Non-uniformity Correction for Large Format Array Infrared Detectors Based on Regional Correction
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摘要: 通过分析某大面阵红外探测器的响应特性，发现了由于相机自身特性引发的不同区域的响应非线性问题。传统的两点校正法或非线性曲线拟合办法对该大面阵探测器校正后，校正残差和目视效果都比较差。本文根据探测器的非线性响应特性，将整个面阵分成了8个区域分别进行非线性拟合校正，然后校正各个区域的偏置系数，最后利用改进的BP神经网络非均匀性校正算法处理区域划分引发的不均匀问题。校正后的各个黑体温度图像的残余非均匀性在千分之一量级，空间噪声也已经十分接近或者小于时间噪声；局部残余非均匀性达到0.002以下，空间噪声明显小于时间噪声。Abstract: By analyzing the response characteristics of large-format infrared detectors, we found that the response nonlinearity in different areas is caused by the characteristics of the camera itself. After the traditional two-point correction method or nonlinear curve fitting method corrects the large-format array detector, the correction residuals and visual effects are relatively poor. In this study, on the basis of eliminating blind elements, according to the nonlinear response characteristics of the detector, the entire array is divided into eight regions for nonlinear fitting correction, the bias coefficient of each region was corrected, and the non-uniformity correction algorithm of the BP neural network was used to deal with the non-uniformity problem caused by region division. After correction, the residual non-uniformity of each black body temperature point image was on the order of one-thousandth, the spatial noise was already very close to or smaller than the temporal noise, and the local residual non-uniformity reached below 0.002, which was significantly smaller than the temporal noise.
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0. 引言
随着对大气成份和含量的探测需求越来越大，要求越来越高，基于干涉型的傅里叶变换光谱探测技术由于具有光通量大、谱段范围宽、光谱分辨率高等诸多优势，已成为国内外红外光谱探测技术的发展热点。
在傅里叶变换光谱探测技术[1-2]中，大气红外辐射信号具有信号幅值低、动态范围大、探测精度要求高的特点，对探测系统的抗干扰能力、噪声抑制水平、量化位数等有很高要求。目前微弱信号探测的研究多集中在微弱电压信号检测，杜沂东[3]、王建宇[4]、李军雨[5]等针对微弱电压信号的放大电路设计进行了分析。李辉[6]等针对单路信号带宽百赫兹以内的pA级微电流检测系统设计进行了研究。本文针对电流信号频率为kHz级、电流强度在nA级的多元型红外探测器[7-8]，设计了一种多通道微弱电流信号高精度采集电路，并分析了电路性能，进一步完善了微弱电流信号探测的研究。
1. 采集系统总体方案设计
多通道微弱电流信号高精度采集电路总体方案设计如图 1所示。探测器输出的微弱电流信号经过电流电压转换电路转换为电压信号，再经过二级放大滤波将混杂在电压信号中的高频噪声进行滤波去除，并将有效信号放大到AD器件的最大输入范围，后经过A/D器件进行模数转换后生成相应的数字信号，再传输到数据处理部分进行数据处理编排，最后上传到上位机进行数据处理及分析。
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图 1 微弱电流信号采集系统的总体方案Figure 1. General scheme of weak current signal acquisition system为了扩大电路的动态范围，模拟部分均采用高压供电芯片，且均为正负双电源供电，以保证零点附近的信号可有效采集，并能降低电源噪声。
2. 电路分析设计
2.1 电流-电压转换电路
电流-电压转换电路（即IV转换电路）是将待采集的微弱电流信号转换并放大到一个较大的电压信号，后续系统再对此电压信号进行滤波放大采集处理。由于探测器输出的电流信号非常微弱，极易受到噪声的干扰，此环节的噪声水平直接影响了整个采集系统，所以需要进行精细的设计。
1）方案选取
电流电压转换电路[9]一般有两种。一种如图 2(a)所示，电阻Rs作为采样电阻，直接与探测器输出相连，将电流信号转换为相应的电压信号，然后再通过放大电路进行二次放大。
此电路中采样电阻承担电流电压转换的任务，但实际上有效的电阻是Rs与探测器内阻Rd的并联值，此时需要探测器内阻远远大于采样电阻Rs。在微弱信号采集系统中，有效电阻需要很大，至少为MΩ级，但探测器内阻很少能达到很高的阻值，故此方法不适用于nA级微弱电流信号采集。
另一种是利用高输入阻抗运放的跨阻放大电路，如图 2(b)所示，由于运放的输入阻抗很高，输入运放的电流几乎为0，电流基本都会流过反馈电阻RF，实现输出电压信号Vo=Ip×RF。这个电路可以将微弱的电流信号精准地转换为相应的电压信号。
2）器件选择
电流电压转换的典型电路如图 3所示，该电路主要包括4种噪声源：运放电压噪声密度、运放电流噪声密度、反馈电阻的热噪声以及探测器体电阻的热噪声。若想获得低噪声电路需要降低这4种噪声。
在选择运放时，选用低电压噪声密度、低电流噪声密度、低偏置电流、低温漂的高精度运放，从而降低运放的噪声。本文选用的精密运放的电压噪声密度为1.8 nV/rtHz，电流噪声密度为1.2 pA/rtHz，输入偏置电流仅为5 pA，且温度特性良好（＜1 μV/℃）。供电电压最大为±15 V，且为小封装，可节省电路板面积。
在选择反馈电阻时，由于IV转换电路的输出电压Vo=IP×RF，反馈电阻RF直接影响着输出电压的幅值。在微弱电流采集系统里，为了得到大转换增益，反馈电阻应尽量大，以便放大到适合后端AD的输入电压范围。但电阻会产生热噪声，热噪声Vn2=4kbTRBW，以V2/Hz为单位，其中Vn是噪声电压；kb是玻尔兹曼常数，1.38×10-23 J/K；T是温度，K；R是电阻；BW是带宽。当电阻阻值越大，热噪声越大。故需要在电压放大及热噪声大小之间折中处理，且需要选择低温漂低噪声的高精度电阻。
在选取反馈电容时，由于IV转换电路负端直接与探测器输出相连，探测器的输出电容、布线的分布电容以及运放负端的电容会与反馈电阻引起输出电压相位滞后，并且过大的反馈电阻还会造成运算放大器的不稳定。加入反馈电容后，会对电路进行一个相位补偿，并会使电路更加稳定，还可以降低反馈电阻上的等效噪声带宽，起到抑制电路噪声的作用。
3）抗干扰设计
由于微弱电流信号的放大电路前端更容易拾取干扰，会引入很多噪声，影响输出信号的质量，所以在实际电路中需要做更多的抗干扰屏蔽措施。
在PCB设计时，IV转换电路输入端信号走线尽量短，且在中间层走线，在信号线的上下参考层均设计为地参考层，起到屏蔽干扰的作用，减少运放前端引入的干扰。
采用等电位的漏电流噪声抑制技术对IV转换电路进行屏蔽保护，即在敏感引脚外围设置保护环，且保护环的偏置电压与敏感引脚相同，这样漏电流就会通过保护环流向模拟地，因而不会对输入产生干扰，降低IV转换电路外部波动电压经电路板引入的微小电流波动，从而提高系统的电流分辨力。并在每片芯片的电源管脚处添加滤波电容，以减少电源噪声的影响。
在电路板噪声敏感部位通过使用电磁屏蔽材料做成屏蔽盒，来屏蔽外部噪声对信号的干扰，大大提高电路系统的抗干扰能力。
2.2 二级放大滤波及高精度AD数据采集
由于待采集的电流信号非常微弱，所以整个采集系统的总增益是非常大的，而单个运放增益又不宜过大，所以系统采用二级放大的方式，放大滤波[9]电路如图 4所示。根据系统要求，二级放大倍数为1000倍。该环节主要根据系统带宽设定电路参数，从而实现对信号带通滤波，滤除带外噪声，保证系统信噪比。设计多通道高精度信号同步采集系统，必须对待测信号进行高分辨率的模数转换（ADC: analog-to-digital conversion），且选择多通道器件。本文选用的是8通道模数转换芯片，量化位数为16 bits，可支持8通道同步采样。供电电压最大为+15 V，差分输入电压范围：±20.48 V（最大值），电压范围大，有利于提高动态范围；片内具有采样保持功能，满足同步采集的要求。
其芯片功能框图如图 5所示。
3. 系统性能分析测试
3.1 交流传输特性分析
为了更好地分析系统的交流传输特性，使用Multisim14.1对设计电路进行仿真，图 6所示为电流电压转换电路中RF分别为100 MΩ、10 MΩ、1 MΩ，反馈电容CF=0 pF的情况下得到的采集系统交流传输特性曲线。从图中可以看出，在一定频率范围内，系统可以根据设计要求将电流放大，但随着频率升高，由于运放的开环增益的限制使得放大倍数在某一频率fc开始下降。
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图 6 不同反馈电阻下的系统交流传输特性Figure 6. AC transmission characteristics of systems with different feedback resistors从图 6中可以看到在fc附近有个尖峰，这是由于运放的输入端寄生电容与反馈电阻在传递函数中构成极点，导致频率特性发生变化，影响放大电路的稳定性。
通常采用相位补偿的方法，在反馈电阻RF两端并联一个小电容CF，构成零点使得相位超前来补偿输入端寄生电容所带来的相位变化。
选择RF=1 MΩ并在其两端并联不同的反馈电容CF（0 pF、1 pF、5 pF、10 pF），得到仿真结果如图 7所示。从仿真图中可以看出，只需要很小的电容量就会对频率特性产生很大影响。电容越大，-3 dB带宽越小。根据系统要求，选择1 pF反馈电容。
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图 7 不同反馈电容下的系统交流传输特性Figure 7. AC transmission characteristics of systems with different feedback capacitors3.2 输入输出信号测试
本文实验中采用信号源与电阻分压网络的方式产生微弱电流信号来初步验证采集系统的性能，具体方案是：信号发生器输出正弦电压信号，经电阻分压网络后，产生待测的微弱正弦电流信号（电流信号幅值为4 nA、频率为1 kHz），经过IV转换，二级放大，AD转换及数据合成后，在图采接收端采集到的raw格式图像如图 8所示。可以看出，采集系统可以准确的采集到1 kHz的nA级微弱电流信号。
3.3 采集系统的噪声测试：
为验证采集系统电路的噪声性能，在不加探测器的情况下对整个采集系统的噪声进行了测试。将采集系统的最前级即IV转换电路的输入端连接器使用铜箔纸屏蔽起来，防止引入干扰，采集经过IV转换，二级放大，模数转换及数据合成后的数据，对上位机图采设备采集后的raw格式图像进行统计分析，并计算其标准差即整个采集系统的电路噪声。图 9所示为系统的放大倍数为109时，上位机图采设备采集到的48通道噪声情况，其中横坐标表示系统的48路通道，纵坐标表示采集到的电路噪声。从图中可看出电路噪声为30 mV左右。
3.4 加探测器的干涉信号测试
在对采集系统电路进行了充分的输入输出信号测试及噪声测试后，加上电流型探测器，并配上前置光学系统及高灵敏度干涉仪系统，进行了红外辐射干涉信号的采集。图 10为黑体辐射源温度为300 K时，经数据采集系统电流电压转换后测得的干涉信号波形图。从测得的波形分析，数据采集系统可以正确地探测到红外辐射干涉信号。
4. 结论
本文利用低噪声的高精度运放、高分辨率的多通道模数转换器件，合理选择电路参数，设计了一种多通道微弱电流信号高精度采集电路，并进行抗干扰设计。通过对电路性能进行分析，可知该电路可以精确采集到nA级的1kHz微弱电流信号，系统的噪声低，满足设计要求，对微弱电流信号探测电路设计具有实际指导意义。
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图 3 二次曲线拟合算法校正后的黑体图像和直方图
Figure 3. Blackbody image and histogram after quadratic curve fitting correction
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图 5 不同通道两列像元二次拟合响应曲线分析
Figure 5. Quadratic fitting response curves analysis of two columns of pixels in different channels
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图 6 不同通道两列像元二次项拟合系数差异
Figure 6. Difference of quadratic fitting coefficients of two columns of pixels in different channels
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图 9 死像元剔除前后响应特性比较
Figure 9. Comparison of response characteristics before and after dead pixels are removed
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图 10 过热像元剔除前后的稳定性比较
Figure 10. Comparison of stability before and after overheated pixels are removed
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图 11 分区域校正后黑体图像和直方图
Figure 11. Black body image and histogram after regional correction
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图 14 校正后不同通道两列像元二次拟合响应曲线分析
Figure 14. Quadratic fitting response curve analysis of two columns of pixels in different channels after correction
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图 15 本文方法校正后黑体图像和直方图
Figure 15. Black body image and histogram after correction by this paper
表 1 不同算法校正前后图像质量比较
Table 1 Comparison of image quality before and after correction with different algorithms
Temperature/K Temporal noise(DN value) Two-point correction algorithm Quadratic curve fitting correction algorithm Correction algorithm in this paper Spatial noise(DN value） Residual non-uniformity Spatial noise(DN value) Residual non-uniformity Spatial noise(DN value) Residual non-uniformity 290.7 12.533 38.64 1.74% 27.13 1.22% 17.07 0.80% 304.1 12.660 21.74 0.80% 20.45 0.75% 11.83 0.45% 313.3 12.773 - - - - - - 320.4 12.907 19.86 0.51% 16.91 0.43% 9.48 0.25% 335.5 13.266 72.15 1.25% 32.22 0.56% 11.46 0.20% 346.1 13.623 120.69 1.54% - - - - 354.5 13.943 168.18 1.68% 82.13 0.82% 20.14 0.20% 359.2 14.038 92.15 0.78% 159.9 1.36% 24.40 0.23% 363.5 13.600 - - - - - - 
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表 2 不同算法校正前后局部图像质量比较（320.4 K）
Table 2 Comparison of local image quality before and after correction with different algorithms(320.4 K)
Size of region Temporal noise(DN value) Two-point correction algorithm Quadratic curve fitting correction algorithm Correction algorithm in this paper Spatial noise(DN value) Residual non-uniformity Spatial noise(DN value) Residual non-uniformity Spatial noise(DN value) Residual non-uniformity 11×11 12.92 5.52 0.14% 8.76 0.22% 4.83 0.13% 51×51 12.13 11.26 0.29% 9.76 0.25% 6.29 0.16% 101×101 12.19 12.73 0.32% 10.02 0.25% 7.09 0.18%
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