방법으로서, 이때 상기 반도체 소자(301)는 이미지 센서(302)용 광원으로 설계되어 있고, 상기 방법이 다음의 단계들:
    상기 발광 반도체 소자(301)를 제공하는 단계,
    작동 중에 상기 발광 반도체 소자(301)로부터 방출된 방출 스펙트럼을 갖는 광의 다음 파라미터들:
    Figure pct00034
    ,
    Figure pct00035
    ,
    Figure pct00036
    중 적어도 하나의 파라미터를 검출하는 단계(이때
    Figure pct00037
    ,
    Figure pct00038
    및
    Figure pct00039
    는 상기 이미지 센서(302)의 적색, 녹색 및 청색 컬러 채널의 스펙트럼 감도이고,
    Figure pct00040
    는 상기 발광 반도체 소자(301)의 방출 스펙트럼이며,
    Figure pct00041
    는 조명 시간이고, 그리고
    Figure pct00042
    는 파장을 나타냄),
    파라미터들(R, G 및 B) 중 적어도 하나의 파라미터에 따른 적어도 하나의 파라미터의 상이한 값 범위들에 의해 특징화 되어 있는 클래스들의 그룹으로부터 선택된 하나의 클래스로 상기 발광 반도체 소자(301)를 분류하는 단계를 포함하는,
    발광 반도체 소자의 클래스 분류 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 발광 반도체 소자(301)는 파라미터들(rg1 = R/(R+G+B) 및/또는 bg1 = B/(R+G+B))의 개별 값 범위들에 의해 특징화 되어 있는 클래스들의 그룹으로부터 선택된 하나의 클래스로 분류되는,
    발광 반도체 소자의 클래스 분류 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 발광 반도체 소자(301)는 파라미터들(rg2 = G/R 및/또는 bg2 = G/B)의 개별 값 범위들에 의해 특징화 되어 있는 클래스들의 그룹으로부터 선택된 하나의 클래스로 분류되는,
    발광 반도체 소자의 클래스 분류 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 발광 반도체 소자(301)는 파라미터들(rg3 = R/G 및/또는 bg3 = B/G)의 개별 값 범위들에 의해 특징화 되어 있는 클래스들의 그룹으로부터 선택된 하나의 클래스로 분류되는,
    발광 반도체 소자의 클래스 분류 방법.
  5. 제 2 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 발광 반도체 소자(301)가 분류되는 클래스가 rgX-값들 및 bgX-값들(이때 X = 1, 2 또는 3)에 의해 특징화 되어 있고, 상기 rgX-값들 및 bgX-값들은 태양광 또는 표준광 타입 A 또는 타입 D에 따른 광 또는 플랑크 복사체(planckian radiator)의 광의 대응되는 rgX-값 및 bgX-값에 상응하는,
    발광 반도체 소자의 클래스 분류 방법.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 이미지 센서(302)는 비디오카메라, 사진기, 휴대전화 또는 의료용 촬영 장치의 부분인,
    발광 반도체 소자의 클래스 분류 방법.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 반도체 소자(301)는 비디오카메라, 사진기, 휴대전화, 경기장 조명, 무대 조명, 스튜디오 조명 또는 의료용 촬영 장치의 부분인,
    발광 반도체 소자의 클래스 분류 방법.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 발광 반도체 소자(301)는 적어도 하나의 발광 반도체 칩을 포함하는,
    발광 반도체 소자의 클래스 분류 방법.
  9. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 발광 반도체 소자(301)는 작동 중에 백색 광을 방사하는,
    발광 반도체 소자의 클래스 분류 방법.
  10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 이미지 센서는 CCD-센서 또는 CMOS-센서인,
    발광 반도체 소자의 클래스 분류 방법.
  11. 이미지 센서(302) 및 적어도 하나의 반도체 소자(301)를 포함하는 이미지 센서 애플리케이션으로서, 상기 반도체 소자(301)를 선택하기 위해 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 따른 방법이 사용되는,
    이미지 센서 및 적어도 하나의 반도체 소자를 포함하는 이미지 센서 애플리케이션.
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