KR20210064240A - 3d 엔지니어링된 재료에 기반한 컬러 및 다중-스펙트럼 이미지 센서 - Google Patents

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필립 카메이드-무노즈
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그레고리 로버츠
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Abstract

본 발명은 다기능 산란 구조물들을 구축 및 사용하기 위한 방법들 및 디바이스들에 관한 것이다. 개시된 방법들 및 디바이스들은 다수의 타겟 함수들을 감안하며, 2-광자 중합화 또는 다중-층 리소그래피에 기반한 제조 방법들을 사용하여 구현될 수 있다. 파 분할기들로서 기능하는 예시적인 디바이스들이 또한 설명된다. 개시된 교시들의 성능 및 이익들을 확인한 결과들이 또한 설명된다.

Description

3D 엔지니어링된 재료에 기반한 컬러 및 다중-스펙트럼 이미지 센서
관련 출원에 대한 상호 참조
[01] 본 출원은 2018년 10월 22일에 출원되고 명칭이 "Color and Multi-Spectral Image Sensor Based On 3D Engineered Materials"인 미국 가출원 제62/748,677호, 및 명칭이 "Color and Multi-Spectral Image Sensor Based On 3D Engineered Materials"인 2018년 12월 7일에 출원된 미국 가출원 제62/776,685호를 우선권으로 주장하고, 상기 출원들 둘 모두는 전체 내용이 인용에 의해 본원에 포함된다.
정부 승인에 대한 진술
[02] 본 발명은 DARPA에 의해 부여된 승인 번호 HR0011-17-2-0035 하에 정부 지원으로 이루어졌다. 정부는 본 발명에서 특정 권리들을 갖는다.
[03] 본 개시내용은 다기능 광학 엘리먼트들(multifunctional optical elements)에 관한 것이며, 더 상세하게는, 3-차원(3D) 산란 구조물(scattering structure)과 같이, 단일 재료 블록으로 굴절률을 구성함으로써 형성된 다기능 메타물질 디바이스들(multifunctional metamaterial devices), 이러한 구조물을 생성하기 위한 방법들 및 전자기파를 복수의 전자기파들로 분할하기 위한 방법들에 관한 것이다.
[04] 광학 시스템들은 전형적으로 복합 기능들을 달성하기 위해 다수의 엘리먼트들의 모듈식 조합들을 통해 설계된다. 예컨대, 렌즈들 및 회절 광학기들이 결합되어 하이퍼스펙트럼 이미징(hyperspectral imaging)을 수행할 수 있다. 이 접근법은 직관적이고 유연하여, 제한된 세트의 엘리먼트들로부터 광범위한 기능들에 대한 액세스를 제공한다. 그러나, 광학 시스템의 전체 크기와 무게는 광학 시스템의 적용 범위를 제한할 수 있다. 나노제조의 최근 발전들은, 부피가 큰 엘리먼트들을, 서브-파장 두께의 공진 나노구조물들의 메타표면 평면 어레이로 교체함으로써 이러한 제약을 완화할 수 있다. 어레이 내의 개별 엘리먼트들의 산란을 엔지니어링함으로써, 이러한 디바이스들은 복합 광학 시스템들의 다기능을 단일 엘리먼트에서 재현할 수 있다. 그러나, 더 복잡한 기능을 위해 다수의 메타표면들을 결합하려는 노력들은 감소된 산란 효율성에 의해 좌절되었고, 감소된 산란 효율성은 동시 작업들의 수에 반비례(scale inversely)한다.
[05] 이러한 시스템들의 다기능과 효율성 사이의 내재하는 트레이드-오프는 유한한 수의 자유도에 인한 것이며, 자유도는 디바이스의 볼륨 및 최대 굴절률 콘트라스트에 비례한다. 특히, 이것은, 주파수, 편광(polarization) 및 입사각에 따라 광을 분류하는 것과 같이, 임의의 초박형 시스템(ultrathin system)에 의해 달성 가능한 독립적인 기능들의 범위를 제한한다. 이와 대조적으로, 파장보다 큰 두께들을 갖는 3-차원 산란 엘리먼트들은 일반적으로 많은 동시 기능들을 인코딩하지만, 지금까지는 약한 산란 및 낮은 굴절률-콘트라스트로 인해 효율성이 낮다.
[06] 역사적으로, 광학 설계는 모듈식이었고, 광학 기구들(optical setups)을 구축하고 재구성하기 위한 직관적인 방법을 제공하는 패러다임이 있다. 나노제조 기술들의 발전으로, 더 복잡한 기구들의 기능을 결합한 다기능 광학 엘리먼트들을 가능하게 한 서브-파장 피처 크기를 갖는 구조물들을 제조하는 것이 가능해졌다. 예들은, 상이한 편광들 및 스펙트럼 대역들을 분할할 수 있는 메타표면 렌즈들을 포함한다. 그러나, 메타표면들 및 다른 평면 구조물들로 달성될 수 있는 성능 및 기능의 정도는, 제어될 수 있는 광학 모드들의 수에 의해 본질적으로 제한된다.
[07] 서브-파장 스케일에서 높은 콘트라스트로 굴절률을 구성하는 것은, 다기능 광학 엘리먼트들을 시연(demonstrate)하는 데 활용될(harnessed) 수 있는 광범위한 광학 설계 공간을 제공한다. 지금까지, 이것은 주로 2-차원 구조물들 또는 메타표면들에서 사용되었다. 그러나, 그들의 성능은 이용 가능한 광학 자유도들에 의해 제한된다.
[08] 다음 섹션들에서 본 개시내용의 교시들의 이익들을 강조하기 위해, 이미지 센서들의 예가 여기서 고려된다. 현재, 대부분의 센서들은 흡수 필터들을 사용하여 컬러를 기록(record)한다. 도 1은 종래 기술의 이미지 센서를 도시하고, 여기서 4개의 이웃 픽셀들 각각은 최상부에 흡수성 컬러 필터를 갖는데: 2개는 녹색용이고, 하나는 청색용이고, 하나는 적색용이다. 이러한 이미지 센서의 문제는, 대부분의 광이 흡수되기 때문에, 효율성이 약 30 %로 제한된다는 것이다.
[09] 개시된 방법들 및 디바이스들은 설명된 문제들을 해결하고, 위에 언급된 문제들에 대한 해결책들을 제공한다.
[010] 궁극적인 광학 설계 공간은, 굴절률이 가장 작은 관련 파장보다 더 작은 공간 해상도로 마음대로 제어될 수 있는 3-차원 볼륨이다. 이 경우에, 광학 자유도들의 수는 엄청나고(enormous), 고성능으로 완전히 비-직관적인 다기능 설계들을 실현하는 데 사용될 수 있다. 본 개시내용의 교시들은 그러한 개념에 기반한다.
[011] 개시된 접근법은, 다수의 타겟 함수들을 고려하면서, 반복적인 경사-기반 최적화(iterative gradient-based optimization)를 통해 3-차원 산란 엘리먼트들을 설계하는 것에 기반한다. 본 방법들 및 디바이스들은, 다양한 기능들을 단일 표면이 아닌 볼륨 내에서 복합 다중-산란으로 인코딩함으로써 기존의 광학 디바이스들에 대한 개선들을 제공한다. 개시된 접근법은, 메타표면들에 전형적인 로컬 유효-중간 가정들 또는 더 높은 굴절률 콘트라스트에 의존하지 않아서, 회절 한계를 초과하는 굵은 피처들(coarse features)을 갖고서도 효율적인 디바이스들을 허용한다. 피처 크기 및 층들의 수에 대한 적당한 요건들을 갖는 표준 다중-층 제조가 사용될 수 있는, 본 개시내용에 따른 실시예들이 또한 제조될 수 있다.
[012] 본 개시내용의 제1 양상에 따라, 하나 이상의 설정된 타겟 함수들에 기반하여, 설정된 3-차원(3D) 패턴으로 형성된 3D 산란 구조물이 제공되고, 3D 산란 구조물은: 전자기파들을 수신하고; 그리고 하나 이상의 설정된 타겟 함수들을 제공하기 위해 전자기파들을 산란시키도록 구성된다.
[013] 본 개시내용의 제2 양상에 따라, 전자기파를 상이한 파장들을 갖는 복수의 파들로 분할하는 방법이 개시되고, 방법은: 전자기파를 3-차원(3D) 산란 구조물의 제1 측에서 3D 산란 구조물에 인가하는 단계 ― 3D 산란 구조물은 설정된 3D 패턴으로 형성됨 ― ; 및 상이한 파장들을 갖는 복수의 전자기파들을 생성하기 위해 전자기파를 산란시키는 단계를 제공하고, 복수의 전자기파들은 3D 산란 구조물의 제2 측의 출력에서 산란 구조물을 빠져나간다.
[014] 본 개시내용의 추가의 양상들이 본 출원의 상세한 설명, 도면들 및 청구항들에 제공된다.
[015] 도 1은 종래 기술의 이미지 센서를 도시한다.
[016] 도 2a-2a’는 본 개시내용의 실시예에 따른 예시적인 3-차원(3D) 산란 구조물들을 도시한다.
[017] 도 2b-2c는 도 2a 및 2a’의 실시예의 파장 분할 기능을 도시한다.
[018] 도 3a-3c는 본 개시내용의 다른 실시예에 따른 예시적인 3-차원(3D) 산란 구조물들을 도시한다.
[019] 도 4a-4e는 본 개시내용에 따른 예시적인 실시예들의 성능 결과들을 도시한다.
[020] 도 5는 본 개시내용의 실시예들에 따른 마이크로파 3D 산란 구조물을 포함하는 예시적인 어레인지먼트를 도시한다.
[021] 도 6은 도 5의 어레인지먼트와 연관된 예시적인 성능 결과들을 도시한다.
[022] 도 7은 본 개시내용의 실시예에 따른 예시적인 최적화 알고리즘의 다수의 단계들을 도시한다.
[023] 도 8은 본 개시내용의 추가의 실시예들에 따른 최적화 알고리즘의 다양한 구현 단계들을 예시하는 예시적인 흐름도를 도시한다.
[024] 도 2a는 본 개시내용의 실시예에 따른 이미지 센서(200)를 도시한다. 이미지 센서(200)는, 스펙트럼 분할기로서 기능하는 3-차원(3D) 산란 구조물(201)을 포함한다. 3D 산란 구조물(201)은 미리 정의된 패턴으로 광을 산란시키도록 형성된 복수의 유전체 필러들(dielectric pillars)(205)을 포함한다. 3D 산란 구조물(201)을 통과하는 입사광(202)은 유전체 필러들에서 산란된다. 하나 이상의 타겟 함수들에 따른 유전체 필러들(205)의 어레인지먼트를 통해, 산란 패턴은 원하는 기능을 수행하도록 조정된다(tailored). 예로서, 3D 산란 구조물(201)은 스펙트럼 분할기로 설계되어, 도 2a에 도시된 바와 같이, 입사광(202)을 임의의 수의 파장들(λ1,…, λn)로 동시에 분류하고 초점을 맞출 수 있고, 파장들 각각은 3D 산란 구조물(201) 아래에 배치된 초점 평면(203) 상의 개별 픽셀로 지향된다. 본 개시내용의 실시예들에 따라, 3D 산란 구조물(201)은 다공성 중합체 큐브(porous polymer cube) 또는 실리카 매트릭스(silica matrix)에 임베딩된 유전체 또는 반도체(예컨대, 실리콘) 입자들의 클러스터일 수 있다.
[025] 도 1의 종래 기술의 이미지 센서(100)와 대조적으로, 도 2a의 이미지 센서(200)가 흡수에 기반하여 기능하지 않고, 이로써 이는 기존의 해결책들에 비해 효율성의 실질적인 개선을 제공한다는 것을 당업자는 인지할 것이다. 이것은 본 교시들의 예시적인 실시예를 사용하여 나중에 정량화될 것이다. 본 개시내용 전반에 걸쳐 또한 더 상세히 설명되는 바와 같이, 개시된 디바이스들 및 방법들은 기존의 해결책들에 비해 다음의 부가적인 이익들을 제공한다.
● 도 2a의 3D 산란 구조물(201)은 알려진 리소그래피 프로세스들을 통해 제조될 수 있다.
● 도 2a의 3D 산란 구조물(201)은 적외선, 중간-적외선(mid-infrared) 등과 같은 임의의 스펙트럼 대역들에 대한 스펙트럼 분할기로서 기능하도록 설계될 수 있다. 다시 말해서, 하이퍼스펙트럼 이미징 외에도, 열적 이미징은 개시된 교시들의 또 다른 잠재적인 적용이다.
● 스펙트럼 분할 기능은 편광 분할과 같은 다른 원하는 기능과 결합될 수 있다.
● 본 개시내용에 따른 실시예들은 또한 에지 검출을 위한 가버 필터링(Gabor filtering)과 같은 광학 이미지 프로세싱을 수행하도록 설계될 수 있다.
[026] 도 2a'는 본 개시내용의 실시예에 따른, 스펙트럼 필터로서 기능하는 예시적인 3-차원(3D) 산란 구조물(21)을 포함하는 이미지 센서(200')를 도시한다. 위에서 진입하는 입사광(22)은 3D 산란 구조물(21)을 통과하면서 산란되어, 적색, 청색, 녹색(x-편광됨) 및 및 녹색(y-편광됨)으로 도시된 4개의 서브-픽셀들로 구성된 초점 평면(23)으로 분류된다. 도 2a'에 또한 도시된 바와 같이, 적색(600nm-700nm) 및 청색(400nm-500nm) 스펙트럼 대역들은 반대 사분면들로 분류된다. 또한, 녹색(500nm-600nm) 스펙트럼 대역은 선형 편광에 따라 추가로 분할된다. 적색 및 청색 사분면들은 편광에 독립적일 수 있다.
[027] 본 개시내용의 실시예들에 따라, 3D 산란 구조물(21)은, 지정된 목적 함수를 최적화하는 구조물을 생성하는 보조 변수 방법(adjoint variable method)을 사용하여 설계될 수 있다. 예로서, 그리고 도 2a'를 참조하면, 목적 함수는, 주파수 및 편광에 의존하여, 4개의 타겟 영역들 중 하나에 대한 입사광의 초점 효율성에 기반하여 선택될 수 있다. 빈(empty) 볼륨으로 시작하여, 굴절률의 섭동들에 대한 성능 지수(figure of merit)의 민감도를 계산하기 위해, 전파(full-wave) FDTD(finite-difference time-domain) 시뮬레이션들이 구현된다. 규정된 산란 구조물이 반복적으로 형성되고 업데이트된다. 다시 말해서, 초기 지오메트리(geometry)에 대한 반복적인 업데이트들을 통해 최적의 설계가 생성되고, 각각의 단계는 성능을 향상한다. 민감도는 단지 2번의 시뮬레이션들로 계산될 수 있어서, 적절한 자원들로 3D 디바이스들의 효율적인 최적화를 허용한다. 각각의 스펙트럼 대역: 적색(600 nm-700 nm) 녹색(500 nm-600 nm) 및 청색(400 nm-500 nm)을 상이한 사분면에 할당하기 위해, 가시광 스펙트럼에 걸친 다수의 입사 파장들에 대한 민감도가 계산될 수 있다. 그런 다음, 디바이스의 굴절률을 업데이트하기 위해, 스펙트럼적으로 평균화된 민감도가 사용될 수 있다.
[028] 도 2b-2c는 도 2a'의 3D 산란 구조물(21) 내의 입사광의 시뮬레이션된 세기를 도시한다. 세기는, 도 2a'의 적색과 청색 사분면들을 교차하는 대각선 단면을 따라 분석된다. 각각의 파장은, 자신의 개개의 타겟 구역으로 수렴되기 전에 다중 산란을 겪는다. 도 2c는, 2개의 직교 입력 편광들에 대한 녹색 픽셀들을 통한 대각선 단면 내의 입사광의 세기 분포를 도시한다. 양자의 경우들에서, 위에서 입사된 평면파(λ=550nm)는 자신의 편광에 대응하는 픽셀로 우선적으로 라우팅된다. 한편, 적색 및 청색 스펙트럼 대역들에 대해 동일한 구역들에 편광들 둘 모두가 할당되어, 목적 함수의 미러 대칭성을 유지한다.
[029] 본 개시내용의 실시예에 따라, 도 2a'의 3D 산란 구조물(21)은 각각 84 %, 60 % 및 87 % 효율성으로 적색, 녹색 및 청색 광을 분류한다. 본 개시내용 전반에 걸쳐, 효율성은, 스펙트럼 ― 그 스펙트럼에 대해 디바이스가 설계됨 ― , 즉, 도 2a'의 실시예에 대한 가시광 스펙트럼에 걸쳐 평균화하여 타겟 사분면에 도달하는 디바이스에 입사된 총 전력의 비율(fraction)로서 정의된다.
[030] 도 2a 및 2a'를 참조하면, 개시된 개념이, 임의의 입사 편광, 각도 또는 주파수에 대한 독립적인 제어와 함께, 타겟 산란 기능을 정의하는 데 있어서 상당한 유연성을 제공한다는 것을 당업자는 인지할 것이다. 그러나, 복합 3-차원 구조물은 제조에 상당한 난제를 제공한다. 가시광 파장들에서의 이미지 센서들 내의 이러한 디바이스들의 대규모 구현은 서브-100nm 해상도의 높은 제조 스루풋을 요구할 것이다. 이는, 반복된 재료 증착 및 패터닝을 통해 3-차원 디바이스들이 구성되는 다중-층 리소그래피에 의해 달성될 수 있다. 여기서, 각각의 층은 고굴절률 유전체로 구성된 일련의 패터닝된 메사들(patterned mesas)로 구성된다. 틈새 공간(interstitial space)은 저굴절률 유전체로 충전되어, 후속 층들에 대한 기판의 역할을 하는 평평한 표면을 형성한다.
[031] 앞서 논의된 적층 제조 접근법(layered manufacturing approach)을 더 명확히 하기 위해, 도 3c의 3D 산란 구조물(31)의 적층 설계를 예시하는 도 3a 및 3c에 대한 참조가 이루어진다. 다시 말해서, 도 3c의 3D 산란 구조물(31)은 도 3a의 복수의 층들(301,…, 305)을 겹쳐(on top of one another) 적층함으로써 구성될 수 있다. 제조 프로세스는 CMOS 호환 가능할 수 있으며, 여기서 제조 제약들은 설계 알고리즘에 직접 통합될 수 있다. 각각의 층(301,…, 305)은 리소그래피를 사용하여 생성될 수 있다. 3D 산란 구조물(31)은, 가시광 주파수들에서 투명한 재료들인 TiO2 및 SiO2로 구성될 수 있다. 층들(301,…, 305)은, 각각 400 nm 높이의 2 ㎛ x 2 ㎛ 층들일 수 있다. 이들이 설명 목적들로 예시적인 치수들이고, 앞서 언급된 치수들 및 층들의 수 이외의 치수들 및 층들의 수를 갖는, 본 개시내용에 따른 실시예들이 또한 예상될 수 있다는 것을 당업자는 이해할 것이다. 도 3b에 도시된 바와 같이, 각각의 층은 SiO2로 둘러싸인 한 세트의 불규칙한 TiO2 메사들을 포함할 수 있다. 도 3b'를 참조하면, 리소그래피 프로세스는 기판(예컨대, SiO2)의 최상부에 얇은 유전체 층(예컨대, TiO2)을 성장시킴으로써 시작할 수 있다. 리소그래피에 의해 패턴이 이 층에 전사되고, 보호되지 않는 재료는 2-차원 유전체 구조물을 드러내기 위해 에칭된다. 마지막으로, 표면은 저굴절률 유전체로 코팅(증착)되고 기계적으로 폴리싱(평탄화)된다. 각각의 층에 대해 동일한 프로세스를 반복하고 층들을 적층함으로써 원하는 3D 구조물이 생성된다. 이러한 리소그래피 프로세스는 재료 설계에 유연성을 제공하며, 위에서 언급된 바와 같이, 산업-표준 CMOS 제조 프로세스와 호환 가능하다.
[032] 다음에서, 개시된 디바이스들과 연관된 일부 예시적인 성능 결과들이 도시될 것이다.
[033] 도 2a'와 관련하여 설명된 것과 유사하게, 도 3c는, 적색, 청색, 녹색(x-편광됨), 녹색(y-편광됨)에 대응하는 4개의 서브-픽셀들을 포함하는 초점 평면(33)의 최상부에 배열되고 별개의 사분면에 배열된 3D 산란 구조물(31)을 포함하는 이미지 센서(300)를 도시한다. 위에서 진입하는 입사광(32)은, 3D 산란 구조물(31)을 통과하면서 효율적으로 산란되고, 초점 평면(33)에서 별개의 서브-픽셀들로 분류된다. 입사광(32)은 선형 편광된 광, 비편광된 광 또는 다른 편광 상태들을 갖는 광일 수 있다. 입사광은, 주파수, 및 일부 주파수들에 대한 편광 둘 모두에 기반하여 이미지 센서 상에서 분류된다. 3D 산란 구조물(31)을 설계할 때, 그리고 본 교시들의 실제적인 양상들을 추가로 입증하기 위해, 60nm의 최소 피처 크기 요건이 설정될 수 있어서, 설계는 적절한 제조 프로세스로 처리(amenable)되지 않을 작은 피처들을 포함하지 않을 수 있다.
[034] 도 4a는 도 3c의 이미지 센서(300)와 관련된 예시적인 투과율 스펙트럼들(transmission spectra)을 도시한다. 그래프들(41A, 42A, 43A)은 컬러들(청색, 녹색, 적색)에 대한 파장의 함수로서 투과율의 플롯들을 각각 나타낸다. 점선(44A)은, 도 1과 관련하여 논의된 바와 같이, 종래 기술의 흡수 필터를 사용하여 달성 가능한 전형적인 결과들에 대응한다.
[035] 도 4b는 도 3c의 이미지 센서(300)와 관련된 예시적인 투과율 스펙트럼들 및 광의 입사면이 3도만큼 기울어질 때를 도시한다. 그래프들(41B, 42B, 43B)은 컬러들(청색, 녹색, 적색)에 대한 파장의 함수로서 투과율의 플롯들을 각각 나타낸다. 점선(44B)은, 도 1과 관련하여 논의된 바와 같이, 종래 기술의 흡수 필터를 사용하여 달성 가능한 전형적인 결과들에 대응한다.
[036] 도 4c는 도 3c의 이미지 센서(300)와 관련된 예시적인 투과율 스펙트럼들 및 광의 입사면이 6도만큼 기울어질 때를 도시한다. 그래프들(41C, 42C, 43C)은 컬러들(청색, 녹색, 적색)에 대한 파장의 함수로서 투과율의 플롯들을 각각 나타낸다. 점선(44C)은, 도 1과 관련하여 논의된 바와 같이, 종래 기술의 흡수 필터를 사용하여 달성 가능한 전형적인 결과들에 대응한다. 3D 산란 구조물(31)이 임의의 특정 입사각에 대해 최적화되지 않았기 때문에, 도 4b-4c에 도시된 결과들은 도 4a에 도시된 결과들보다 더 열악한 것으로 예상된다.
[037] 도 4d는 도 3c의 이미지 센서(300)와 관련된 예시적인 투과율 스펙트럼들 및 광의 입사면이 20도만큼 기울어질 때를 도시한다. 이 경우에, 20도 입사각을 고려하여 설계가 최적화되었다. 그래프들(41D, 42D, 43D)은 컬러들(청색, 녹색, 적색)에 대한 파장의 함수로서 투과율의 플롯들을 각각 나타낸다. 점선(44D)은, 도 1과 관련하여 논의된 바와 같이, 종래 기술의 흡수 필터를 사용하여 달성 가능한 전형적인 결과들에 대응한다.
[038] 본 문서 전반에 걸쳐, 개시된 방법들 및 디바이스들을 설명하기 위해, 예시적인 평면파들이 본 개시내용의 교시들에 따라 제조된 구조물들에 대한 입력으로서 사용되었다. 그러나, 입력이 평면파들 이외의 파들일 수 있는, 본 개시내용의 실시예들에 따른 다른 디바이스들이 또한 제조될 수 있다는 것을 당업자는 인지할 것이다. 예는 가우스 빔들(Gaussian beams)일 수 있다. 상이한 종류들의 입력 빔 프로파일들에 상이한 기능들을 적용하는 구조물들이 또한 예상될 수 있다. 이는 문서 전반에 걸쳐 "공간 분포" 또는 "광학 모드"로 지칭된다. 진폭 및 위상 둘 모두의 공간 분포들에 의해 정의되는 모드 프로파일들에서 많은 다양성이 있다. 본 개시내용의 교시들에 따라 제조된 구조물들은 선형 디바이스들일 수 있으며, 즉, 그들은 직교하는 모드들을 구별할 수 있다.
[039] 본 개시내용의 실시예들에 따라, 3D 구조물들이 제조될 수 있고, 여기서 입력 전자기파들의 분류는 1) 하나 이상의 파장들, 2) 하나 이상의 편광들, 3) 전자기파의 입사각, 4) 공간 분포, 또는 이들의 조합에 기반할 수 있다.
[040] 도 3a-3c를 더 참조하면, 상이한 수들의 층들을 갖는 일련의 3D 산란 구조물들을 설계함으로써, 다기능과 디바이스 두께 사이의 트레이드-오프가 연구되고 있다. 각각의 구조물은 400nm 층들을 사용하는 동일한 설계 알고리즘을 따르며, 도 3a-3c의 실시예에 관하여 앞서 설명되었다. 도 4e는, 가시광 스펙트럼에 걸쳐 평균화된, 각각의 산란 구조물의 분류 효율성, 편광 콘트라스트 및 컬러 콘트라스트를 도시한다. 단일 층 메타표면이 빈 공간보다 미미하게 더 양호하게 성능을 발휘하지만, 디바이스 두께에 따라 효율성이 꾸준히 증가한다. 게다가, 더 두꺼운 구조물은 향상된 컬러 및 편광 콘트라스트를 나타낸다. 본원에서 콘트라스트는 가장 강한 2개의 사분면들 사이의 정규화된 파워의 차이로서 정의되고, 따라서 입사 컬러들 및 편광들을 구별하는 능력을 반영한다. 5개의 층들의 경우, 볼류메트릭 산란 엘리먼트는 분류 효율성(58 %), 컬러 콘트라스트(28 %) 및 편광 콘트라스트(41 %)에 관련하여 흡수 필터를 능가한다.
마이크로파 주파수들
[041] 맥스웰(Maxwell)의 방정식들은 스케일 불변 속성(scale invariance property)을 갖는 것으로 알려져 있고, 이는, 파장 및 치수들이 공통 팩터에 의해 스케일링될 때 임의의 물리적 시스템의 거동이 보존된다는 것을 의미한다. 이 사실은, 마이크로파 주파수들에서 동작하는 대규모 아날로그를 사용하는 제한된 설계들을 보여주는 데 사용되었다. 다시 말해서, cm-스케일 치수들을 갖는 Ka 대역(26-40GHz)에서 동작하는 산란 디바이스들은 본 개시내용의 교시들에 따라 구현될 수 있다.
[042] 도 5는 마이크로파 필터로서 기능하는 3D 산란 구조물(51)을 포함하는 마이크로파 디바이스(500)를 도시한다. 3D 산란 구조물(51)은 각각 1.6mm 두께의 20개의 패터닝된 폴리프로필렌 시트들(굴절률=1.5)의 스택으로 구성되어, 큐브로 조립된다. 최소 피처 크기는 1mm로 제한될 수 있다. 측정 장치로부터의 간섭을 제한하기 위해, 큐브의 측면들 상의 금속성 경계가 또한 통합될 수 있다. 마이크로파 디바이스(500)는 동작 파장에 대한 광학 아날로그와 동일한 35mm × 35mm 풋프린트(footprint)를 차지한다.
[043] 3D 산란 구조물(51)의 성능은, 3D 산란 구조물(51)에 의해 산란된 복합 마이크로파 장(complex microwave field)을 측정함으로써 특징화된다. 도면에 도시된 예에서, 3D 산란 구조물(51)은 시준된 가우시안 빔(FWHM(full width half maximum)=25mm)에 의해 조명되고, 이는 마이크로파 혼 안테나(microwave horn antenna)(52) 및 포커싱 미러(56)를 통해 자유 공간에 커플링된 벡터 네트워크 분석기(도시되지 않음)에 의해 생성된다. 앞에 설명된 바와 같이, 입력 빔은 구조물(51)을 통과하여 원거리 장으로 산란한다. 3D 산란 구조물(51)의 출력 애퍼처를 넘어 62mm 떨어진 측정 평면(56)에서의 로컬 전기장은 복합 산란 진폭(S21)을 복구하기 위해 WR-28 도파관 플랜지(waveguide flange)를 사용하여 측정된다. 그런 다음, 측정치들은 초점 평면(55)에서 결과를 획득하기 위해 디컨볼루션(deconvolve)되고 역전파된다.
[044] 이 분석은 Ka 대역(26-40GHz) 내의 마이크로파 주파수들의 범위에 대해 그리고 입력 빔의 직교 편광들 둘 모두에 대해 반복된다. 직교 편광에 대한 산란 파라미터들을 측정하기 위해, 3D 산란 구조물이 90도만큼 회전된다.
[045] 도 6은 초점 평면(55)에서 그리고 특정 편광에 대한 마이크로파 장들의 시뮬레이션된 및 측정된 세기를 도시한다. 측정 결과들에 대응하는 그래프들은 실선들로 도시되고, 시뮬레이션 결과들에 대응하는 그래프들은 점선들로 도시된다. 도 6에 도시된 그래프들은, 측정 대역폭 내의 모든 주파수들에 대한 결합된 세기를 나타내며, 이는 각각의 주파수에 대해 초점 평면에서 측정된 총 파워로 정규화된다. 그래프 쌍들 (61, 61'), (62, 62') 및 (63, 63')은 녹색, 청색 및 적색에 각각 대응한다. 언급된 컬러들은, 파장이 1.75 × 10^4 배로 스케일링될 때, 유사한 광학 필드들의 관찰된 색조(hue)에 대응한다. 도시된 그래프들은 측정 스펙트럼에 걸쳐 도 5의 3D 산란 구조물(51)의 상대적 분류 효율성을 나타낸다. 이러한 효율성들은, 도 5의 초점 평면(55)에서 총 파워로 정규화된, 각각의 타켓 사분면을 통해 투과되는 파워로서 정의된다. 실험 효율성과 시뮬레이션 효율성 사이의 밀접한 일치(agreement)가 관찰된다. 각각의 대역은 대역외 광으로부터 크로스토크(crosstalk)가 낮은, 대략 10%의 효율적인 분류를 도시한다. 스펙트럼 대역들 사이의 급격한 전환들(sharp transitions)은 전형적인 분산 산란 엘리먼트들에 비해 향상된 컬러 구별을 강조 표시한다.
[046] 다시 도 3-5를 참조하면, 앞서 설명된 바와 같이, 개시된 디바이스를 제조하는 하나의 방법은 다중-층 리소그래피를 사용하는 것일 수 있다. 본 개시내용에 따른 실시예들은 또한, 원하는 구조물이 직접 인쇄되는 2-TPP(photon polymerization) 접근법을 사용하여 구성될 수 있다. 이 접근법은 3D 프린팅과 유사하지만, 마이크로 스케일에서 발생한다. 예로서, 레이저는 액체 중합체의 중앙에 초점이 맞춰져, 중합체가 레이저 초점에서 가교-결합(cross-link) 및 경화(harden)하게 할 수 있다. 레이저 초점을 이동시킴으로써, 임의의 지오메트리들을 갖는 3-차원 구조물이 생성될 수 있다.
최적화 알고리즘들
경사 하강법
[047] 다시 도 2a'-3c를 참조하면, 그리고 앞서 언급된 바와 같이, 타겟 광학 산란 기능을 수행하도록 최적화된 3-차원 유전체 구조물들은 본 개시내용의 교시들에 따라 설계된다. 도 2a'-3c에 도시된 예시적인 실시예들의 경우에서, 이러한 타겟 산란 기능은 주파수 및 편광에 의존하여 입사 평면파들을 상이한 포지션들에 초점을 맞추는 것으로 구성된다. 예시적인 3-차원(3D) 산란 구조물들(21, 31)은 큐브 설계 구역 내에 공간 의존적 굴절률 분포(
Figure pct00001
)에 의해 규정된다. 이것은, 광범위한 복합 광학 다-기능을 표현하기 위한 능력을 갖는 광대한 설계 공간을 나타낸다. 그러나, 정해진 타겟 함수에 대한 최적의 굴절률 분포를 식별하는 것은, 특히 강하게 산란하는 디바이스에 대해 난제시되는 역설계 문제로 남아 있다.
[048] 이러한 난제를 극복하기 위해, 그리고 본 개시내용의 교시들에 따라, 경사 하강법에 의해 안내되는 반복적 접근법이 구현될 수 있으며, 여기서 초기 굴절률 분포에서 시작하여, 굴절률의 섭동들에 대한 초점 효율성의 민감도를 계산하기 위해 전파 시뮬레이션들(FDTD)이 사용된다. 민감도는 단지 2번의 시뮬레이션들로 계산될 수 있어서, 적당한 자원들로 3-차원 디바이스들의 효율적인 최적화를 허용한다. 민감도에 기반하여, 제조 제약들을 준수하면서, 성능을 최대화하기 위해 초기 설계가 수정된다. 이 업데이트 프로세스는, 최적화된 디바이스가 타겟 함수를 효율적으로 수행할 수 있을 때까지 반복된다.
[049] 위에 설명된 것을 더 명확하게 하기 위해, 본 개시내용의 실시예에 따른 경사 기반 최적화 알고리즘의 다수의 단계들을 도시하는 도 7에 대해 참조가 이루어진다. 알고리즘은 균일한 굴절률 분포(
Figure pct00002
)에서 초기화되고(단계(81)), 여기서
Figure pct00003
및
Figure pct00004
은 굴절률의 최대 값 및 최소값을 각각 나타낸다. 이 분포는 초점 평면의 타겟 위치에서 전자기 세기(
Figure pct00005
)를 최대화하기 위해 계속해서 업데이트된다. 이 목적 함수는, 민감도 계산을 단순화하면서, 효율성에 초점을 맞추기 위한 대용물(proxy)의 역할을 한다. 민감도(
Figure pct00006
)는 다음 표현식에 따라 2개의 FDTD 시뮬레이션들(전방향 및 보조)(단계들(72, 73))에서 전자기장들로부터 컴퓨팅된다(단계(74)).
Figure pct00007
여기서
Figure pct00008
는, 평면파 위에서 조명될 때(단계(72)) 큐브 내의 전기장들이고,
Figure pct00009
는 타겟 위치에서 포인트 소스를 사용하여 아래로부터 조명될 때(단계(73)) 큐브 내의 전기장들이다. 포인트 소스의 위상 및 진폭은 전방향 시뮬레이션에서 타겟 위치의 전기장에 의해 정해진다. 민감도는 가시광 스펙트럼에 걸쳐 다수의 입사 파장들 및 편광들에 대해 계산되어, 각각의 스펙트럼 대역: 적색(600 nm-700 nm) 녹색(500 nm-600 nm) 및 청색(400 nm-500 nm)이 상이한 사분면에 할당될 수 있다. 그런 다음, 스펙트럼적으로 평균화된 민감도는 다음 수학식을 사용하여 디바이스의 굴절률을 업데이트하는 데 사용된다(단계(74)).
Figure pct00010
단계 크기(α)는, 굴절률의 변화가 선형 방식으로 섭동으로서 처리될 수 있다는 것을 보장하기 위해 작은 부분(fraction)(예컨대, α=0.001)으로 고정될 수 있다. 민감도는 각각의 업데이트 후에 다시 계산된다. 여러 번의 반복들 후에, 알고리즘은 최적화된 설계로 수렴되며(단계(75)), 여기서 결과적인 구조물은 원하는 효율성으로 입사광의 초점을 맞춘다.
제조 제약들
A. 이진 굴절률
[050] 최적화 프로세스 동안, 제조 프로세스에서 요구되는 굴절률 분포에 대한 한 세트의 제약들이 강제될 수 있다. 본 개시내용의 실시예들에 따라, 높은 콘트라스트 3D 산란 엘리먼트들은 2개의 재료들로 구성될 수 있다. 위에서 상세된 경사 하강법 알고리즘이 경사 지수(gradient index)를 사용하여 최적화된 디바이스들을 생성하지만, [0,1]의 범위인 보조 밀도(
Figure pct00011
)를 도입함으로써 이진 조건이 강제될 수 있다. 도 8은 이러한 개념에 기반하고 본 개시내용의 추가의 실시예들에 따른 경사 기반 알고리즘의 다양한 구현 단계들을 예시하는 예시적인 흐름도를 도시한다.
[051] 도 8을 추가로 참조하면, 밀도(
Figure pct00012
)가 먼저 초기화된다. 이러한 밀도는 시그모이드 투사 필터(sigmoidal projection filter)를 통해 굴절률 분포와 관련된다(단계들(82, 83)).
Figure pct00013
여기서 파라미터(β)는 필터 세기를 제어한다. 작은 β에 대해, 굴절률 분포는 이용 가능한 굴절률 범위로 스케일링된 밀도와 동일하다. 큰 β에 대해, 시그모이드 필터는 헤비사이드 함수(Heaviside function)를 근사화하고, 굴절률 분포는 양쪽 극단쪽으로 밀린다. 중요하게도, 필터 함수는 계속해서 미분 가능하여, 민감도가 밀도에 관련하여, 단계들(85, 86)에 표시된 바와 같이,
Figure pct00014
로 쓰여질 수 있다. 수학식 2와 관련하여 설명된 것과 유사하게, 민감도는, 단계(87)에 표시된 바와 같이, 원하는 스펙트럼 범위에 걸친 평균화에 기반하여 계산될 수 있다. 최적화(단계(84)) 동안, 밀도(
Figure pct00015
) 및 β를 사용하여 설계가 파라미터화될 수 있고, 점차적으로 필터의 세기를 증가시킨다. 이 반복 프로세스의 초기 스테이지들에서, β가 작은 경우에, 이는 필터링되지 않은 경우와 등가이다. 시간이 지남에 따라 그리고 반복 횟수가 더 많을수록, 세기가 증가함에 따라, 최적화된 굴절률 분포는, 밀도가 계속 유지되는 경우에서도 점차적으로 이진 설계쪽으로 밀린다. 밀도는 계산된 민감도를 사용하여 단계(88)에서 업데이트된다. 그런 다음, 수렴 기준은 단계(88)에서 확인된다. 이러한 기준이 충족되지 않으면, 밀도를 업데이트하기 위해 파라미터(β)가 증가되고(단계(89)), 알고리즘은 다음 반복으로 진행한다. 수렴 기준이 현재 반복에서 충족되면, 단계(850)에 표시된 바와 같이, 최적화된 설계가 달성된다.
B. 최소 피처 크기
[052] 위에서 설명된 재료 제약들 외에도, 본 개시내용에 따른 그리고 제조 프로세스에 의해 부과된 해상도 한계들을 따르는 추가 실시예들이 또한 예상될 수 있다. 예컨대, 회절 및 근접도 도징 영향들(proximity dosing effects)은 전자 빔 리소그래피를 대략 10nm 피처로 제한한다. 디바이스 설계들에 대한 이러한 최소 피처 크기는 "팽창된(dilated)" 밀도(
Figure pct00016
))를 도입함으로써 강제될 수 있고, 이는 각각의 포인트(
Figure pct00017
)의 이웃(Ω) 내의 최대 밀도(
Figure pct00018
)를 나타낸다.
Figure pct00019
충분히 큰 지수(exponent)(M)에 대해, 이 연산은 형태학적 확장(morphological dilation)을 근사화한다. 그러나, 이는 논거들(arguments)과 관련하여 계속해서 미분 가능하다. 따라서, 민감도는 확장되지 않은 밀도에 관하여
Figure pct00020
과 같이 쓰여질 수 있다. 최적화하는 동안, 디바이스는 밀도(
Figure pct00021
)로 파라미터화되는 반면에, 굴절률은 팽창된 밀도(
Figure pct00022
)로 정의된다. 이웃(Ω)은 원으로 간주되며, 여기서 반경은 최소 피처 크기를 나타낸다.
C. 연결된 층 설계
[053] 도 2a'-3c에 도시된 실시예들과 관련하여 논의된 바와 같이, 디바이스 설계들 중 일부는, 수직 방향으로 변하지 않는 몇몇의 패터닝된 슬랩들(slabs)로 구성된 다중-층 2D 리소그래피에 의한 제조를 위해 의도될 수 있다. 이 경우에, 계산된 민감도를 각각의 층 내에서 수직 방향으로 평균화함으로써 최적화가 제한될 수 있다. 실제로, 각각의 층 내의 복셀들은 공유된 2D 프로파일에 의해 관리된다.
[054] 다른 예로서, 도 5의 3D 산란 구조물(51)에 대해 참조가 이루어지고, 여기서 설계는, 각각의 층이 어떠한 플로팅 조각들도 없이 완전히 연결되도록 추가로 제한된다. 연결은, 각각의 층 내에서 연결 해제된 아일랜드들 사이에 주기적으로 브리지들을 추가함으로써 직접 부과할 수 있다. 이 개입은 민감도를 고려하지 않으며, 전형적으로 디바이스 성능에서 작은 감소를 발생시킨다. 따라서, 예컨대, 40 번의 반복들 당 한 번씩 연결 제약이 적용되어, 성능이 이후에 회복되는 것을 허용할 수 있다.

Claims (25)

  1. 하나 이상의 설정된 타겟 함수들(target functions)에 기반하여, 설정된 3-차원(3D) 패턴으로 형성된 3D 산란 구조물(scattering structure)로서,
    상기 3D 산란 구조물은:
    전자기파들(electromagnetic waves)을 수신하고; 그리고
    상기 하나 이상의 설정된 타겟 함수들을 제공하기 위해 상기 전자기파들을 산란시키도록 구성된,
    3D 산란 구조물.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 3D 산란 구조물은 적층된 층들을 통해 형성되고,
    상기 설정된 3D 패턴은 2-차원(2D) 유전체 구조물들의 조합을 사용하여 생성되고, 그리고
    각각의 적층된 층은:
    기판 위의 유전체 층; 및
    상기 유전체 층 상의 2D 패턴을 포함하고,
    상기 2D 패턴은 상기 하나 이상의 설정된 타겟 함수들에 따라 에칭된 2D 구조물을 포함하는,
    3D 산란 구조물.
  3. 제1 항 또는 제2 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 타겟 함수들은 상기 전자기파들을 하나 이상의 타겟 영역들로 분류하는 것에 기반하고, 그리고
    상기 분류는 1) 하나 이상의 파장들, 2) 하나 이상의 편광들, 3) 상기 전자기파들의 입사각, 4) 공간 분포, 또는 이들의 조합에 따라 수행되는,
    3D 산란 구조물.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 파장들은 적색, 녹색 및 청색에 대응하는 파장들을 포함하고; 그리고
    상기 하나 이상의 편광들은 하나 이상의 편광 배향들을 포함하는,
    3D 산란 구조물.
  5. 이미지 센서로서,
    제3 항 또는 제4 항의 3D 구조물을 포함하고,
    상기 하나 이상의 타겟 영역들은 하나 이상의 픽셀들을 포함하는,
    이미지 센서.
  6. 이미지 센서로서,
    제4 항의 3D 산란 구조물을 포함하고,
    상기 하나 이상의 타겟 영역들은 적색에 대응하는 제1 서브-픽셀, 청색에 대응하는 제2 서브-픽셀, 제1 편광 배향을 갖고 녹색에 대응하는 제3 서브-픽셀, 및 제2 편광 배향을 갖고 녹색에 대응하는 제4 서브-픽셀을 포함하고, 그리고
    상기 제1 서브-픽셀, 상기 제2 서브-픽셀, 상기 제3 서브-픽셀 및 상기 제4 서브-픽셀은 인접한 서브-픽셀들인,
    이미지 센서.
  7. 카메라로서,
    제5 항의 복수의 이미지 센서들을 포함하는,
    카메라.
  8. 제2 항에 있어서,
    상기 복수의 층들의 각각의 층은 400 nm의 두께를 갖는 2 ㎛ × 2 ㎛인,
    3D 산란 구조물.
  9. 제3 항에 있어서,
    400 nm 내지 700 nm의 파장 범위 내에서 동작하는,
    3D 산란 구조물.
  10. 제2 항에 있어서,
    상기 유전체 층은 TiO2를 포함하고, 상기 기판은 SiO2를 포함하는,
    3D 산란 구조물.
  11. 제1 항 내지 제10 항 중 어느 한 항에 있어서,
    다공성 중합체 큐브(porous polymer cube) 또는 실리카 매트릭스(silica matrix)에 임베딩된 실리콘 입자들의 클러스터로 제조되는,
    3D 산란 구조물.
  12. 제2 항에 있어서,
    가시광 주파수들에서 투명한 재료로 제조되는,
    3D 산란 구조물.
  13. 마이크로파 필터로서,
    제1 항 내지 제12 항 중 어느 한 항의 3D 산란 구조물을 포함하는,
    마이크로파 필터.
  14. 전자기파를 상이한 파장들을 갖는 복수의 파들로 분할하는 방법으로서,
    상기 전자기파를 3-차원(3D) 산란 구조물의 제1 측에서 상기 3D 산란 구조물에 인가하는 단계 ― 상기 3D 산란 구조물은 설정된 3D 패턴으로 형성됨 ― ; 및
    상이한 파장들을 갖는 복수의 전자기파들을 생성하기 위해 상기 전자기파를 산란시키는 단계를 포함하고,
    상기 복수의 전자기파들은 상기 3D 산란 구조물의 제2 측의 출력에서 상기 3D 산란 구조물을 빠져나가는,
    전자기파를 상이한 파장들을 갖는 복수의 파들로 분할하는 방법.
  15. 제14 항에 있어서,
    상기 3D 산란 구조물 외부의 대응하는 타겟 영역에서 상기 복수의 전자기파들의 각각의 전자기파를 수집하는 단계를 더 포함하는,
    전자기파를 상이한 파장들을 갖는 복수의 파들로 분할하는 방법.
  16. 제15 항에 있어서,
    각각의 타겟 영역은 이미지 센서의 서브-픽셀에 대응하는,
    전자기파를 상이한 파장들을 갖는 복수의 파들로 분할하는 방법.
  17. 제14 항에 있어서,
    상기 인가 전에, 층들을 적층함으로써 상기 3D 산란 구조물을 구축하는 단계를 더 포함하는,
    전자기파를 상이한 파장들을 갖는 복수의 파들로 분할하는 방법.
  18. 제17 항에 있어서,
    기판 위에 유전체 층을 성장시키고;
    2D 패턴을 상기 유전체 층에 전사하고; 그리고
    보호되지 않는 재료를 에칭함으로써,
    각각의 층을 형성하는 단계를 더 포함하는,
    전자기파를 상이한 파장들을 갖는 복수의 파들로 분할하는 방법.
  19. 제14 항에 있어서,
    경사-기반 알고리즘(Gradient-based algorithm)으로 상기 3D 패턴을 최적화하는 단계를 더 포함하는,
    전자기파를 상이한 파장들을 갖는 복수의 파들로 분할하는 방법.
  20. 제19 항에 있어서,
    액체 중합체(liquid polymer)에 레이저의 초점을 맞추고, 이로써 상기 액체 중합체가 레이저 초점에서 가교-결합(cross-link)하게 하고 경화시키게 하고; 그리고
    상기 경사-기반 알고리즘의 목적 함수에 따라 상기 레이저 초점을 이동시킴으로써,
    상기 인가 전에, 상기 3D 산란 구조물을 구축하는 단계를 더 포함하는,
    전자기파를 상이한 파장들을 갖는 복수의 파들로 분할하는 방법.
  21. 제19 항 또는 제20 항에 있어서,
    상기 경사-기반 알고리즘의 타겟 함수는, 상기 3D 구조물 외부에 배열된 초점 평면의 타겟 위치들에서 상기 전자기파의 전자기 세기에 기반하여 정의되고; 그리고
    상기 3D 구조물 내의 한 지점에서 굴절률에 대한 상기 타겟 함수의 민감도는:
    상기 제1 측에 인가된 제1 시뮬레이션된 전자기파들에 대응하는 제1 세트의 전기장들; 및
    상기 제2 측에 인가된 제2 시뮬레이션된 전자기파들에 대응하는 제2 세트의 전기장들에 기반하여 계산되는,
    전자기파를 상이한 파장들을 갖는 복수의 파들로 분할하는 방법.
  22. 제21 항에 있어서,
    상기 제2 시뮬레이션된 전자기파들은 상기 초점 평면에서 포인트 소스를 통해 생성되는,
    전자기파를 상이한 파장들을 갖는 복수의 파들로 분할하는 방법.
  23. 제22 항에 있어서,
    상기 민감도는 상기 굴절률의 함수인 보조 밀도에 대해 계산되는,
    전자기파를 상이한 파장들을 갖는 복수의 파들로 분할하는 방법.
  24. 제23 항에 있어서,
    상기 함수는 시그모이드 투사 필터 해상력(sigmoidal projection filter definition)에 기반하여 정의되는,
    전자기파를 상이한 파장들을 갖는 복수의 파들로 분할하는 방법.
  25. 이미징 방법으로서,
    제14 항 내지 제24 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 단계를 포함하고,
    상기 이미징 방법은 하이퍼스펙트럼(hyperspectral) 이미징 방법, 열적(thermal) 이미징 방법 또는 광학 이미징 방법으로부터 선택되는,
    이미징 방법.
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