25/08/15En la imagen científica, la precisión lo es todo. Ya sea que capture señales de fluorescencia con poca luz o rastree objetos celestes tenues, la capacidad de su cámara para detectar la luz influye directamente en la calidad de sus resultados. Uno de los factores más críticos, aunque a menudo malinterpretado, en esta ecuación es la eficiencia cuántica (EC).
Esta guía le explicará qué es la QE, por qué es importante, cómo interpretar las especificaciones de QE y cómo se compara con los distintos tipos de sensores. Si está buscando un sensor...cámara científicao simplemente está intentando entender las hojas de datos de las cámaras, esto es para usted.
Figura: Ejemplos de curvas QE de cámaras típicas de Tucsen
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¿Qué es la eficiencia cuántica?
La eficiencia cuántica es la probabilidad de que un fotón que llega al sensor de la cámara sea realmente detectado y libere un fotoelectrón en el silicio.
En varias etapas del recorrido del fotón hacia este punto, existen barreras que pueden absorber o reflejar los fotones. Además, ningún material es 100 % transparente a todas las longitudes de onda de los fotones, y cualquier cambio en la composición del material puede reflejar o dispersar los fotones.
Expresada como porcentaje, la eficiencia cuántica se define como:
QE (%) = (Número de electrones generados / Número de fotones incidentes) × 100
Hay dos tipos principales:
●QE externa:Rendimiento medido incluyendo efectos como pérdidas de reflexión y transmisión.
●QE interna:Mide la eficiencia de conversión dentro del propio sensor, asumiendo que se absorben todos los fotones.
Una QE más alta significa una mejor sensibilidad a la luz y señales de imagen más fuertes, especialmente en escenarios de poca luz o con fotones limitados.
¿Por qué es importante la eficiencia cuántica en las cámaras científicas?
En la obtención de imágenes, siempre es útil capturar el mayor porcentaje posible de fotones entrantes, especialmente en aplicaciones que exigen alta sensibilidad.
Sin embargo, los sensores de alta eficiencia cuántica tienden a ser más caros. Esto se debe al reto de ingeniería de maximizar el factor de relleno manteniendo la funcionalidad del píxel, y también al proceso de retroiluminación. Este proceso, como aprenderá, permite alcanzar las mayores eficiencias cuánticas, pero conlleva una complejidad de fabricación significativamente mayor.
Como en todas las especificaciones de cámaras, la necesidad de eficiencia cuántica siempre debe sopesarse frente a otros factores para la aplicación específica de imagen. Por ejemplo, la introducción de un obturador global puede ofrecer ventajas para muchas aplicaciones, pero normalmente no se puede implementar en un sensor BI. Además, requiere la adición de un transistor adicional al píxel. Esto puede reducir el factor de relleno y, por consiguiente, la eficiencia cuántica, incluso en comparación con otros sensores FI.
Ejemplos de aplicaciones en las que la QE puede ser importante
Algunos ejemplos de aplicaciones:
● Imágenes con poca luz y fluorescencia de muestras biológicas no fijadas
● Imágenes de alta velocidad
● Aplicaciones cuantitativas que requieren mediciones de intensidad de alta precisión
QE por tipo de sensor
Las diferentes tecnologías de sensores de imagen presentan distintas eficiencias cuánticas. A continuación, se muestra una comparación típica de la eficiencia cuántica entre los principales tipos de sensores:
CCD (dispositivo de carga acoplada)
Las imágenes científicas tradicionalmente favorecidas por su bajo ruido y alta QE, a menudo alcanzando un máximo de entre el 70 y el 90 %. Los CCD se destacan en aplicaciones como la astronomía y la imagen de larga exposición.
CMOS (semiconductor complementario de óxido metálico)
Los sensores CMOS modernos, en su momento limitados por una QE más baja y un mayor ruido de lectura, han mejorado considerablemente. Muchos alcanzan valores máximos de QE superiores al 80 %, ofreciendo un rendimiento excelente con velocidades de fotogramas más rápidas y un menor consumo de energía.
Explora nuestra gama de productos avanzadoscámara CMOSmodelos para ver hasta dónde ha llegado esta tecnología, comoCámara sCMOS Libra 3405M de Tucsen, una cámara científica de alta sensibilidad diseñada para aplicaciones exigentes con poca luz.
sCMOS (CMOS científico)
Una clase especializada de CMOS diseñada para imágenes científicas,cámara sCMOSEsta tecnología combina una alta QE (normalmente del 70 al 95 %) con bajo ruido, alto rango dinámico y rápida adquisición. Ideal para imágenes de células vivas, microscopía de alta velocidad y fluorescencia multicanal.
Cómo leer una curva de eficiencia cuántica
Los fabricantes suelen publicar una curva QE que representa la eficiencia (%) en las longitudes de onda (nm). Estas curvas son esenciales para determinar el rendimiento de una cámara en rangos espectrales específicos.
Elementos clave a buscar:
●QE máximo:La máxima eficiencia, a menudo en el rango de 500 a 600 nm (luz verde).
●Rango de longitud de onda:La ventana espectral utilizable donde QE permanece por encima de un umbral útil (por ejemplo, >20%).
●Zonas de entregaLa QE tiende a disminuir en las regiones UV (<400 nm) y NIR (>800 nm).
La interpretación de esta curva le ayudará a adaptar las fortalezas del sensor a su aplicación, ya sea que esté tomando imágenes en el espectro visible, el infrarrojo cercano o el ultravioleta.
Dependencia de la longitud de onda de la eficiencia cuántica
Figura: Curva QE que muestra valores típicos para sensores basados en silicio con iluminación frontal y posterior
NOTAEl gráfico muestra la probabilidad de detección de fotones (eficiencia cuántica, %) en función de la longitud de onda de los fotones para cuatro cámaras de ejemplo. Las diferentes variantes de sensor y recubrimientos pueden modificar drásticamente estas curvas.
La eficiencia cuántica depende en gran medida de la longitud de onda, como se muestra en la figura. La mayoría de los sensores de cámara basados en silicio presentan su máxima eficiencia cuántica en la parte visible del espectro, más comúnmente en la región del verde al amarillo, entre aproximadamente 490 nm y 600 nm. Las curvas de QE pueden modificarse mediante recubrimientos de sensores y variantes de materiales para proporcionar una QE máxima alrededor de 300 nm en el ultravioleta (UV), alrededor de 850 nm en el infrarrojo cercano (NIR), y muchas opciones intermedias.
Todas las cámaras de silicio presentan una disminución de la eficiencia cuántica hacia los 1100 nm, donde los fotones ya no tienen suficiente energía para liberar fotoelectrones. El rendimiento UV puede verse gravemente limitado en sensores con microlentes o vidrio de ventana con bloqueo UV, que impiden que la luz de longitud de onda corta llegue al sensor.
Entre tanto, las curvas QE rara vez son suaves y uniformes y, en cambio, suelen incluir pequeños picos y valles causados por las diferentes propiedades y transparencias de los materiales que componen el píxel.
En aplicaciones que requieren sensibilidad UV o NIR, considerar las curvas de eficiencia cuántica puede volverse mucho más importante, ya que en algunas cámaras la eficiencia cuántica puede ser mucho mayor que en otras en los extremos de la curva.
Sensibilidad a los rayos X
Algunos sensores de cámara de silicio pueden operar en la parte de luz visible del espectro, a la vez que son capaces de detectar algunas longitudes de onda de rayos X. Sin embargo, las cámaras suelen requerir ingeniería específica para soportar tanto el impacto de los rayos X en su electrónica como las cámaras de vacío que se suelen utilizar para experimentos con rayos X.
Cámaras infrarrojas
Finalmente, los sensores basados en otros materiales, en lugar de silicio, pueden presentar curvas de QE completamente diferentes. Por ejemplo, las cámaras infrarrojas de InGaAs, basadas en arseniuro de indio y galio en lugar de silicio, pueden detectar amplios rangos de longitud de onda en el infrarrojo cercano (NIR), hasta un máximo de unos 2700 nm, dependiendo de la variante del sensor.
Eficiencia cuántica frente a otras especificaciones de la cámara
La eficiencia cuántica es una métrica clave de rendimiento, pero no funciona de forma aislada. A continuación, se muestra su relación con otras especificaciones importantes de la cámara:
QE vs. Sensibilidad
La sensibilidad es la capacidad de la cámara para detectar señales débiles. La QE contribuye directamente a la sensibilidad, pero otros factores como el tamaño del píxel, el ruido de lectura y la corriente oscura también influyen.
QE vs. Relación señal-ruido (SNR)
Una QE más alta mejora la relación señal-ruido (SNR) al generar más señal (electrones) por fotón. Sin embargo, el ruido excesivo, debido a una electrónica deficiente o a una refrigeración inadecuada, puede degradar la imagen.
QE frente a rango dinámico
Si bien la QE afecta la cantidad de luz detectada, el rango dinámico describe la relación entre las señales más brillantes y más oscuras que la cámara puede procesar. Una cámara con una QE alta y un rango dinámico bajo puede producir resultados deficientes en escenas de alto contraste.
En resumen, la eficiencia cuántica es fundamental, pero siempre hay que evaluarla junto con especificaciones complementarias.
¿Qué es una “buena” eficiencia cuántica?
No existe un QE universalmente "mejor"; depende de su aplicación. Dicho esto, aquí se presentan puntos de referencia generales:
| Rango QE | Nivel de rendimiento | Casos de uso |
| <40% | Bajo | No es ideal para uso científico. |
| 40–60% | Promedio | Aplicaciones científicas de nivel de entrada |
| 60–80% | Bien | Adecuado para la mayoría de tareas de imágenes. |
| 80–95% | Excelente | Imágenes con poca luz, de alta precisión o limitadas por fotones |
Además, considere el QE máximo versus el QE promedio en todo el rango espectral deseado.
Conclusión
La eficiencia cuántica es uno de los factores más importantes, aunque poco conocidos, a la hora de seleccionar un dispositivo de imágenes científicas. Ya sea que esté evaluando cámaras CCD, sCMOS o CMOS, comprender la QE le ayudará a:
● Predecir cómo funcionará su cámara en condiciones de iluminación reales
● Comparar productos objetivamente más allá de las afirmaciones de marketing
● Adapte las especificaciones de la cámara a sus requisitos científicos
A medida que la tecnología de sensores avanza, las cámaras científicas actuales de alta eficiencia cuántica ofrecen una sensibilidad y versatilidad excepcionales en diversas aplicaciones. Sin embargo, independientemente de lo avanzado que sea el hardware, la elección de la herramienta adecuada comienza por comprender cómo la eficiencia cuántica se integra en el panorama general.
Preguntas frecuentes
¿Es siempre mejor una mayor eficiencia cuántica en una cámara científica?
Una mayor eficiencia cuántica (QE) generalmente mejora la capacidad de una cámara para detectar niveles bajos de luz, lo cual es valioso en aplicaciones como la microscopía de fluorescencia, la astronomía y la captura de imágenes de moléculas individuales. Sin embargo, la QE es solo una parte de un perfil de rendimiento equilibrado. Una cámara con alta QE con un rango dinámico bajo, alto ruido de lectura o refrigeración insuficiente puede ofrecer resultados deficientes. Para obtener el mejor rendimiento, evalúe siempre la QE en combinación con otras especificaciones clave como el ruido, la profundidad de bits y la arquitectura del sensor.
¿Cómo se mide la eficiencia cuántica?
La eficiencia cuántica se mide iluminando un sensor con un número conocido de fotones a una longitud de onda específica y contando posteriormente el número de electrones generados por el sensor. Esto se realiza habitualmente utilizando una fuente de luz monocromática calibrada y un fotodiodo de referencia. El valor de QE resultante se representa gráficamente en las longitudes de onda para crear una curva de QE. Esto ayuda a determinar la respuesta espectral del sensor, crucial para adaptar la cámara a la fuente de luz o al rango de emisión de la aplicación.
¿Pueden el software o los filtros externos mejorar la eficiencia cuántica?
No. La eficiencia cuántica es una propiedad intrínseca del sensor de imagen, a nivel de hardware, y no se puede modificar mediante software ni accesorios externos. Sin embargo, los filtros pueden mejorar la calidad general de la imagen al optimizar la relación señal-ruido (p. ej., mediante el uso de filtros de emisión en aplicaciones de fluorescencia), y el software puede ayudar con la reducción de ruido o el posprocesamiento. Aun así, estos no modifican el valor de la eficiencia cuántica en sí.
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