[发明专利]一种非制冷红外焦平面阵列读出电路有效
申请号: | 201910305921.1 | 申请日: | 2019-04-16 |
公开(公告)号: | CN111829670B | 公开(公告)日: | 2021-09-21 |
发明(设计)人: | 刘俊;何佳 | 申请(专利权)人: | 杭州海康微影传感科技有限公司 |
主分类号: | G01J5/24 | 分类号: | G01J5/24 |
代理公司: | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人: | 林祥 |
地址: | 311501 浙江省杭州市桐*** | 国省代码: | 浙江;33 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 制冷 红外 平面 阵列 读出 电路 | ||
1.一种非制冷红外焦平面阵列读出电路,所述读出电路包括有用于构成红外焦平面阵列的M*N阵列电路以及用于与M*N阵列电路中行与列交叉处的像元镜像对称的镜像电路,其特征在于,所述读出电路还包括:用于为M*N阵列电路中的所述像元以及所述镜像电路分别提供动态偏置电压的偏压产生装置,所述偏压产生装置包括有:
感测电阻,其阻值随所述读出电路上衬底的温度的变化而线性变化;
偏压产生模块,用于根据预设固定偏压以及所述感测电阻的阻值,产生与所述阻值相关的动态偏置电压,以向所述M*N阵列电路中的像元和所述镜像电路中的传感器电阻两端提供动态的偏置电压。
2.根据权利要求1所述的一种非制冷红外焦平面阵列读出电路,其特征在于,所述M*N阵列电路依据列数分为若干组,每一组都对应有一所述偏压产生装置,每个所述偏压产生装置为对应组内的若干列电路提供所述动态偏置电压。
3.根据权利要求1所述的一种非制冷红外焦平面阵列读出电路,其特征在于,所述感测电阻与所述读出电路中的传感器电阻具有相同的电阻温度系数,且所述感测电阻的阻值随着所述衬底的温度升高而线性减小。
4.根据权利要求1所述的一种非制冷红外焦平面阵列读出电路,其特征在于,所述镜像电路包括有依次连接的第一场效应管M4、第二场效应管M3,所述M*N阵列电路中的任一列电路都包括有依次连接的第一场效应管Mp、第二场效应管Mn;所述动态偏置电压分别作为所述第一场效应管M4以及第一场效应管Mp的栅极输入电压,或所述动态偏置电压分别作为所述第二场效应管M3以及第二场效应管Mn的栅极输入电压。
5.根据权利要求1所述的一种非制冷红外焦平面阵列读出电路,其特征在于,所述读出电路还包括有第一稳压电路与第二稳压电路,所述第一稳压电路与所述第二稳压电路的输入端都输入所述动态偏置电压,所述第一稳压电路的输出端连接至所述镜像电路,用于向所述镜像电路提供经过稳压后的动态偏置电压,所述第二稳压电路的输出端连接至所述M*N阵列电路,用于向所述M*N阵列电路提供经过稳压后的动态偏置电压。
6.根据权利要求5所述的一种非制冷红外焦平面阵列读出电路,其特征在于,所述偏压产生模块包括第一运算放大电路,所述第一运算放大电路用于根据输入的预设固定偏压来输出随着所述感测电阻的阻值变化的第一输出电压。
7.根据权利要求6所述的一种非制冷红外焦平面阵列读出电路,其特征在于,所述第一运算放大电路包括两个阻值相同的第一电阻,所述预设固定偏压通过其中一个第一电阻输入至所述第一运算放大电路的第一输入端,所述第一运算放大电路的第二输入端通过另一个第一电阻接地,所述第一运算放大电路的第一输入端还通过所述感测电阻接地,所述第一运算放大电路的输出端通过所述感测电阻连接至所述第一运算放大电路的第二输入端。
8.根据权利要求6所述的一种非制冷红外焦平面阵列读出电路,其特征在于,所述镜像电路包括有依次连接的第一场效应管M4、第二场效应管M3,所述M*N阵列电路中的任一列电路都包括有依次连接的第一场效应管Mp、第二场效应管Mn;所述第一稳压电路包括有第一运放反馈电路,所述第二稳压电路包括有第二运放反馈电路,将所述第一输出电压作为所述动态偏置电压,分别输入所述第一运放反馈电路以及所述第二运放反馈电路的第一输入端;所述第一运放反馈电路的第二输入端连接至所述第二场效应管M3的源极,所述第二运放反馈电路的第二输入端连接至所述第二场效应管Mn的源极;所述第一运放反馈电路的输出端连接至所述第二场效应管M3的栅极,所述第二运放反馈电路的输出端连接至所述第二场效应管 Mn的栅极。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州海康微影传感科技有限公司,未经杭州海康微影传感科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910305921.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:超声治疗设备
- 下一篇:神经网络层运算、模型训练方法、装置及设备