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TWI868695B - 圖像光感測設備、光學指紋感測器以及指紋驗證的方法 - Google Patents

圖像光感測設備、光學指紋感測器以及指紋驗證的方法 Download PDF

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Abstract

揭露一種圖像感測設備。該圖像感測設備包含像素陣列以及設置在像素陣列上方的微透鏡。像素陣列包含組構為捕捉指紋細微點的感測像素以及組構為提供定位代碼的定位像素。

Description

圖像光感測設備、光學指紋感測器以及指紋驗證的方法
本揭露有關一種圖像感測設備、一種光學指紋感測器以及一種指紋驗證的方法。
半導體積體電路(IC)產業經歷了指數式的增長。IC材料以及設計方面的技術進步產生了一代又一代的積體電路，其中每一代都有比前一代更小、更複雜的電路。在積體電路的發展過程中，功能密度(即每個晶片面積上的內連裝置數量)普遍增加，而幾何尺寸(即使用製造製程可創建的最小組件(或線路))卻在減少。例如，人們對在有限的裝置外殼內提供消費者及/或可擕式電子裝置(如智慧手機、電子平板電腦、可穿戴裝置等)的指紋感測應用(如用於指紋識別的光學感測器)而又不影響指紋感測應用所提供的安全級別，有很大的興趣。
在一些指紋感測應用中，指紋灰階級圖像(fingerprint grayscale level images)由光學指紋感測器的像素感測，該感測器只能感測灰階級圖像(即不能感測彩色圖像)。此外，這種灰階級圖像不包含任何特殊的定位代碼或圖案。這樣的指紋感測應用很容易被偽造。因此，傳統的光學指紋感測器手段在各態樣都不能令人滿意。
本揭露涉及一種圖像感測設備，包含：一像素陣列，該像素陣列包含：複數個感測像素，組構為捕捉一指紋的細微點；以及複數個定位像素，組構為提供定位代碼；以及複數個微透鏡，設置在該像素陣列上方。
本揭露另外涉及一種光學指紋感測器，包含：一光過濾器陣列，以行以及列配置；一光接收元件陣列，在該光過濾器陣列下，其中該光接收元件陣列組構為將從一指紋反射的入射光轉換為一指紋圖像；以及複數個不透明膜，設置在該光接收元件的部分上方，其中該光接收元件的該部分組構為將暗像素加入到該指紋圖像。
本揭露還涉及一種指紋驗證的方法，包含：藉由一圖像感測裝置捕捉一指紋圖像，該圖像感測裝置包含由感測像素以及定位像素的一組合的一像素陣列，該感測像素組構為補捉該指紋圖像中的細微點，及該定位像素組構為提供定位代碼；參閱該定位代碼計算該細微點的向量；以及將該向量與從一參考指紋圖像中產生的參考向量為比較，以確定該指紋圖像與該參考指紋圖像之間的一匹配。
本案主張2022年7月14日提交的美國臨時專利申請案No.63/389,292以及2022年11月3日提交的美國臨時專利申請案No.63/382,143的優先權，這些申請案的全部內容納入本文。
以下揭露提供許多不同的實施例，或示範例，用於實現本揭露的不同特徵。為了簡化本揭露，下文描述組件以及配置的具體實例。當然，這些只是例子，並不意味著是限制性的。例如，在接下來的描述中，第一特徵在第二特徵之上的形成可包含第一以及第二特徵直接接觸的實施例，也可包含在第一以及第二特徵之間形成附加的特徵的實施例，從而使第一以及第二特徵可不直接接觸。此外，本揭露可能會在各實施例中重複元件符號及/或字母。這種重複是為了簡單明瞭，其本身並不決定各種實施例及/或組構之間的關係，不超出所指出的範圍。
此外，在本揭露中，一個特徵在另一個特徵上的形成、與另一個特徵的連接及/或與另一個特徵的耦接可包含特徵形成為直接接觸的實施例，也 可包含附加特徵可形成為間隔特徵的實施例，從而使特徵可不直接接觸。此外，空間相對用詞，例如「下」、「上」、「水平」、「垂直」、「在...上方」、「在...之上」、「在...之下」、「在...下方」、「上」、「下」、「頂部」、「底部」等，以及其衍生詞(例如「水平地」、「往下」、「往上」等)是為了便於本披露一特徵與另一特徵的關係。空間上的相對用詞旨在涵蓋包含特徵的裝置的不同定向。
本揭露大致與指紋感測的設計以及方法有關，例如在利用光學指紋感測器(縮寫為optical fingerprint sensor；OFPS)的防偽應用中。更特別的是，一些實施例涉及將定位像素的特殊圖案(也被稱為定位代碼)及/或額外的彩色像素加入到OFPS，以增強OFPS的防偽能力。
OFPS是生物辨識感測的一種方法，它吸引了相當大的興趣，以提供電子裝置的安全功能，更具體地說，為消費及/或可擕式電子裝置(例如，智慧手機、電子平板電腦、可穿戴裝置等)。OFPS基礎的指紋識別(或指紋感測)系統以使用者的獨特特徵為基礎，可不依賴於使用者的記憶或使用其他輸入裝置，如密碼輸入。OFPS基的指紋識別系統還具有難以被入侵(hack)的優勢，其原因亦是如此。
在各種生物辨識感測技術中，指紋識別是一種可靠且廣泛使用的個人鑑別或驗證技術。指紋識別系統一般包含指紋感測以及匹配(matching)功能，如收集指紋圖像並將這些圖像與已知的指紋資訊進行比較。特別是，指紋識別的一種方法涉及掃描參考指紋並儲存所獲得的參考圖像。新指紋的特徵可被掃描，並與已經儲存在資料庫中的參考圖像進行比較，以確定對一個人的正確鑑別，例如用於驗證目的。指紋識別系統對於消費者及/或可擕式電子裝置中的認證可能特別有利。例如，用於獲取指紋圖像的光學感測器可被帶入電子裝置的外殼內。
生物辨識安全系統的有效性可能受到獨特的生物辨識資料能夠被檢測的準確性的影響。在指紋識別系統的情況下，這意味著在將獲得的指紋圖像與儲存在資料庫中的參考指紋圖像進行比較時，要提高準確性。作為參考指紋圖像的代表，儲存在資料庫中的往往是代表指紋的脊（ridges）以及谷（valleys）的細微點（minutia points）的集合。這種細微點的集合也被稱為細微點圖（minutia map）。若細微點圖被駭客攻擊或洩露，可通過儲備工程（reserve engineering）重建指紋圖像。指紋識別系統所提供的安全性因此受到影響。在本揭露的一些實施例中，定位像素被加入到OFPS的像素陣列中，以將附加的代碼加入到細微點圖中。這種代碼被稱為指紋定位代碼或位置參考代碼。指紋定位代碼將直接記錄脊以及谷的細微點變成代表細微點相對於定位像素的相對位置的向量。因此，即使細微點圖被駭客攻擊或洩露，若不瞭解定位像素的分佈以及定位像素的參考方式，仍然無法從細微點圖中重建指紋圖像。因此，增加定位代碼可增強OFPS的防偽能力。
此外，在一些指紋感測應用中，指紋灰階級圖像由圖像感測像素（縮寫為像素）感測，這些像素只能感測灰階級圖像（即不能感測彩色圖像）。這種像素被稱為灰階像素或「W」像素。例如，單色（monochromatic）圖像感測器經常被調整為指紋識別應用的像素，其產生灰階級圖像。在本揭露的一些實施例中，一或多個彩色圖像感測器作為彩色像素（RGB）被加入到像素陣列中，從而將代表膚色的指紋彩色代碼加入到參考以及獲取的指紋圖像中。指紋彩色代碼進一步增強了OFPS的防偽能力。在不同的實施例中，產生指紋定位代碼的定位像素以及產生指紋彩色碼的彩色像素可獨立或共同應用於OFPS的像素陣列。例如，OFPS可包含其中一些灰階像素被定位像素取代的像素陣列、其中一些灰階像素被彩色像素取代的像素陣列、其中一些灰階像素被定位像素取代的像素陣列以及一些灰階像素被彩色像素取代、或者甚至沒有灰階像素但有彩色像素以及定位像素組合的像素陣列。
圖1說明根據本揭露的一些實施例，在表面空間上具有指紋感測區域的電子裝置100。如圖1所示，電子裝置100是說明性的移動無線通訊裝置（例如，智慧手機）。在其他實施例中，電子裝置100可是任何其他合適的電子裝置，如筆記型電腦、電子平板電腦、可擕式遊戲裝置、導航裝置或可穿戴裝置。電子裝置100包含外殼102，以及外殼102內的其他組件，如處理器以及記憶體。顯示面板104由外殼102攜帶。在圖式所示的實施例中，顯示面板104是有機發光二極體（OLED）顯示面板。在不同的實施例中，顯示面板104可為任何其他合適的顯示面板，正如本技術領域中具有通常知識者所理解的，例如液晶顯示（LCD）面板、發光二極體（LED）顯示面板、或主動矩陣有機發光二極體（AMOLED）顯示面板。
在圖式所示的實施例中，顯示面板104實質上擴展到電子裝置100的整個表面空間。在顯示面板104以及外殼102的邊緣之間可為邊框面板（bezel panel）106留下一些餘地。顯示面板104堆疊在用於指紋檢測的圖像感測特徵、或其他合適的生物辨識感測特徵上方。圖像感測特徵將在下文進一步詳細描述。顯示面板104既是顯示器、亦為輸入裝置，圖像感測特徵通過它獲取指紋圖像。因此，顯示面板104回應使用者的輸入，執行多種裝置功能。例如，當電子裝置100處於鎖定狀態時，顯示面板104可首先在螢幕上顯示一個提示（例如，手指電腦圖像或指令文字）。顯示面板104可進一步突出顯示（highlight）感測區域108。當使用者的手指110置於感測區域108內，在近場或與顯示面板104直接接觸時，圖像感測特徵被啟動並從使用者的手指110獲取指紋圖像。這種獲取的指紋圖像（生物辨識資料）被送到處理器，進行匹配及/或偽冒檢測（spoof detection）。若獲得的指紋圖像與儲存在記憶體中的參考指紋圖像相匹配，電子裝置100此後可轉入解鎖狀態，並且顯示面板104開始顯示桌面電腦圖像或對其他各種使用者輸入作出回應。顯示面板104可進一步與觸控感測器陣列（touch sensor arrays）整合。在這種情況下，顯示面板104也是一個觸摸顯示面板。
圖2是電子裝置100的一部分的剖面圖。電子裝置100的這一部分承載了指紋識別功能，可被視為指紋識別系統200。指紋識別系統200為堆疊式組構，包含頂部上的顯示面板202、中間的光調節層204、以及在底部的OFPS 206。顯示面板202照亮上方的感測區域108。當從顯示面板202發出的光被使用者的手指110反射時，反射的光往下穿過顯示面板202以及光調節層204，最終到達OFPS 206。在一實施例中，圖像OFPS 206包含光學感測元件207的陣列，例如互補金屬氧化物半導體（CMOS）圖像感測器及/或感光耦合裝置（CCD）感測器。光學感測元件207能夠檢測入射光線的強度。OFPS 206由此將入射光線轉換成像素圖像，其中包含使用者的手指110的生物辨識特徵（biometric characteristics）。像素圖像的各像素可對應於在光學感測元件207的相應位置記錄的入射光的強度。
在一些實施例中，顯示面板202包含保護電子裝置100的內部組件的蓋玻璃（cover glass）214（或蓋透鏡）。感測區域108係界定在蓋玻璃214的上方。蓋玻璃214的頂部表面216形成一個感測表面，它為使用者的手指110或其他合適的物體提供一個接觸區域。在感測區域108內，使用者的手指110可直接接觸頂部表面216，或者在近場感測期間與頂部表面216保持一個小的距離。蓋玻璃214可由玻璃、透明聚合材料或其他合適的材料製成。
顯示面板202包含蓋玻璃214下面的照明層或顯示層220。顯示層220包含發光像素222的陣列。不同的發光像素222可組構為發射不同的彩色，例如發射紅光、發射綠光、或發射藍光。由於與感測區域108的幾何關係，發光像素222可被分類為兩個組，一組在感測區域108的正下方，另一組在感測區域108的外面。感測區域108外的發光像素222執行常規顯示功能，而直接在感測區域108下的發光像素222根據應用情況，在生物辨識感測期間既執行常規顯示功能又執行照明功能。在各種實施例中，相鄰的發光像素222之間的像素距離D1在約5微米到約30微米的範圍內，其中其他的值以及範圍在本揭露的範圍內。在具體的示範例中，像素距離D1可在從約10微米到約20微米的範圍內。
在一些實施例中，顯示面板202進一步包含阻擋層224。阻擋層224是一個半透明或不透明的層，可設置在顯示層220的下方。在感測區域108的外面，阻擋層224是連續的，遮擋顯示層220下的元件，使其不受發光像素222發出的光以及環境光的影響。在感測區域108的正下方，阻擋層224具有複數個開口226。各開口226位於兩個相鄰的發光像素222之間。開口226允許從感測區域108反射的光線通過。在圖式所示的實施例中，有一個開口226位於兩個相鄰的發光像素222之間。開口226可具有寬度（或直徑）D2，與像素距離D1的比例為約40%至約90%，其中其他數值以及範圍在本揭露範圍內。在其他一些實施例中，有二或更多的開口226位於兩個相鄰的發光像素222之間。因此，開口226可具有寬度（或直徑）D2，其與像素距離D1的比率為約20%至約40%。
在各種實施例中，顯示層220可為LCD顯示器（使用帶有濾色器的背光以形成RGB像素）、LED顯示器（例如，microLED，其中像素材料可為用於LED的無機材料）、OLED顯示器或任何其他合適的顯示器。在圖式所示的實施例中，發光像素222為有機發光二極體（OLED），顯示層220為OLED顯示器。OLED顯示器的示範例可包含主動矩陣OLED（AMOLED）、被動矩陣OLED（PMOLED）、白色OLED（WOLED）以及RBG-OLED，及/或其他合適類型的OLED。OLED顯示器通常比其他類型的顯示器（如LCD或LED顯示器）更薄、更輕、更靈活。OLED顯示器不需要背光燈，因為光線可從OLED中的有機發光材料中產生，這使得像素可完全關閉。有機發光材料可為有機聚合物，如聚苯乙烯以及聚芴（polyfluorene）。由於有機發光材料產生自己的光，OLED顯示器也可有更寬的視角。這可與LCD顯示器相比，LCD顯示器的運作是藉由阻擋光線，這可能導致某些視角受到阻礙。
OLED二極體使用稱為電致發光（electroluminescence）的製程來發光，電致發光是有機發光材料能夠對通過的電流作出反應而發光的一種現象。在一些例子中，OLED二極體可包含電洞注入層（hole injection layer）、電洞傳輸層、電子注入層、發光層以及電子傳輸層。OLED二極體發出的光的彩色取決於發射層中使用的有機發光材料的類型。不同的彩色可通過有機發光材料的各種化學結構獲得。光的強度可取決於發射的光子的數量或施加在OLED二極體上的電壓。在一些實施例中，各發光像素是用產生白光的相同有機發光材料形成的，但進一步包含一個紅色、綠色或藍色的濾色器，以分別過濾掉目標彩色以外的彩色。該濾色器可使用膽固醇過濾器材料（cholesteric filter material）形成，例如包含具有不同折射率的材料的多層介電質堆疊，該材料組構為形成光學過濾器。
如圖2所示，在感測區域108下，光調節層204被堆疊在顯示面板202下。光調節層204包含半導體層240以及光學過濾膜242。在一實施例中，半導體層240包含一個矽微機電系統（MEMS）結構。例如，半導體層240包含準直器（collimator）245，其包含孔洞246陣列。各孔洞246位於OFPS 206中的一或多個光學感測元件207的正上方。孔洞246陣列可藉由任何合適的技術形成，如電漿蝕刻、鐳射鑽孔或類似技術。孔洞246陣列為從感測區域108反射的入射光提供條件。由於OFPS 206堆疊在底部，顯示面板202，特別是相對較厚的蓋玻璃214，在使用者的手指110以及OFPS 206之間增加了額外的垂直距離，這導致來自使用者的手指110附近區域的雜散光（stray light）也與來自正上方小點的光一起到達光學感測元件207。雜散光會導致圖像模糊。孔洞246陣列有助於過濾雜散光，實質上只允許檢測來自正上方小點的光，從而獲得更銳利的圖像。
準直器245的度量（metric）是孔洞246的長寬比（aspect ratio），界定為高度（a）除以孔洞246的直徑（e）。孔洞246的長寬比足夠大，以允許以法線（normal）或接近法線入射到準直器245的光線通過並到達光學感測元件207。孔洞246的合適長寬比的示範例是，從約5:1到約50:1，有時從約10:1到約15:1。其他數值以及範圍都在本揭露的範圍內。在一實施例中，孔洞246的高度（a）在約30微米至300微米的範圍內，例如約150微米。在不同的實施例中，準直器245可為帶有孔洞陣列的不透明層。在一些實施例中，準直器245為單片半導體層，如矽層。準直器245的其他例子可包含塑膠，例如聚碳酸酯、PET、聚醯亞胺、碳黑、無機絕緣或金屬材料，或SU-8。
如圖2所示，光調節層204還包含半導體層240上方的光學過濾膜242。光學過濾膜242選擇性地吸收或反射某些光譜的入射光，特別是來自環境光250的成分，例如紅外光及/或其他可見光的一部分（例如紅光）。光學過濾膜242有助於降低光學感測元件207對環境光250的敏感性，並提高其對發光像素222發出的光的敏感性。光學過濾膜242可連續地、直接地延伸到準直器245的上方，並且在準直器245的外面具有開口260。
在一示範例中，光學過濾膜242可包含吸收或反射某些光譜的光的薄金屬層或金屬氧化物層。在另一示範例中，光學過濾膜242可包含吸收或反射某些光成分的染料及/或顏料。或者，光學過濾膜242可包含幾個子層或奈米大小的特徵，旨在對某些波長的入射光造成干擾。在一實施例中，光學過濾膜242可包含一或多種材料，如氧化矽、氧化鈦或其他金屬氧化物。
光學過濾膜242可沉積在介電層241上，該介電層可是半導體層240上的埋藏氧化物層（buried oxide layer）。在一實施例中，埋藏氧化物層241可包含一或多種材料，如熱氧化物、電漿增強氧化物（PEOX）、高密度電漿（HDP）氧化物等。此外，光調節層204還包含半導體層240下面的被動氧化物層255。在一實施例中，被動氧化物層255可包含一或多種材料，如PEOX、HDP氧化物等。
本實施例中的OFPS 206包含基板268、基板268中的複數個光學感測元件207以及基板268中的鍵合墊264。各鍵合墊可是一個包含導電材料的金屬墊。如圖2所示，被動氧化物層255、半導體層240、埋藏氧化物層241以及光學過濾膜242的堆疊可進一步具有一些開口260。開口260允許一些導電特徵，例如鍵合導線262，以將圖像感測層206的頂部表面的至少一個鍵合墊264內連到外部電路，例如電子裝置100的處理器。鍵合墊264路由（route）到嵌入至圖像感測層206的控制訊號線以及電源/接地線。圖像感測層206可進一步包含對準標記（alignment marks），以便在製造以及裝配期間為對準控制。在其他實施例中，對準標記位於被動氧化物層255或圖像感測層206的金屬/鍵合墊層，以便在製造以及裝配期間為對準控制。
在一實施例中，半導體層240具有約50至200微米的厚度（a）。在一實施例中，被動氧化物層255具有約400至2000奈米的厚度（b）。在一實施例中，埋藏氧化物層241的厚度（c）約為1000至2000奈米。在一實施例中，光學過濾膜242的厚度（d）約為1至5微米。在一實施例中，準直器245的各孔洞246的直徑約為5至30微米。根據各種實施例，被動氧化物層255、半導體層240以及埋藏氧化物層241的開口260具有不同的直徑。例如，埋藏氧化物層241的開口具有約100至140微米的直徑（f）；半導體層240的開口具有約80至120微米的直徑（g）；以及被動氧化物層255的開口具有約60至100微米的直徑（h）。
在一實施例中，以下描述一種用於從被整合有光調節層的顯示面板照亮的使用者手指捕捉指紋圖像的方法。電子裝置100的螢幕可首先處於鎖定狀態。顯示一個提示，其中該提示可是一個電腦圖像（icon），如指紋電腦圖像或指令文字，其突出顯示螢幕上的感測區域108。該提示是由感測區域108下的發光像素222顯示的。發光像素222可為OLED二極體。感測區域108外的發光像素222可在鎖定狀態下關閉，或顯示預設的螢幕保護圖像。然後，當使用者的手指110在感測區域108中維持穩定超過預定的時間，例如使用者穩定地保持手指約一百毫秒，生物辨識檢測模式開始。否則，該方法回去等待新的使用者輸入。
在生物辨識檢測模式中，螢幕上顯示的提示被關閉，感測區域208下的發光像素222開始照亮使用者的手指110。從發光像素222發出的光270可穿過蓋玻璃214並到達使用者的手指110。使用者的手指110可包含脊272以及谷274。手指的脊272由於與頂部表面216的距離比谷274更近，可反射更多的光，而谷274可反射較少的光。光270又被反射到光調節層204。
然後，光學過濾膜242過濾某些光譜的光。在一些實施例中，光學過濾膜242是紅外光截止過濾器，它從入射光中過濾（或減少）紅外光成分，例如藉由吸收或反射。環境光250，如太陽光，是紅外光的主要來源。紅外線可能很容易穿透使用者的手指110。因此，紅外光並不攜帶手指生物特徵的有用資訊，可被視為雜訊的一部分。將來自環境光的紅外光成分與來自發光像素的反射光混合，會降低光學感測元件207的靈敏度。藉由在感測前過濾紅外光，入射光的訊號雜訊比（signal-notice-ratio；SNR）將被提高。在其他一些實施例中，光學過濾膜242可針對紅外光以外的某些光譜的光，例如，可見光譜中的紅光或紫外線。光學過濾膜242的濾光曲線可被配製成具有特定的彩色、紋理或反射品質的外觀，從而使過濾性能得到優化。在一些實施例中，光學過濾膜242是紅外光截止過濾器，並且在下面或上面有單獨的膜堆疊，用於過濾紅光以減少鬼影（ghost image）。
然後準直器245過濾光270中的雜散光成分。由於孔洞246的高長寬比，準直器245只允許從感測區域108以法線或接近法線入射的方式反射到準直器245的光線通過並最終到達OFPS 206。光學感測元件207可用於測量光的強度，並將測量的強度轉換成輸入物體的像素圖像，如使用者的手指110。另一方面，與法線有較大角度的雜散光，在準直器245的頂部表面或在孔洞246內的表面（如孔洞側壁）上撞擊，並被阻擋以及阻止到達下面的圖像感測層206。孔洞246的長寬比足夠大，以防止雜散光穿過準直器245，例如從約5:1到約50:1。
然後OFPS 206獲取指紋圖像。圖像感測層206內的光學感測元件207可將入射光轉換為電輸出（electrical output）。各光學感測元件207的輸出可對應於指紋圖像中的一個像素。光學感測元件207可包含單色圖像感測器（灰階像素）及/或彩色圖像感測器（彩色像素）。在一些實施例中，光學感測元件207中的各者可組構為與特定的光波長相對應，例如直接在紅光發射像素222下的感測元件用於感測紅光波長、直接在綠光發射像素222下的感測元件用於感測綠光波長、以及直接在藍光發射像素222下的感測元件用於感測藍光波長。
獲得的指紋圖像與先前儲存在記憶體（或資料庫）中的真實參考圖像（authentic reference image）進行比較。若指紋圖像匹配，則螢幕被解鎖。感測區域108下的發光像素222將停止照明，並與感測區域108外的其他發光像素222一起開始顯示常規的桌面電腦圖像，如解鎖狀態。若指紋圖像不匹配，則該方法回去等待新的生物辨識檢測。
參閱圖3，提供用於OFPS 300的半導體結構的一些實施例的剖面圖。OFPS 300可與前述參閱圖2討論的OFPS 206實質上相似。OFPS 300包含以列（row）以及行（column）配置的圖像感測像素（簡稱像素）302的像素陣列336。例如，像素陣列可包含約300萬個像素302，配置在1536個列以及2048個行。半導體結構包含半導體基板304，在半導體基板304內配置著與像素302對應的光電二極體306。光電二極體306在半導體基板304內按行及/或列配置，並組構為從入射到光電二極體306的光子中積累電荷（例如電子）。例如，半導體基板304可為塊狀半導體基板，如塊狀矽基板，或絕緣體上矽（SOI）基板。
DTI區域308界定了基板隔離網格，由網格段（grid segments）組成，例如彼此抵接（abut）的單個矩形或正方形。此外，DTI區域308從約與基板304的上表面相平（even）延伸到半導體基板304中。DTI區域308橫向配置在光電二極體306周圍以及之間，以便有利地在相鄰的光電二極體306之間提供光學隔離。例如，DTI區域308可為金屬，如鎢、銅或鋁銅。或者，例如，DTI區域308可為低折射係數材料（low-n material）。低折射係數材料的折射率小於覆蓋在像素302的相應部分上的光過濾器310的折射率。光過濾器310可為彩色像素的濾色器、單色像素（灰階像素）的透明過濾器、或濾色器以及透明過濾器的組合。在一些實施例中，DTI區域308的折射率小於約1.6。此外，在一些實施例中，DTI區域308是介電質，例如氧化物（例如SiO 2）或氧化鉿（例如HfO 2），或具有小於矽的折射率的材料。
半導體結構的抗反射塗層（antireflective coating；ARC）316，及/或第一介電層318，沿著半導體基板304的上表面配置在半導體基板304之上。在ARC 316以及第一介電層318都存在的實施例中，第一介電層318通常配置在ARC 316之上。ARC 316及/或第一介電層318將半導體基板304與覆蓋在基板304上的半導體結構的複合網格（composite grid）320隔開。例如，第一介電層318可為氧化物，如二氧化矽。
複合網格320在光電二極體306周圍以及之間橫向配置，以界定開口，其中光過濾器310被設置在其中。開口與像素302相對應，並與相應像素302的光電二極體306居中對準。複合網格120包含一或多個金屬網格324、低折射係數網格326以及硬遮罩網格328，以該順序堆疊在半導體基板304之上。各網格324、326、328都是由網格段組成的，例如單獨的矩形或正方形，它們彼此抵接，共同組成了網格324、326、328，並圍繞著各自的光電二極體306。各網格324、326、328還包含網格段之間的開口，這些開口覆蓋光電二極體306。金屬網格324阻擋光線從相鄰的像素302之間通過，以幫助減少串擾(cross talk)。金屬網格324可例如為鎢，銅，或鋁銅。低折射係數網格326是一種透明材料，其折射率小於光過濾器310的折射率。由於折射率低，低折射係數網格326作為導光板，將光引向光過濾器310，並有效地增加光過濾器310的尺寸。此外，由於低折射率，低折射係數網格326的作用是在相鄰的像素302之間提供光學隔離。由於折射率的原因，光過濾器310內的光線撞擊到與低折射係數網格326的邊界時，通常會發生全內反射(total internal reflection)。在一些實施例中，低折射係數網格326是一介電質，如氧化物(如SiO2)或氧化鉿(如HfO2)，或折射率小於矽的材料。硬遮罩網格328可例如為氮化矽或氧氮化矽(silicon oxynitride)。
光過濾器310配置在ARC 316及/或第一介電層318之上。此外，光過濾器310配置在複合網格320的開口內的相應像素302的光電二極體306之上。光過濾器310的上表面與複合網格320的上表面大致相平。此外，對於光過濾器310中的濾色器，光過濾器310分配到相應的彩色或光的波長，並組構為過濾掉除分配的彩色或光的波長以外的所有彩色或光。通常，濾色器的分配在紅光、綠光以及藍光之間交替，使得濾色器包含紅光濾色器、綠光濾色器以及藍光濾色器。在一些實施例中，濾色器的分配根據拜耳過濾器馬賽克(Bayer filter mosaic)在紅、綠、藍光之間交替。對應於紅色濾色器的像素302被表示為紅色(「R」)像素；對應於藍色濾色器的像素302被表示為藍色(「B」)像素；對應於綠色濾色器的像素302被表示為綠色(「G」)像素；對應於透明過濾器的像素302被表示為灰階(「W」)像素。這些像素組構為光感測(light sensing)，也被表示為感測像素302S。除了用於光感測功能的感測像素302S，還有分佈在像素陣列中的特殊像素，不是用於光感測，而是用於提供定位代碼，表示為定 位像素302P。與定位像素302P相對應的複合網格320的開口的底部表面被不透明膜330所覆蓋。在一些實施例中，不透明膜330具有與金屬網格324相同的材料組成，形成一個阻擋入射光的連續金屬層。在一些實施例中，不透明膜330是由半導體或介電材料所形成。有了不透明膜330，相應的定位像素302P的光電二極體306就不能夠感測光線，定位像素302P的輸出約為零(即指紋圖像中的暗像素(dark pixel))。
加襯該複合網格320的第二介電層330將光過濾器310與複合網格320隔開，並且對應於像素302的微透鏡332覆蓋光過濾器310。第二介電層330可例如為氧化物，例如二氧化矽，並且可是與低折射係數網格326相同的材料或不同的材料。微透鏡332與相應像素302的光電二極體306居中，並且通常圍繞以光電二極體306為中心的垂直軸對稱。此外，微透鏡132通常在開口周圍懸伸(overhang)複合網格320，因此微透鏡332的相鄰邊緣相抵接。所描繪的實施例顯示微透鏡332也在定位像素302P的光電二極體306之上。然而在一些實施例中，在定位像素302P的光電二極體306之上可能沒有微透鏡332。
積體電路338包含半導體基板304以及裝置區域(部分顯示)。裝置區域沿著半導體基板304的下表面配置，並延伸到半導體基板304中。裝置區域包含對應於像素302的光電二極體306以及邏輯裝置，如電晶體，用於讀出(readout)光電二極體306。光電二極體306在半導體基板304內按列以及行配置，並組構為從入射到光電二極體306上的光子積累電荷。此外，光電二極體306藉由半導體基板304中的DTI區域308彼此光學隔離，從而減少串擾。
積體電路338的後段製程(back-end-of-line；BEOL)金屬化堆疊340位於半導體基板304之下，並且包含堆疊在層間介電(ILD)層346內的複數個金屬化層342、344。BEOL金屬化堆疊340的一或多個接點348從金屬化層344延伸到裝置區域。此外，BEOL金屬化堆疊340的一或多個第一通孔350在金屬化 層342、344之間延伸，用以內連該金屬化層342、344。ILD層146可例如為低介電常數介電質(即，介電常數小於約3.9的介電質)或氧化物。金屬化層342、344、接點348以及第一通孔350可例如為金屬，如銅或鋁。
載體基板352在積體電路338下層，在積體電路338以及球柵陣列(ball grid array；BGA)354之間。BGA 354包含重分佈層(RDL)356，其沿著載體基板352的下表面配置，且通過延伸穿過載體基板352的一或多個第二貫穿矽通孔358與BEOL金屬化堆疊340的金屬化層342、344為電性耦接。RDL 356被BGA介電層360覆蓋，且凸塊下金屬化(under bump metallization；UBM)層362延伸穿過BGA介電層360，將UBM層362下的焊球364與RDL 356為電性耦接。BGA介電層360可例如為環氧樹脂。RDL 356、UBM層362、第二通孔358以及焊球364可例如為金屬，如銅、鋁以及鎢。還可在OFPS 300的上表面提供鍵合墊，例如參閱前述在圖2所討論的鍵合墊264。
為了說明在像素陣列中的定位像素的功能，圖4A至圖4C顯示在指紋識別的不同階段的OFPS的像素陣列400的俯視圖。像素陣列400可與前述參閱圖3所討論的像素陣列336實質上相似。像素陣列400包含按列以及行配置的像素402。像素402包含感測像素402S以及定位像素402P。感測像素402S可都是灰階像素、彩色像素、或其組合。圖中顯示四個定位像素402P，包含第一定位像素402P-a以及第二定位像素402P-b。儘管在像素陣列400中可出現任何數量的定位像素。由像素陣列400獲得的指紋圖像被疊加在一起。感測像素402S捕捉由於指紋的脊以及谷而產生的光強度變化，並生成指紋圖像。在圖式所示的實施例中，感測像素402S都是灰階像素，而指紋圖像是灰階級的圖像。由於定位像素402P的光電二極體被不透明膜所屏蔽(shielded)，所以在定位像素402P的位置沒有感測到光強度。在指紋圖像上，定位像素402P的位置出現黑點(暗像素)。
參閱圖4A，獲取初始指紋圖像作為參考指紋圖像並儲存在記憶體(或資料庫)中。指紋的特徵(細微點)以向量的形式參閱定位像素而定位。圖4A說明第一向量Va，它標誌著位於脊線之一的第一位置的第一細微點，並參考第一定位像素402P-a；以及第二向量Vb，它標誌著位於脊線的第二位置的另一第二細微點，並參考第二定位像素402P-b。記錄具有參考定位像素的向量的參考指紋圖像。
參閱圖4B，當需要鑑別使用者的身份時，獲取新的指紋圖像。使用者的手指可能不會落在與上次完全相同的位置上，獲得的指紋圖像可能相對於參考指紋圖像有所偏移。所獲指紋的特徵(細微點)以向量的形式參閱定位像素再次定位。圖4B說明第三向量Va'，其標誌著與圖4A中相同的第一細微點，但參考第一定位像素402P-a而偏移；以及第四向量Vb'，其標誌著與圖4A中相同的第二細微點，但參考第二定位像素402P-b而偏移。
參閱圖4C，將採集的指紋圖像與儲存在記憶體中的參考指紋圖像進行比較。不是對指紋的特徵集合(minuteia map)進行方向性比較，這更容易被偽造，而是對向量進行比較。例如，第三向量Va'與第一向量Va比較，並計算出向量形式的偏移△Va。第四向量Vb'與第二向量Vb比較，並計算出向量形式的偏移△Vb。接著，比較偏移△Va與偏移△Vb。偏移△Va應該等於偏移△Vb(以及許多其他在此沒有迭代的向量)，以得出匹配的結論。
圖5至圖7說明定位像素402P在像素陣列400中的分佈的各種實施例。參閱圖5，像素陣列400可用行以及列的單位圖塊(或圖塊)400a的重複構建。圖塊400a包含感測像素402S以及位於其中心的定位像素402P。因此，定位像素402P在像素陣列400中被重複配置。也就是說，定位像素402P具有規則圖案(regular pattern)。
參閱圖6，像素陣列400可用在行以及列中重複單位圖塊400b來構造。該圖塊400b包含感測像素402S以及複數個定位像素402P。基於相鄰的定位像素402P的配置，定位像素402P可被分類為不同類型的圖案。在圖式所示的實施例中，I型圖案包含兩個相鄰的定位像素402P斜向配置、II型圖案包含孤立的定位像素402P、III型圖案包含三個相鄰的定位像素402P形成一個三角形的形狀。由於圖塊400b的重複性，定位像素402P的不同類型的圖案也在像素陣列400中重複配置。也就是說，定位像素402P有一個規則的圖案。定位像素402P的不同類型的圖案提供進一步增強的防偽功能。例如，可在I型圖案、II型圖案以及II型圖案中單獨進行向量比較，在I型圖案、II型圖案以及III型圖案中的各者，偏移應通過測試。然後，對I型圖案、II型圖案以及III型圖案中各圖案的偏移進行比較，應該是相同的，最終得出匹配的結論。也就是說，向量比較可得出基於定位像素402P的I型圖案的相同偏移ΔV type-I、基於定位像素402P的II型圖案的相同偏移ΔV type-II、以及基於定位像素402P的III型圖案的相同偏移ΔV type-III，再者，偏移ΔV type-I、ΔV type-II以及ΔV type-III也應相等以得出匹配結論。
參閱圖7，定位像素402P可隨機地分佈在像素陣列400中。也就是說，定位像素402P可具有隨機圖案。儘管如此，相鄰的定位像素402P可形成各種類型的圖案，甚至整體隨機地分佈在像素陣列400中。例如，圖7中的虛線圓圈突出顯示兩個相鄰的定位像素402P形成線型圖案，此外還有其他的孤立的定位像素402P。這種組合增加了偽造的難度。在各種實施例中，例如在圖5至圖7中，定位像素402P在像素陣列400的總數量像素中的百分比可從約1%到約10%。這個範圍不是小事。若定位像素的百分比低於1%，防偽特徵可能不會得到充分的增強；若定位像素的百分比高於10%，像素陣列的面積可能不會被充分地用於指紋圖像捕捉。換句話說，由實施定位像素的像素陣列捕捉的指紋圖像可能有暗像素，其面積百分比為指紋圖像總面積的1%至約10%。
除了定位像素，彩色像素可加入到灰階像素陣列中，以增加指紋的膚色資訊。膚色資訊在比較指紋的細微點之外增加了另一層安全性。圖8A至圖8G說明將複數個彩色像素加入到全部是灰階像素的陣列（表示為「W」）中的各種實施例。定位像素也有助於藉由將彩色像素定位在定位像素旁邊來鑑別彩色像素的位置。這有助於軟體演算法從指紋圖像中快速鑑別彩色像素的位置。彩色像素也可形成與定位像素相同的型的圖案。參閱圖8A，三個定位像素形成一個三角形，三個紅、綠、藍（RGB）的彩色像素被配置在相同的形狀，並位於定位像素旁邊。參閱圖8B，兩個定位像素形成一個對角線形狀，兩個彩色像素（如RB、GG或其他合適的組合）被配置在同一形狀並位於定位像素旁邊。參閱圖8C，兩個定位像素形成一個水平線形狀，兩個彩色像素（如RG、GB或其他合適的組合）被配置在相同的形狀中並位於定位像素旁邊。參閱圖8D，兩個定位像素形成垂直線形狀，兩個彩色像素（例如，GB、RG或其他合適的組合）配置在相同的形狀中，並位於定位像素的旁邊，其間有一行灰階像素。參閱圖8E，如前述參考圖6所討論的圖塊400b以加入的彩色像素而重製。彩色像素被加入到具有相同類型圖案的定位像素旁邊。在圖式所示的實施例中，I型圖案包含兩個相鄰的定位像素斜向配置以及兩個相鄰的彩色像素斜向配置、II型圖案包含孤立的定位像素與相鄰的孤立的彩色像素、III型圖案包含三個相鄰的定位像素形成一個三角形形狀以及三個相鄰的彩色像素形成一個三角形形狀。參閱圖8F，彩色像素的數量甚至可超過灰階像素，而灰階像素的數量超過定位像素。在圖式所示的實施例中，灰階像素只出現在每隔一列以及每隔一行，彩色像素填補了未被定位像素佔用的剩餘像素，且定位像素是隨機分佈或重複分佈。參閱圖8G，像素陣列中的所有感測像素可是彩色像素，而定位像素是隨機分佈或重複分佈。除了圖8A至圖8G中的說明外，定位像素以及彩色像素的任何其他合適的組合以及安排都是可能的，本技術領域中具有通常知識者能理解此點。
圖9顯示了根據本揭露的實施例的方法900的流程圖，用於捕捉以及識別由整合有OFPS的顯示面板照亮的使用者手指的指紋圖像。以下將參閱圖2中示出的示例性電子裝置100來描述該方法900。
在方塊902，方法900開始在螢幕上顯示提示。電子裝置100的螢幕可處於鎖定狀態。該提示可為電腦圖像，例如指紋電腦圖像或指令文字。該提示突出顯示螢幕上的感測區域108。該提示由感測區域208下的發光像素222顯示。發光像素222可為OLED二極體。感測區域108之外的發光像素222可在鎖定狀態下關閉或顯示預設的螢幕保護圖像。
在方塊904，方法900檢測在感測區域108中顯示的輸入物體，例如使用者的手指110。該檢測可藉由感測該光學感測元件207處的入射光變化來實現。或者，顯示面板202可為觸控式螢幕並包含觸控感測器，且該檢測可藉由觸控感測器實現。在一些應用中，使用者的手指110沒有必要實體觸摸顯示面板202的頂部表面216。相反，近場圖像可用於感測通過使用者的手套或其他屏障物(如油、凝膠以及水分)檢測到的觸摸。當使用者的手指110維持穩定超過預定的時間，如使用者保持手指穩定約一百毫秒，方法900進入生物辨識檢測模式。否則，方法900返回到方塊902，等待新的使用者輸入。
在方塊906，螢幕上顯示的提示被關閉，並且感測區域208下的發光像素222開始照亮使用者的手指110。從發光像素222發出的光270穿過蓋玻璃214並到達使用者的手指110。使用者的手指110可包含脊272以及谷274。手指的脊272由於與頂部表面216的距離比谷274近，可反射更多的光，而谷274可反射更少的光。光270又被反射到光調節層204的方向。
在方塊908，方法900在準直器245處過濾該光270中的雜散光成分。由於孔洞246的高的長寬比，準直器245僅允許從感測區域108以法線或接近法線入射的方式反射到準直器245的光線通過並最終到達圖像感測層206。光學 感測元件207可用於測量光的強度，並將測得的強度轉換成使用者的手指110的像素圖像。另一方面，與法線有較大角度的雜散光，在準直器245的頂部表面或在孔洞246內的表面(例如，孔徑側壁)撞擊，並被阻擋以及阻止到達下面的圖像感測層206。孔洞246的長寬比足夠大，以防止雜散光穿過準直器245，例如從約5：1到約50：1。作為示範例，在沒有準直器245的情況下，從谷274反射的光線可在大角度到法線方向上移動，並到達在脊272正下方的感測器元件。因此，由於混合了來自脊272以及谷274的區域的光線，藉由感測器元件產生的圖像是模糊的。這樣的光線被稱為雜散光。孔洞246的較大長寬比將接受光錐區(light acceptance cone)限制在較小的角度，提高了系統的光學解析度。在一些實施例中，孔洞246是圓柱形或圓錐形的。孔洞246的側壁可進一步包含凹槽或其他結構，以防止雜散光從壁上反射並到達下方的OFPS 206。
在方塊910，該方法900在OFPS 206處獲取指紋圖像。圖像感測層206的像素陣列中的感測像素207將入射光轉換為電輸出。像素陣列可包含為單色(灰階)像素、彩色像素或單色像素以及彩色像素的組合的感測像素。彩色像素將膚色資訊加入到指紋圖像中。像素陣列還包含均勻地或隨機地分佈在像素陣列中的定位像素。各感測像素207的輸出可對應於指紋圖像中一個具有灰階級的像素(若是彩色像素則為RGB彩色)。各定位像素的輸出可對應於指紋圖像中的一個暗像素。在一些實施例中，感測像素的各者可組構為與特定的光波長相對應，例如在紅光發射像素(222R)下的感測像素用於感測紅光波長、在綠光發射像素(222G)下的感測像素用於感測綠光波長、以及在藍光發射像素(222B)下的感測像素用於感測藍光波長。
在方塊912，該方法900獲取代表指紋的特徵(細微點)的向量，相對於定位像素的位置。基於定位像素的圖案的類型，向量也可分類為不同的組，例如參閱第一型圖案的定位像素的第一組向量以及參閱第二型圖案的定位像素的第二組向量。
在方塊914，該方法900將獲得的指紋圖像與先前儲存在記憶體（或資料庫）中的真實參考圖像進行比較。該比較包含比較兩個圖像的向量。向量的比較可是在方塊914的細節圖（minutia map）的比較之外，為細節圖單獨增加另一層安全性。或者，在方塊914，它可能只是比較向量。向量可能不一樣，因為指紋可能相對於定位像素偏移，但向量的偏移應該是相同的，以得出匹配的結論。此外，若向量分類為不同的組（圖案類型），可進行兩級的比較。較低的層級是比較同一組中的向量以及移位，它們應該是相同的。更高層級的是比較不同組中的向量以及偏移，它們也應該是相同的，以得出匹配的結論。膚色資訊可選擇作為另一個標準來比較，以得出匹配的結論。若指紋圖像匹配，方法900進行到方塊916以解鎖螢幕。感測區域108下的發光像素222將停止照明，並與感測區域108外的其他發光像素222一起開始顯示常規的桌面電腦圖像，如同在解鎖狀態。若指紋圖像不匹配，方法900進行回到方塊902以等待新的生物辨識檢測。
雖然不打算限制，但本揭露的一或多個實施例為指紋識別系統提供許多益處，例如在消費者（或可擕式）電子裝置中。例如，像素陣列中的一些感測像素被分佈在某些圖案中的定位像素所取代。定位像素提供參考點，以識別獲得的指紋的特徵，並可選擇指示相鄰彩色像素的位置，以提供膚色資訊。指紋識別系統的防偽能力得到進一步加強。
在一示例性態樣，本揭露針對一種圖像感測設備。在一些實施例中，圖像感測裝置包含一像素陣列以及設置在該像素陣列上方的複數個微透鏡。該像素陣列包含：複數個感測像素，組構為捕捉一指紋的細微點；以及複數個定位像素，組構為提供定位代碼。在一些實施例中，所有的該感測像素係灰階像素。在一些實施例中，所有的該感測像素係彩色像素。在一些實施例中，該感測像素包含複數個灰階像素以及複數個彩色像素。在一些實施例中，該彩色像素與該定位像素相鄰定位。在一些實施例中，該彩色像素以一圖案配置，其與相鄰的定位像素所形成的一圖案相同。在一些實施例中，該定位像素在該像素陣列中以一重複圖案配置。在一些實施例中，該定位像素在該像素陣列中係隨機分佈。在一些實施例中，該圖像感測設備進一步包含：一準直器，在該微透鏡上方；以及一照明層，在該準直器上方。在一些實施例中，該微透鏡係設置在該感測像素正上方，但不在該定位像素上方。
在另一個示例性態樣，本揭露涉及一種光學指紋感測器。在一實施例中，該光學指紋感測器包含一光過濾器陣列，以行以及列配置；一光接收元件陣列，在該光過濾器陣列下，其中該光接收元件陣列組構為將從一指紋反射的入射光轉換為一指紋圖像；以及複數個不透明膜，設置在該光接收元件的部分上方，其中該光接收元件的該部分組構為將暗像素加入到該指紋圖像。在一些實施例中，該不透明膜係由金屬製成。在一些實施例中，該不透明膜係組構在該光過濾器陣列以及該光接收元件陣列之間。在一些實施例中，該光接收元件的該部分的位置形成一規則圖案。在一些實施例中，在該規則圖案內，該光接收元件的該部分形成至少兩個不同的子圖案。在一些實施例中，該光接收元件的該部分的位置係隨機分佈。在一些實施例中，該光過濾器陣列包含濾色器以及透明過濾器的一組合。
在另一示例性態樣，本揭露涉及一種指紋驗證的方法。在一些實施例中，該方法包含藉由一圖像感測裝置捕捉一指紋圖像，該圖像感測裝置包含由感測像素以及定位像素的一組合的一像素陣列，該感測像素組構為補捉該指紋圖像中的細微點，及該定位像素組構為提供定位代碼；參閱該定位代碼計算該細微點的向量；以及將該向量與從一參考指紋圖像中產生的參考向量為比較，以確定該指紋圖像與該參考指紋圖像之間的一匹配。在一些實施例中，該向量包含參閱一第一型定位代碼的一第一組向量以及參閱一第二型定位代碼的一第二組向量。在一些實施例中，該方法進一步包含：確定該向量以及該參考向量之間的偏移；以及確定該偏移是否實質相同以確定該匹配。
上述內容概述了幾個實施例的特徵，以便本技術領域中具有通常知識者可更好地理解本揭露的各態樣。本技術領域中具有通常知識者應認識到，他們可很容易地將本揭露作為設計或修改其他製程和結構的基礎，以實現相同的目的及/或實現本文介紹的實施例的相同優點。本技術領域中具有通常知識者還應該認識到，這種等效的結構並不偏離本揭露的精神和範圍，他們可在不偏離本揭露的精神和範圍的情況下對本文進行各種改變、替換和改動。
100:電子裝置 102:外殼 104:顯示面板 106:邊框面板 108:感測區域 110:使用者的手指 200:指紋識別系統 202:顯示面板 204:光調節層 206:OFPS/圖像OFPS/圖像感測層 207:光學感測元件/感測像素 214:蓋玻璃 216:頂部表面 220:顯示層 222:發光像素/紅光發射像素/藍光發射像素/綠光發射像素 222B:藍光發射像素 222G:綠光發射像素 222R:紅光發射像素 224:阻擋層 240:半導體層 241:介電層/埋藏氧化物層 242:光學過濾膜 245:準直器 246:孔洞 250:環境光 255:被動氧化物層 260:開口 262:鍵合導線 264:鍵合墊 268:基板 270:光 272:脊 274:谷 300:OFPS 302:圖像感測像素/像素 302P:定位像素 302S:感測像素 304:半導體基板/基板 306:光電二極體 308:DTI區域 310:光過濾器 316:抗反射塗層/ARC 318:第一介電層 320:複合網格 324:金屬網格/網格 326:低折射係數網格/網格 328:硬遮罩網格/網格 330:不透明膜/第二介電層 332:微透鏡 336:像素陣列 338:積體電路 340:後段製程金屬化堆疊/ BEOL金屬化堆疊 342:金屬化層 344:金屬化層 346:層間介電層 348:接點 350:第一通孔 352:載體基板 354:球柵陣列/BGA 356:重分佈層/RDL 358:第二貫穿矽通孔/第二通孔 360:BGA介電層 362:凸塊下金屬化層/UBM層 364:焊球 400:像素陣列 400a:單位圖塊/圖塊 400b:單位圖塊/圖塊 402:像素 402P:定位像素 402P-a:第一定位像素 402P-b:第二定位像素 402S:感測像素 900:方法 902:方塊 904:方塊 906:方塊 908:方塊 910:方塊 912:方塊 914:方塊 916:方塊 D1:像素距離 D2:寬度 Va:第一向量 Va':第三向量 Vb:第二向量 Vb':第四向量 ΔVa:偏移 ΔVb:偏移 （a）:高度/厚度 （b）:厚度 （c）:厚度 （d）:厚度 （e）:直徑 （f）:直徑 （g）:直徑 （h）:直徑
當與附圖一起閱讀時，從下面的詳細描述中可最佳地理解本揭露。需要強調的是，根據業界的標準實務，各種特徵未按比例繪製，僅用於說明目的。事實上，為了討論清楚，各種特徵的尺寸可任意增減。
圖1說明根據本揭露的各態樣，在表面空間上具有指紋感測區域的電子裝置。
圖2是根據本揭露的各態樣，在顯示面板下整合有光學指紋感測器的電子裝置的剖面圖。
圖3根據本揭露的各態樣，為圖2所示的光學指紋感測器的一個實施例的剖面圖。
圖4A、圖4B和圖4C是根據本揭露的各態樣，在指紋識別的不同階段具有定位像素疊加指紋圖像的像素陣列的俯視圖。
圖5、圖6和圖7說明根據本揭露的各態樣，定位像素在像素陣列中的分佈的實施例。
圖8A、圖8B、圖8C、圖8D、圖8E、圖8F和圖8G說明根據本揭露的各態樣，定位像素以及彩色像素在像素陣列中的分佈的實施例。
圖9說明根據本揭露的各態樣，用於指紋識別的方法的流程圖。
100:電子裝置
102:外殼
104:顯示面板
106:邊框面板
108:感測區域
110:使用者的手指

Claims (10)

  1. 一種圖像光感測設備，包含：一光感測像素陣列，該光感測像素陣列包含：複數個光感測像素，組構為捕捉一指紋的細微點；以及複數個定位像素，組構為提供定位代碼；以及複數個微透鏡，設置在該光感測像素陣列上方。
  2. 如請求項1所述的圖像光感測設備，其中所有的該光感測像素係灰階像素。
  3. 如請求項1所述的圖像光感測設備，其中所有的該光感測像素係彩色像素。
  4. 如請求項1所述的圖像光感測設備，其中該定位像素在該光感測像素陣列中係隨機分佈。
  5. 一種光學指紋感測器，包含：一光過濾器陣列，以行以及列配置；一光接收元件陣列，在該光過濾器陣列下，其中該光接收元件陣列組構為將從一指紋反射的入射光轉換為一指紋圖像；以及複數個不透明膜，設置在該光接收元件的部分上方，其中該光接收元件的該部分組構為將暗像素加入到該指紋圖像中以作為該指紋圖像中的定位像素。
  6. 如請求項5所述的光學指紋感測器，其中該不透明膜係由金屬製成。
  7. 如請求項5所述的光學指紋感測器，其中該不透明膜係組構在該光過濾器陣列以及該光接收元件陣列之間。
  8. 一種指紋驗證的方法，藉由一電子裝置執行，包含： 藉由一圖像光感測裝置捕捉一指紋圖像，該圖像光感測裝置包含由光感測像素以及定位像素的一組合的一光感測像素陣列，該光感測像素組構為補捉該指紋圖像中的細微點，及該定位像素組構為提供定位代碼；參閱該定位代碼計算該細微點的向量；以及將該向量與從一參考指紋圖像中產生的參考向量為比較，以確定該指紋圖像與該參考指紋圖像之間的一匹配。
  9. 如請求項8所述的方法，其中該向量包含參閱一第一型定位代碼的一第一組向量以及參閱一第二型定位代碼的一第二組向量。
  10. 如請求項8所述的方法，進一步包含：確定該向量以及該參考向量之間的偏移；以及確定該偏移是否實質相同以確定該匹配。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201319888A (zh) * 2011-11-03 2013-05-16 Atmel Corp 隨機化一觸控感測器之一或多個微特徵
TWI549065B (zh) * 2015-01-26 2016-09-11 Gingytech Technology Inc Fingerprint identification method and device thereof
TWI582678B (zh) * 2015-12-30 2017-05-11 晨星半導體股份有限公司 電容感測裝置、指紋感測裝置與電容感測裝置製造方法
TWI619080B (zh) * 2015-02-13 2018-03-21 比亞迪股份有限公司 指紋重疊區域面積的計算方法及電子裝置
CN111368120A (zh) * 2020-05-28 2020-07-03 广东博智林机器人有限公司 目标指纹库构建方法、装置、电子设备及存储介质
CN111316287B (zh) * 2018-10-08 2021-05-11 深圳市汇顶科技股份有限公司 用于屏上指纹感测的超薄屏下光学传感器中的透镜-针孔阵列设计
TWM618757U (zh) * 2020-09-08 2021-10-21 神盾股份有限公司 採用具有部分光譜感測面積的感測像素的感測裝置
TW202205152A (zh) * 2019-09-23 2022-02-01 聯詠科技股份有限公司 具有指紋感測功能的電子電路、電子裝置和感測指紋影像的方法
TW202220117A (zh) * 2015-05-12 2022-05-16 美商艾馬克科技公司 指紋感測器及製造其之方法

Family Cites Families (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4682750B2 (ja) * 2005-08-22 2011-05-11 ソニー株式会社 Ｄａ変換装置
US20080279416A1 (en) * 2007-05-11 2008-11-13 Motorola, Inc. Print matching method and system using phase correlation
GB2507540A (en) * 2012-11-02 2014-05-07 Zwipe As Enrolling fingerprints by combining image strips to obtain sufficient width
US9977947B2 (en) * 2015-08-25 2018-05-22 Gingy Technology Inc. Fingerprint identification method and device thereof
US9437633B2 (en) 2014-11-06 2016-09-06 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. Depth sensing pixel, composite pixel image sensor and method of making the composite pixel image sensor
US9564468B2 (en) 2015-03-20 2017-02-07 Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. Composite grid structure to reduce crosstalk in back side illumination image sensors
US9609239B2 (en) 2015-08-20 2017-03-28 Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. Infrared image sensor
US9846800B2 (en) * 2015-11-16 2017-12-19 MorphoTrak, LLC Fingerprint matching using virtual minutiae
US9626549B1 (en) * 2015-11-16 2017-04-18 MorphoTrak, LLC Derived virtual quality parameters for fingerprint matching
US9508769B1 (en) * 2016-02-01 2016-11-29 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Ltd. Semiconductor structure and method of manufacturing the same
US9904776B2 (en) 2016-02-10 2018-02-27 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. Fingerprint sensor pixel array and methods of forming same
WO2018058334A1 (zh) * 2016-09-27 2018-04-05 深圳市汇顶科技股份有限公司 指纹辨识系统及电子装置
US10347675B2 (en) 2017-03-23 2019-07-09 Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. Image sensor and image processing method using the same
EP3557481B1 (en) 2018-04-20 2023-02-22 Nxp B.V. Method for providing a code pattern
JP7468347B2 (ja) * 2018-09-28 2024-04-16 ソニーグループ株式会社 撮像素子、積層型撮像素子及び固体撮像装置
US20200175244A1 (en) 2018-11-30 2020-06-04 Asti Global Inc., Taiwan Panel structure
EP3693887B1 (en) * 2018-12-13 2022-02-16 Shenzhen Goodix Technology Co., Ltd. Fingerprint recognition apparatus and method, and electronic device
US11514707B2 (en) 2019-05-31 2022-11-29 Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. Optical sensor and methods of making the same
CN111095282B (zh) * 2019-10-18 2023-09-05 深圳市汇顶科技股份有限公司 指纹检测装置和电子设备
TWI793448B (zh) * 2020-01-21 2023-02-21 神盾股份有限公司 電子裝置及其操作方法
TWI750604B (zh) 2020-03-06 2021-12-21 南臺學校財團法人南臺科技大學 光電式身份辨識系統
US11664403B2 (en) 2020-06-12 2023-05-30 Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. Manufacturing method of image sensor device having metal grid partially embedded in buffer layer
CN116457844A (zh) * 2020-06-24 2023-07-18 光波触控(丹麦)股份有限公司 具有生物识别光学传感器模块的电子设备
EP4174949A4 (en) * 2020-06-25 2024-03-20 Sony Semiconductor Solutions Corporation Imaging device and electronic apparatus
US11963427B2 (en) * 2020-07-28 2024-04-16 Focaltech Systems Co., Ltd. In-cell optical fingerprint display device
US12142622B2 (en) * 2020-08-17 2024-11-12 Au Optronics Corporation Sensing device
US11955496B2 (en) 2020-09-29 2024-04-09 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. Back-side deep trench isolation structure for image sensor
US12278250B2 (en) 2021-01-08 2025-04-15 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. Semiconductor device including image sensor and method of forming the same
WO2022198681A1 (zh) * 2021-03-26 2022-09-29 深圳市汇顶科技股份有限公司 指纹识别装置和电子设备
TWI771149B (zh) * 2021-08-13 2022-07-11 友達光電股份有限公司 指紋感測裝置
US12490527B2 (en) * 2022-06-09 2025-12-02 Spectricity Imaging system using spatially separated spectral arrays

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201319888A (zh) * 2011-11-03 2013-05-16 Atmel Corp 隨機化一觸控感測器之一或多個微特徵
TWI549065B (zh) * 2015-01-26 2016-09-11 Gingytech Technology Inc Fingerprint identification method and device thereof
TWI619080B (zh) * 2015-02-13 2018-03-21 比亞迪股份有限公司 指紋重疊區域面積的計算方法及電子裝置
TW202220117A (zh) * 2015-05-12 2022-05-16 美商艾馬克科技公司 指紋感測器及製造其之方法
TWI582678B (zh) * 2015-12-30 2017-05-11 晨星半導體股份有限公司 電容感測裝置、指紋感測裝置與電容感測裝置製造方法
CN111316287B (zh) * 2018-10-08 2021-05-11 深圳市汇顶科技股份有限公司 用于屏上指纹感测的超薄屏下光学传感器中的透镜-针孔阵列设计
TW202205152A (zh) * 2019-09-23 2022-02-01 聯詠科技股份有限公司 具有指紋感測功能的電子電路、電子裝置和感測指紋影像的方法
CN111368120A (zh) * 2020-05-28 2020-07-03 广东博智林机器人有限公司 目标指纹库构建方法、装置、电子设备及存储介质
TWM618757U (zh) * 2020-09-08 2021-10-21 神盾股份有限公司 採用具有部分光譜感測面積的感測像素的感測裝置

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TW202403680A (zh) 2024-01-16
US20240021009A1 (en) 2024-01-18
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US12277795B2 (en) 2025-04-15

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