22.05.2024Датчики EMCCD стали настоящим откровением: они позволяют повысить чувствительность за счет снижения шума считывания. Ну, почти, если быть точнее, мы просто увеличивали сигнал, чтобы шум считывания казался меньше.
И они нам очень понравились, они сразу же нашли применение в работе с низким уровнем сигнала, например, в исследованиях отдельных молекул и спектроскопии, а затем распространились среди поставщиков микроскопических систем для таких задач, как вращающиеся диски, сверхвысокое разрешение и многое другое. А потом мы их уничтожили. Или нет?
Технология EMCCD имеет свою историю, связанную с двумя ключевыми поставщиками: e2V и Texas Instruments. Компания E2V, ныне Teledyne e2V, начала этот процесс с ранних сенсоров в конце 1990-х годов, но добилась реальных успехов с наиболее распространенным вариантом, имеющим матрицу 512 x 512 пикселей с размером пикселя 16 микрон.
Этот первый и, вероятно, самый доминирующий EMCCD-сенсор оказал реальное влияние, и половина этого влияния заключалась в размере пикселя. 16-микронные пиксели на микроскопе собирали в 6 раз больше света, чем самый популярный на тот момент CCD-сенсор ICX285, использовавшийся в популярных сериях CoolSnap и Orca. Помимо размера пикселя, эти устройства имели обратную подсветку, преобразующую на 30% больше фотонов, что увеличивало чувствительность с 6 до 7 раз.
Таким образом, по сути, EMCCD-матрица оказалась в 7 раз чувствительнее еще до того, как мы ее включили и оценили эффект усиления EMCCD. Конечно, можно возразить, что можно было бы использовать биннинг CCD-матрицы или оптические методы для увеличения размера пикселей – просто большинство людей этого не делали!
Помимо этого, ключевым моментом было снижение уровня шума считывания ниже 1 электрона. Это было важно, но не бесплатно. Процесс умножения увеличивал неопределенность измерения сигнала, то есть дробовой шум, темновой ток и все остальное, что было до умножения, увеличивались в 1,4 раза. Что это означало? Это означало, что EMCCD-матрица была более чувствительной, но только при слабом освещении, а ведь именно это и нужно, верно?
По сравнению с классической ПЗС-матрицей, тут не было никаких сомнений. Большие пиксели, большая квантовая эффективность, электромагнитное усиление. И все мы были довольны, особенно те, кто занимался продажей фототехники: 40 000 долларов, пожалуйста…
Единственное, чего нам не хватало, это скорости, площади сенсора и (хотя мы и не предполагали, что это возможно) меньшего размера пикселя.
Затем появились экспортный контроль и требования по соблюдению норм, и это было совсем не весело. Оказалось, что отслеживание отдельных молекул и отслеживание ракет схожи, и компаниям-производителям фототехники и их клиентам пришлось контролировать продажи и экспорт фотоаппаратов.
Затем появилась технология sCMOS, которая сначала обещала мир, а затем в течение следующих 10 лет почти выполнила свои обещания. Уменьшение размера пикселей позволило получить столь любимые 6,5 микрон для объективов с 60-кратным увеличением, и всё это с более низким уровнем шума считывания — около 1,5 электронов. Конечно, это не совсем EMCCD, но по сравнению с 6 электронами сравнительной технологии CCD того времени это было потрясающе.
Первые sCMOS-матрицы по-прежнему имели фронтальную подсветку. Но в 2016 году появились sCMOS-матрицы с задней подсветкой, и для того, чтобы они казались еще более чувствительными по сравнению с оригинальными версиями с фронтальной подсветкой, в них использовались пиксели размером 11 микрон. Благодаря повышению квантовой эффективности и увеличению размера пикселей, клиенты чувствовали, что получили 3,5-кратное преимущество.
Наконец, в 2021 году был преодолен уровень шума считывания ниже 0,25 электрона, и некоторые камеры смогли его снизить — для EMCCD всё было кончено.
Или это было...?
Ну, часть проблемы по-прежнему связана с размером пикселя. Опять же, вы можете делать с оптической точки зрения все, что угодно, но в одной и той же системе пиксель размером 4,6 микрона собирает в 12 раз меньше света, чем пиксель размером 16 микрон.
Теперь можно использовать биннинг, но помните, что биннинг в обычных CMOS-матрицах увеличивает шум пропорционально коэффициенту биннинга. Поэтому большинство людей довольны своими 6,5-микронными пикселями, думая, что смогут добиться высокой чувствительности за счет биннинга, но при этом они удваивают шум считывания до 3 электронов.
Даже если удастся уменьшить шум, размер пикселя, да и всего квантового ядра в целом, всё равно будет компромиссом для реального сбора сигнала.
Ещё один важный момент — усиление и контрастность: чем больше оттенков серого и чем меньше фрагмент сигнала, тем лучше контраст. Уровень шума может быть одинаковым, но при отображении всего двух оттенков серого на каждый электрон с помощью CMOS-матрицы, возможности для работы с сигналом, состоящим всего из пяти электронов, ограничены.
И наконец, что насчет затвора? Иногда мне кажется, мы забываем, насколько мощным инструментом он был в EMCCD-матрицах: глобальные затворы действительно помогают, они очень легкие и эффективные с точки зрения скорости, особенно в сложных многокомпонентных системах.
Единственная sCMOS-камера, которая, на мой взгляд, хоть как-то приближается к сенсору EMCCD 512 x 512, — это Aries 16. Она использует пиксели размером 16 микрон и обеспечивает уровень шума считывания 0,8 электронов без необходимости биннинга. Для сигналов с разрешением более 5 фотонов (на 16-микронный пиксель) это, пожалуй, лучшее, что я когда-либо видел, и при этом она стоит примерно вдвое дешевле.
Значит, EMCCD мертва? Нет, и она по-настоящему не умрет, пока мы снова не получим что-то настолько же хорошее. Проблема, ну, во всех проблемах: избыточный шум, старение усиления, экспортные ограничения...
Если бы технология EMCCD была самолётом, это был бы «Конкорд». Всем, кто на нём летал, он нравился, но, вероятно, он им не был нужен, а теперь, с более вместительными креслами и раскладывающимися в горизонтальное положение сиденьями, можно просто поспать лишние 3 часа во время перелёта через Атлантику.
В отличие от Конкорда, EMCCD всё ещё существует, потому что некоторые люди — небольшое, постоянно уменьшающееся число — всё ещё нуждаются в нём. Или, может быть, они просто так думают?
Использование EMCCD-матрицы, самой дорогой и сложной широко распространенной технологии визуализации, не делает вас особенным или экспертом в этой области — вы просто делаете что-то по-другому. И если вы еще не пытались это изменить, то, вероятно, вам стоит это сделать.
