秋课件半导体传感器

半导体传感器讲授人：刘晓宁办公室：H621email：绪论2015年4月，意大利神经外科专家赛吉尔·卡纳维罗宣布两年内将完成世界首例人类头颅移植手术。一、传感器技术的重要性

1.传感技术在信息技术中的地位——三大支柱之一

信息技术是管理和处理信息所用的各种技术的总称，现代信息技术的基础有三个主要方面：①信息采集——传感器技术②信息传输——通信技术③信息处理——计算机技术（包括软件和硬件）

2.传感器在人类生活中的应用传感器的应用实例——利用光脉冲测量转速和行程测量原理示意图光源光电接收装置传感器的应用实例——火灾报警器火灾报警器外形示意图火灾报警器结构和原理示意图传感器的重要性体现在它分布于人类的众多生活领域，并与各个学科的发展紧密联系。应用领域所占比例%应用领域所占比例%信息处理与通讯8环保气象安全10科学仪器仪表11.7资源与海洋开发1.4电力与能源5.3医疗卫生11机械制造设备18.1农业渔业0.7家用电器13.9土木建筑与工程0.7汽车7.3商业金融0.2运输1.6其他7.3空间开发2.7表1.1传感器的市场结构

成就：

我国早在20世纪60年代就开始涉足传感器制造业，1972年组建成中国第一批压阻传感器研制生产单位。从改革开放以来，我国传感器技术及其产业取得了长足进步，主要表现在：建立了传感技术国家重点实验室、微米/纳米国家重点实验室、国家传感技术工程中心等研究开发基地；MEMS、MOEMS等研究项目列入了国家高新技术发展重点；经过多年的产业化建设，全国已有2000多家企事业单位从事传感器的研制、生产和应用。目前中国市场进入“百家争鸣”时期，传感器行业将迎接新的机遇和挑战。3.我国传感器的发展现状

不足

活跃在国际传感器市场上的仍然是美国、日本、德国等老牌工业国家的企业，而我国传感器行业总体技术水平落后于世界水平5～10年，某些核心制造工业技术严重滞后于国外，使我国传感器企业在国内与国际市场上缺少竞争力。

由于批产工艺的稳定性、可靠性问题没有得到根本解决，有些高性能产品，不是靠工艺保证，而是靠筛选分档，主要性能指标和国外差1-2个数量级，寿命差2-3级。

对传统传感器的革新改进不足，微小型化步子慢，集成化、智能化和纳米技术与国外差距大，科技创新差，拥有自主知识产权的产品少。从总体发展看，传统硅技术将一直延续到2047年才趋达到芯片特征尺寸的极限和衰退。而当前微电子技术仍将依循“等缩比原理”和“摩尔定律”两条基本规律，在尽力逼近传统硅技术极限中，不断扩展硅的跨学科横向应用（如MEMS等）和突破“非稳态物理器件”（量子、分子器件），这也是当前乃至未来20年传感器技术的主要发展方向。

结合我国的实际情况，国内传感器的发展趋势将集中在以下几个方向：4.我国传感器的发展趋势（1）传感器的微型化、集成化和多功能化将传感器、信号处理器、控制系统、电源系统等产品一体化，作为投入市场的初始产品，才能获取行业的重视，满足市场需求。利用集成电路工艺及MEMS工艺，可以实现微小尺寸传感器的生产，在兼容的生产工艺条件下，传感器的集成化和多功能化不在是梦想。已经获得广泛应用的多功能硅压力/差压传感器是小型集成化的典型。它是在4mm＊4mm的硅片上，采用微电子平面工艺和微机械加工工艺，采用三坯双岛的复合敏感结构，实现了差压、静压和温度三参数的同时测量。

（2）新材料的研发

随着材料行业对传感器敏感材料进一步的开发，传感器新敏感材料不断推出，高新材料已广泛用于新型传感器制造研发中，如光纤传感器，光纤传感器可分为传感型和传光型两大类。利用外界因素改变光纤中光波的特征参数，从而对外界因素进行计量和数据传输的传感器，称为传感型光纤传感器。传光型光纤传感器是指利用其他敏感原件测得的特征量，由光纤进行数据传输的传感器。与传统传传感器相比，光纤传感器具有抗电磁干扰、灵敏度高、耐腐蚀、体积小、测量对象广泛和使用寿命长等特性，因此已成为最优潜力的传感器之一。（3）传感器的智能化

传感器的数字化和智能化的出现是传感器产业又一次突破，也成为当今传感器行业发展的重要发展方向之一。智能传感器将微处理、通信总线接口、信息检测、信息处理和信息传输等功能一体化，并自行进行补偿、校正、故障排除，将只能进行单一检测、单一功能的传统传感器与智能化技术相结合，实现传感器的多种测量、多种变量的特性。另外数字传感器内部结构简单，利用纯数字电路进行测量，抗干扰性强。随着计算机技术的发展，传感器的数字化和智能化得到了最大意义的体现，具有更大的发展潜力和空间。（4）网络化智能传感器传感器网络是由大量部署在作用区域内的、具有无线通信与计算能力的微小传感器节点通过自组织方式构成的能根据环境自主完成指定任务的分布式智能化网络系统。传感网络的节点间距离很短，一般采用多跳（multi-hop）的无线通信方式进行通信。传感器网络可以在独立的环境下运行，也可以通过网关连接到Internet，使用户可以远程访问。传感器网络能够通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息，通过嵌入式系统对信息进行处理，并通过随机自组织无线通信网络以多跳方式将所感知信息传送到用户终端，从而真正实现“无处不在的计算”理念。研究对象：主要研究利用半导体材料或器件的某些物理性质或效应制成的对某种物理量敏感的器件。主要内容：三大部分

第一章：传感器的基本概念：如定义，组成，分类等；

第二章～第六章：半导体光传感器、温度传感器、磁传感器、压力传感器、气体传感器；

第七章～第十章：介绍离子传感器、生物传感器、智能传感器和MEMS传感器的基本情况。二、课程内容及学习重点：学习重点及方法：掌握基本概念；掌握各类典型半导体传感器元件的工作原理、结构及特性；掌握典型传感器的工作电路及分析方法三、参考书籍1.《半导体传感器原理及其应用》

牛德芳主编

大连理工大学出版社。2.《传感器原理与检测技术》

童敏明唐守锋董海波编著

机械工业出版社。第一章传感器的基本概念§1.1传感器的定义、组成和分类§1.2传感器的特性参数§1.1传感器的定义、组成和分类一、传感器的定义根据国家标准(GB7665-87)《传感器通用术语》，传感器(Transducer/Sensor)的定义是：能感受规定的被测量并按一定规律转换成可用输出信号的器件或装置。有些国家和有些学科领域，将传感器称为换能器、变换器、探测器或检测器等。

理解传感器的定义，请注意以下三个方面：①输入量即是被测量，可能是物理量也可能是化学量、生物量等；②由于电信号易于保存、放大、计算和传输，且是计算机唯一能够直接处理的信号，所以传感器的输出一般是电信号；③输出输入有对应关系，即其工作原理，应有一定的精确程度。二、传感器的组成压力传感器示例

通常传感器主体部分由敏感元件和转换元件两部分组成。其中敏感元件(Sensingelement)是指传感器中能直接感受被测量并转换成某种量的变化；转换元件(Transitionelement)是指传感器中能将敏感元件输出量转换为适于传输和测量的电学量变化。下面是传感器的组成方框图1.1。被测信息敏感元件转换元件辅助电源测量电路电信号图1.1传感器组成方框图图1.2压力传感器敏感元件转换元件应说明的是，并不是所有的传感器都能明显分清敏感元件和转换元件两个部分。有的传感器二者合二为一，例如硅光电池是将感受的被测量——光能直接转换为电信号输出，没有中间转换电路的部分。而有的传感器，转换元件则不止一个，要经过若干次转换。测量电路：常常作为转换元件的辅助部分，对转换元件的输出量起放大、模/数转换、修正、补偿等作用。三、传感器的分类1.按外界输入的信号变换为电信号采用的效应分类

物理型传感器、化学型传感器、生物型传感器

⑴物理型传感器

利用物理效应进行信号变换的传感器称为物理型传感器，它利用某些敏感元件的物理性质或某些功能材料的特殊物理性能进行被测非电量的变换。如：利用半导体材料在被测量作用下引起电阻值变换的压阻效应制成的压阻式传感器。物理型传感器又可以分为结构型传感器和物性型传感器两种。①结构型传感器以结构（形状、尺寸等）为基础，利用物理规律来转换被测量。如电容式压力传感器（工作时两极间距发生变化）。结构型传感器强调要依靠精密设计制作的结构才能正常工作。②物性型传感器利用某些功能材料本身所具有的内在特性及效应来转换被测量。所以物性型传感器主要依靠材料本身的物理特性、物理效应来实现。⑵化学型传感器

利用电化学反应原理，把无机或有机化学的物质成分、浓度等转换为电信号的传感器。最常用的是离子敏传感器，如离子选择电极，核心部分是离子选择性敏感膜。⑶生物型传感器

这是利用生物活性物质的选择性来识别和测定生物化学物质的传感器。如免疫传感器。2.按工作原理分类这种分类方法是以传感器的工作原理（即输入与输出之间的转换关系）作为分类的依据，如应变式、压阻式、压电式、电容式、霍尔传感器等等，通常能从其名称揣测该类传感器的工作原理，有利于传感器专业工作者从原理与设计上作归纳性的分析研究。3.按被测量对象分类

按传感器的被测量对象——输入信号分类，能够很方便地表示传感器的功能，便于用户选择。如温度传感器、压力传感器、气体传感器等等名称。这种分类方法还涉及基本量和派生量的概念，例如力派生出重力、应力、力矩等；位移派生出长度、厚度、旋转角等；速度派生出振动、流量、转速、角振动等；加速度派生出冲击、扭矩、转动惯量等；时间派生出周期、计数、统计分布；温度派生热容量、涡流；光派生出光谱分布等。4.按外加电源分类——有源和无源⑴有源传感器（能量转换型传感器）——能将非电量直接转换成电信号，所以有时被成为“换能器”。例如压电式（超声波换能器）、热电式（热电偶）、光电式（光电池）等。⑵无源传感器（能量控制型传感器）——不能将被测量直接转换成电学量，由辅助电源供给电能，被测量对该电能起能量控制作用，如电容式传感器、压阻式传感器等。

5.按构成传感器的功能材料分类

按构成传感器的功能材料不同，可将传感器分为半导体传感器、陶瓷传感器、光纤传感器、高分子薄膜传感器等等。

6.按某种高新技术命名的传感器分类

根据某种高新技术命名，如集成传感器、智能传感器、机器人传感器、仿生传感器等。传感器的图用图形符号和命名方法a)传感器图形符号b)电容式压力传感器c)压电式加速度传感器图1.3典型传感器图用图形符号图1.4传感器产品代号格式§1.2传感器的特性参数

传感器的特性是指输出与输入之间的关系，这种关系通常是以数学模型来体现。传感器对慢变信号和快变信号的反应大不相同，根据传感器输入的慢变信号和快变信号，需要分别讨论传感器的特性。

传感器的特性可分为静态特性和动态特性两大类。当输入量为静态，或变化极缓慢时（如环境温度），输入输出关系称为静态特性，即不随时间变化；当输入量随时间较快地变化时（如振动、加速度等），输入输出关系称为动态特性，即随时间变化。

由于不同性质的传感器有不同的内在参数关系（即有不同的数学模型），它们的静、动态两个数学模型也表现出不同的特点。为了研究各种传感器的共性，这里我们提出传感器的静、动态数学模型的一般形式，然后根据各种传感器的不同特性，再作以具体条件的简化后给予讨论。应该指出的是，一个高性能的传感器必须具备良好的静态和动态特性，这样才能完成无失真的信息转换。一、传感器静态特性的模型若不考虑滞后、蠕变的条件下，传感器静态模型的一般形式在数学理论上可以用多项代数方程来表示，即：

式中：y—输出量；x—输入量；a0—零位输出；

a1—线性灵敏度；a2、a3、…、an—非线性项的待定常数，可正可负。各项系数不同，决定了不同传感器特性曲线的具体形式。1.2.1传感器的静态特性y=a0+a1x+a2x2+a3x3+…+anxn②理论模型和实际应用①可能的情况1.2.1传感器的静态特性二、传感器的主要静态性能指标1．线性度为了标定和数据处理的方便，总希望输出和输入之间是线性关系，于是采用硬软件补偿来进行线性化处理，这样就使得输出不可能丝毫不差的反映被测量的变化，总是存在一定的误差，即使实际是线性关系的特性，测量的线性关系也并不完全与其重合，而常用一条拟合直线近似代表实际的特性曲线。

线性度的定义：传感器的实测输入输出特性曲线与理论拟合直线（理想输入输出特性曲线）的最大偏差对传感器满量程输出之比的百分数表示。线性度也成为“非线性误差”或“线性度”。δ=△maxA×100%最大偏差满量程输出平均值图1.5线性度的表示方法图1.6不同拟合直线下传感器的线性度

线性度的大小是以一定的拟合直线为基准直线而得出来的。拟合直线不同，非线性误差也不同。所以，选择拟合直线的主要出发点，应是获得最小的非线性误差。另外，还应考虑使用是否方便，计算是否简便。

通常拟合直线的选取方法：①理论拟合；②端点连线拟合；③端点平移拟合；④最小二乘法拟合。设拟合直线方程：0yyixy=kx+bxi图1.7最小二乘拟合法最小二乘法线性拟合法简介：y=kx+b若实际校准测试点有n个，则第i个校准数据与拟合直线上响应值之间的残差为：最小二乘法拟合直线的原理就是使为最小值，即Δi=yi-(kxi+b)对k和b一阶偏导数等于零，求出a和k的表达式。将k和b代入拟合直线方程，即可得到最小二乘法拟合直线，然后求出非线性误差。即得到k和b的表达式2．迟滞（滞环）0yx⊿mA图1.8传感器的迟滞特性

如图所示，在相同的工作条件下进行全范围测量时，传感器在正(输入量增大)反（输入量减小）行程中输出输入特性曲线不重合称为迟滞。100%式中△m—正反向特性曲线间的最大偏差。A—传感器满量程输出平均值。最大滞环误差率表示为：一般来说，输入增加到某值时的输出要比输入下降到该值时的输出值小，如果存在迟滞差，则输入和输出的关系就不是一一对应了，因此必须尽量减少这个差值。3．重复性yx0⊿m2⊿m1

重复性误差可表示为：

重复性是指在相同的工作条件下，传感器在输入按同一方向作全量程连续多次测量时所得特性曲线不一致的程度。各条曲线越靠近，重复性就越好。△Rmax1正行程的最大重复性偏差，△Rmax2反行程的最大重复性偏差。A100%图1.9传感器的重复性4．灵敏度

如果输入输出特性为线性的传感器或仪表，则：K=Δy/Δx

传感器在稳定工作条件下，输出的变化量△y与引起该变化的输入变化量△x之比即为其静态灵敏度，其表达式为：K=

y

/

x

如果传感器系统的输入输出特性为非线性，则：K=

dy

/

dx对于无源传感器，其输出与供给的电源电压有关，所以其灵敏度的表达式往往需要包括电源电压的因素。从微观来看，传感器的特性曲线并不是十分平滑的，而是由许多微小的起伏。当输入量从零开始增加，在达到某一值后，输出发生可观测的变化，这个输入值称为传感器的阈值电压。5．分辨率和阈值

分辨率也称最小输入增量，即引起输出量产生可观测的微小变化所需的最小输入量的变化量。对数字显示的测试系统，分辨率是指传感器能够引起输出数字的末位数发生改变所对应的输入增量。

6．精度

传感器的检测装置的精度包括精密度、准确度和精确度三项。①精密度：在相同条件下，对同一个量进行重复测量时，这些测量值之间的相互接近程度。②准确度：表示测量仪器指示值对真值的偏离程度。③精确度：是精密度和准确度的综合反映。图1.10精密度、准确度和精确度的差异

7．稳定性和漂移

传感器的稳定性的变化，最常见的是随温度漂移，即周围环境温度变化引起的输出变化。温度引起的漂移主要表现在零点漂移和灵敏度漂移。

稳定性表示传感器在一较长时间内保持性能参数的能力，又称长期稳定性。理想的情况是，无论何时传感器的灵敏度等特性参数都不随时间变化，但实际上大多数传感器的特性都会随时间改变，因此传感器必须定期进行校准。1.2.2传感器的动态特性

所谓动态特性指标，主要是指传感器输入信号随时间变化时输出信号随之响应的情况，比如说传感器在测量动态压力、振动、上升温度时，都离不开动态指标。被测量随时间变化的形式可能是各种各样的，而输出往往存在动态误差。通常研究动态特性是根据标准输入特性来考虑传感器的响应特性，不同的标准输入，对输出的研究方向也不相同。一．数学模型与传递函数1.动态特性的数学模型分析传感器动态特性，也要对输出和输入之间建立数学模型（方程）。比如常见的传感器系统，在不考虑迟滞、蠕变的情况下，其数学模型可表示成一个高阶常系数线性微分方程，即：y——输出量y(t)；x——输入量x(t)；t——时间a0，a1，…，an——常数；b0，b1，…，bm——常数。对一般的传感器，常有b0≠0,b1～bn均为零。微分方程可以简化为(0-1)

复杂的传感器，其物理模型通常可分别用零阶、一阶和二阶的常微分方程或其组合来描述。比如说电位器传感器可视为零阶系统，热敏传感器可视为一阶系统，加速度传感器可视为二阶系统。（见例题1）例题1：由弹簧阻尼器构成的压力传感器，系统输入量(压力)F为F(t)=b0x(t)，输出量为位移y(t)，列出其微分方程。图1.11某压力传感器a1a0b0x(t)=F(t)y(t)解：根据牛顿第二定律：

{f阻力+f弹力=F(t)}阻尼系数弹性系数

对于较为复杂的系统，微分方程的求解过程也很复杂，我们可以根据《信号与系统》中的知识，利用传递函数（系统函数）来处理。返回在x(t)为已知的情况下，余下的问题归结到这个一阶常系数微分方程的求解问题程的求解问题。2.动态特性的传递函数H(s)Y(

S)(anSn+an-1Sn-1+an-2Sn-2+……+a1S+a0)=X(

S)(bmSm+b