Компьютерная модель матричного фотоприёмного устройства

Разнообразие областей применения, разнородность физических процессов имеющих место при прохождении информации через современные фотоприёмные устройства (ФПУ), создают существенные трудности в проведении над ними натурных экспериментов во время их разработки и исследования. Особенно это проявляется на этапе разработки аванпроекта, когда отсутствует не только сам ФПУ, но и сама концепция построения прибора. В этом случае особенно актуально провести процесс математического моделирования и построить компьютерную модель предполагаемого ФПУ с целью выбора его компоновки, оптимальных параметров и режимов работы. В данной работе описана разработка компьютерной модели матричного фотоприёмного устройства (МФПУ) начиная с первого этапа, этапа создания первичного образа объекта или системы. На данном этапе определены основные составные части МФПУ и, взаимосвязи между ними, а также управляющие, входные и выходные сигналы. При этом была построена концептуальная модель, которая в идеализированном виде отражает принцип действия и состав МФПУ. Далее была разработана математическая модель МФПУ на основании концептуальной модели, проверена на адекватность и сделан вывод о небольшом предполагаемом отклонении характеристик модели от параметров реального устройства. Далее была осуществлена программная реализация математической модели в среде MATLAB и получена компьютерная модель МФПУ. Компьютерная модель учитывает все основные физические процессы, проходящие в МФПУ. Затем, с целью проверки работоспособности компьютерной модели, были исследованы зависимости качества изображения МФПУ от различных физических и конструктивных параметров и сделан вывод о том, что данную модель можно применить на начальном этапе разработки МФПУ для выработки технических требований к нему и сравнению различных вариантов компоновки.

1. Якушенков Ю.Г. Проектирование оптико-электронных приборов. М.: Логос; 2000.

2. Торшина И.П. Компьютерное моделирование оптико-электронных систем первичной обработки информации. М.: Университетская книга. Логос. 2009.

3. Hussain M.M. Advanced Nanoelectronics: Post-Silicon Materials and Devices. Berlin: Wiley-VCH. 2018.

4. Mohanty P. S., Srivastava A. Nano-CMOS and Post-CMOS Electronics: Circuits and Design. London: The Institution of Engineering and Technology Publ.. 2016.

5. Siegmund O.H.W., Vallerga J.V., Darling N., Curtis T., McPhate J., Hull J.S., Cremer T., Ertley C., Foley M., Minot M., Graves G., Paw C.U., Vo C. UV imaging detectors with high performance microchannel plates. Proc. SPIE 11118, UV, X-Ray, and Gamma-Ray Space Instrumentation for Astronomy XXI. 2019; 111180N. Available at https://doi.org/10.1117/12.2529897

6. Dao Th.D., Doan A.T., Ishii S., Yokoyama T., Orjan H.S., Ngo D.H., Ohki T., Ohi A., Wada Y., Niikura Ch., Miyajima Sh., Nabatame T. and Nagao T. MEMS-Based WavelengthSelective Bolometers. Micromachines. 2019;10:416-428.

7. Кириллов Н.П. Концептуальные модели технических систем с управляемыми состояниями: обзор и анализ. Искусственный интеллект и принятие решений. 2011;4:62-73.

8. Нуждин В.Н. Концептуальное программирование вычислительных моделей. Иваново: ИЭИ. 1985.

9. Hubka V., Eder W.E. Theory of Technical Systems. Berlin: Springer-Verlag Berlin Heidelberg. 1988.

10. Гилат А. MATLAB. Теория и практика. М.: ДМК Пресс. 2016.