25/08/15En imagerie scientifique, la précision est primordiale. Que vous capturiez des signaux de fluorescence en faible luminosité ou suiviez des objets célestes de faible luminosité, la capacité de votre caméra à détecter la lumière influence directement la qualité de vos résultats. L'un des facteurs les plus importants, mais souvent mal compris, de cette équation est l'efficacité quantique (QE).
Ce guide vous expliquera ce qu'est l'assouplissement quantitatif, son importance, comment interpréter les spécifications de l'assouplissement quantitatif et comment le comparer aux différents types de capteurs. Si vous recherchez uncaméra scientifiqueou essayez simplement de comprendre les fiches techniques des appareils photo, ceci est pour vous.
Figure : Exemples typiques de courbes QE de caméra Tucsen
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Qu'est-ce que l'efficacité quantique ?
L'efficacité quantique est la probabilité qu'un photon qui atteint le capteur de la caméra soit réellement détecté et libère un photoélectron dans le silicium.
À plusieurs étapes du parcours du photon vers ce point, des barrières peuvent absorber les photons ou les réfléchir. De plus, aucun matériau n'est transparent à 100 % à chaque longueur d'onde des photons, et toute modification de sa composition risque de réfléchir ou de diffuser les photons.
Exprimée en pourcentage, l'efficacité quantique est définie comme :
QE (%) = (Nombre d'électrons générés / Nombre de photons incidents) × 100
Il existe deux types principaux :
●QE externe:Performances mesurées incluant des effets tels que les pertes de réflexion et de transmission.
●QE interne:Mesure l'efficacité de conversion au sein du capteur lui-même, en supposant que tous les photons sont absorbés.
Un QE plus élevé signifie une meilleure sensibilité à la lumière et des signaux d'image plus forts, en particulier dans les scénarios de faible luminosité ou limités en photons.
Pourquoi l’efficacité quantique est-elle importante dans les caméras scientifiques ?
En imagerie, il est toujours utile de capturer le pourcentage le plus élevé possible de photons entrants, en particulier dans les applications exigeant une sensibilité élevée.
Cependant, les capteurs à haute efficacité quantique ont tendance à être plus coûteux. Cela s'explique par le défi technique consistant à maximiser le facteur de remplissage tout en préservant la fonctionnalité des pixels, ainsi que par le processus de rétroéclairage. Comme vous le découvrirez, ce processus permet d'obtenir les plus hautes efficacités quantiques, mais sa fabrication s'accompagne d'une complexité accrue.
Comme pour toutes les spécifications d'appareil photo, l'exigence d'efficacité quantique doit toujours être évaluée en fonction d'autres facteurs propres à votre application d'imagerie. Par exemple, l'introduction d'un obturateur global peut présenter des avantages pour de nombreuses applications, mais n'est généralement pas réalisable sur un capteur BI. De plus, il nécessite l'ajout d'un transistor supplémentaire au pixel. Cela peut réduire le facteur de remplissage et donc l'efficacité quantique, même par rapport à d'autres capteurs FI.
Exemples d'applications où l'assouplissement quantitatif peut être important
Quelques exemples d’applications :
● Imagerie en basse lumière et en fluorescence d'échantillons biologiques non fixés
● Imagerie à grande vitesse
● Applications quantitatives nécessitant des mesures d'intensité de haute précision
QE par type de capteur
Les différentes technologies de capteurs d'images présentent des rendements quantiques différents. Voici comment l'EQ se compare généralement entre les principaux types de capteurs :
CCD (dispositif à couplage de charge)
L'imagerie scientifique est traditionnellement privilégiée pour son faible bruit et son QE élevé, atteignant souvent des pics entre 70 et 90 %. Les CCD excellent dans des applications comme l'astronomie et l'imagerie longue exposition.
CMOS (Semiconducteur à oxyde métallique complémentaire)
Autrefois limités par un QE plus faible et un bruit de lecture plus élevé, les capteurs CMOS modernes, notamment les modèles rétroéclairés, ont largement rattrapé leur retard. Nombre d'entre eux atteignent désormais des valeurs QE maximales supérieures à 80 %, offrant d'excellentes performances avec des fréquences d'images plus élevées et une consommation énergétique réduite.
Découvrez notre gamme de produits avancéscaméra CMOSmodèles pour voir jusqu'où cette technologie est arrivée, commeCaméra sCMOS Libra 3405M de Tucsen, une caméra scientifique haute sensibilité conçue pour les applications exigeantes en faible luminosité.
sCMOS (CMOS scientifique)
Une classe spécialisée de CMOS conçue pour l'imagerie scientifique,caméra sCMOSCette technologie allie un QE élevé (généralement de 70 à 95 %) à un faible bruit, une plage dynamique étendue et une acquisition rapide. Elle est idéale pour l'imagerie de cellules vivantes, la microscopie à grande vitesse et la fluorescence multicanal.
Comment lire une courbe d'efficacité quantique
Les fabricants publient généralement une courbe QE qui représente l'efficacité (%) selon les longueurs d'onde (nm). Ces courbes sont essentielles pour déterminer les performances d'une caméra dans des plages spectrales spécifiques.
Éléments clés à rechercher :
●Pic de l'assouplissement quantitatif:L'efficacité maximale, souvent dans la gamme 500–600 nm (lumière verte).
●Gamme de longueurs d'onde:La fenêtre spectrale utilisable où le QE reste au-dessus d'un seuil utile (par exemple, > 20 %).
●Zones de dépose:Le QE a tendance à diminuer dans les régions UV (< 400 nm) et NIR (> 800 nm).
L'interprétation de cette courbe vous aide à adapter les points forts du capteur à votre application, que vous preniez des images dans le spectre visible, proche infrarouge ou UV.
Dépendance de l'efficacité quantique à la longueur d'onde
Figure : Courbe QE montrant les valeurs typiques pour les capteurs à base de silicium éclairés à l'avant et à l'arrière
NOTELe graphique montre la probabilité de détection des photons (efficacité quantique, %) en fonction de la longueur d'onde des photons pour quatre caméras. Les différentes variantes de capteurs et de revêtements peuvent modifier considérablement ces courbes.
L'efficacité quantique dépend fortement de la longueur d'onde, comme le montre la figure. La majorité des capteurs de caméra à base de silicium atteignent leur efficacité quantique maximale dans la partie visible du spectre, le plus souvent dans la région du vert au jaune, entre 490 et 600 nm environ. Les courbes d'efficacité quantique peuvent être modifiées grâce aux revêtements des capteurs et aux variantes de matériaux pour atteindre une efficacité quantique maximale autour de 300 nm dans l'ultraviolet (UV), autour de 850 nm dans le proche infrarouge (NIR), et de nombreuses autres plages intermédiaires.
Toutes les caméras à base de silicium présentent une baisse d'efficacité quantique vers 1 100 nm, où les photons n'ont plus assez d'énergie pour libérer des photoélectrons. Les performances UV peuvent être fortement limitées dans les capteurs équipés de microlentilles ou de vitres anti-UV, qui empêchent la lumière de courte longueur d'onde d'atteindre le capteur.
Entre les deux, les courbes QE sont rarement lisses et régulières, et incluent plutôt souvent de petits pics et creux causés par les différentes propriétés matérielles et transparences des matériaux dont le pixel est composé.
Dans les applications nécessitant une sensibilité UV ou NIR, la prise en compte des courbes d'efficacité quantique peut devenir beaucoup plus importante, car dans certaines caméras, l'efficacité quantique peut être plusieurs fois supérieure à celle d'autres aux extrémités de la courbe.
Sensibilité aux rayons X
Certains capteurs de caméras en silicium peuvent fonctionner dans la partie visible du spectre, tout en étant capables de détecter certaines longueurs d'onde des rayons X. Cependant, les caméras nécessitent généralement une ingénierie spécifique pour gérer à la fois l'impact des rayons X sur l'électronique et les chambres à vide généralement utilisées pour les expériences avec les rayons X.
Caméras infrarouges
Enfin, les capteurs basés non pas sur le silicium, mais sur d'autres matériaux, peuvent présenter des courbes QE complètement différentes. Par exemple, les caméras infrarouges InGaAs, basées sur l'arséniure d'indium-gallium au lieu du silicium, peuvent détecter de larges plages de longueurs d'onde dans le proche infrarouge, jusqu'à un maximum d'environ 2 700 nm, selon la variante du capteur.
Efficacité quantique par rapport aux autres spécifications de l'appareil photo
L'efficacité quantique est un indicateur de performance clé, mais elle n'est pas isolée. Voici son lien avec d'autres spécifications importantes des caméras :
QE vs. Sensibilité
La sensibilité est la capacité de la caméra à détecter les signaux faibles. Le QE contribue directement à la sensibilité, mais d'autres facteurs comme la taille des pixels, le bruit de lecture et le courant d'obscurité jouent également un rôle.
QE vs. Rapport signal/bruit (SNR)
Un QE plus élevé améliore le rapport signal/bruit en générant davantage de signal (électrons) par photon. Cependant, un bruit excessif, dû à une électronique défectueuse ou à un refroidissement inadéquat, peut néanmoins dégrader l'image.
QE vs. Dynamic Range
Bien que le QE affecte la quantité de lumière détectée, la plage dynamique décrit le rapport entre les signaux les plus clairs et les plus sombres que la caméra peut gérer. Une caméra à QE élevé et à plage dynamique faible peut néanmoins produire des résultats médiocres dans les scènes à fort contraste.
En bref, l’efficacité quantique est essentielle, mais il faut toujours l’évaluer en fonction de spécifications complémentaires.
Qu'est-ce qu'une « bonne » efficacité quantique ?
Il n'existe pas de QE « idéal » universel ; tout dépend de votre application. Ceci dit, voici quelques repères généraux :
| Gamme QE | Niveau de performance | Cas d'utilisation |
| <40% | Faible | Pas idéal pour une utilisation scientifique |
| 40 à 60 % | Moyenne | Applications scientifiques de niveau d'entrée |
| 60 à 80 % | Bien | Convient à la plupart des tâches d'imagerie |
| 80–95 % | Excellent | Imagerie à faible luminosité, haute précision ou limitée en photons |
Tenez également compte du QE maximal par rapport au QE moyen sur la plage spectrale souhaitée.
Conclusion
L'efficacité quantique est l'un des facteurs les plus importants, mais souvent négligé, lors du choix d'un appareil d'imagerie scientifique. Que vous évaluiez des CCD, des caméras sCMOS ou des caméras CMOS, comprendre l'efficacité quantique vous aide à :
● Prédisez les performances de votre caméra dans des conditions d'éclairage réelles
● Comparer les produits de manière objective au-delà des allégations marketing
● Faites correspondre les spécifications de la caméra à vos exigences scientifiques
Grâce aux progrès de la technologie des capteurs, les caméras scientifiques actuelles à haut QE offrent une sensibilité et une polyvalence remarquables pour diverses applications. Mais quelle que soit la sophistication du matériel, le choix du bon outil commence par la compréhension de la place de l'efficacité quantique dans le contexte global.
FAQ
Une efficacité quantique plus élevée est-elle toujours meilleure dans une caméra scientifique ?
Une efficacité quantique (QE) plus élevée améliore généralement la capacité d'une caméra à détecter de faibles niveaux de lumière, ce qui est précieux dans des applications comme la microscopie à fluorescence, l'astronomie et l'imagerie de molécules uniques. Cependant, l'efficacité quantique ne constitue qu'un élément d'un profil de performances équilibré. Une caméra à QE élevée, présentant une faible plage dynamique, un bruit de lecture élevé ou un refroidissement insuffisant, peut néanmoins produire des résultats sous-optimaux. Pour des performances optimales, évaluez toujours l'efficacité quantique en la combinant à d'autres caractéristiques clés telles que le bruit, la profondeur de bits et l'architecture du capteur.
Comment l’efficacité quantique est-elle mesurée ?
L'efficacité quantique est mesurée en éclairant un capteur avec un nombre connu de photons à une longueur d'onde spécifique, puis en comptant le nombre d'électrons générés par le capteur. Cette opération est généralement réalisée à l'aide d'une source lumineuse monochromatique calibrée et d'une photodiode de référence. La valeur QE obtenue est tracée sur les longueurs d'onde pour créer une courbe QE. Cela permet de déterminer la réponse spectrale du capteur, essentielle pour adapter la caméra à la source lumineuse ou à la plage d'émission de votre application.
Des logiciels ou des filtres externes peuvent-ils améliorer l’efficacité quantique ?
Non. L'efficacité quantique est une propriété intrinsèque du capteur d'image, au niveau matériel, et ne peut être modifiée par un logiciel ou un accessoire externe. Cependant, les filtres peuvent améliorer la qualité globale de l'image en améliorant le rapport signal/bruit (par exemple, en utilisant des filtres d'émission dans les applications de fluorescence), et les logiciels peuvent contribuer à la réduction du bruit ou au post-traitement. Cependant, ces éléments ne modifient pas la valeur de l'efficacité quantique elle-même.
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