Compréhension des mécanismes physiques à l'origine des dégradations électriques extrêmes des pixels dans les capteurs d'images irradiés

Dans le domaine du spatial, les capteurs d’images sont utilisés à bord des satellites pour l’observation terrestre, spatiale ou encore pour le calcul d’attitude (senseurs stellaires). Les rayonnements de l’environnement spatial entraînent une dégradation des performances de l’électronique. En effet, les interactions rayonnement-matière génèrent des déplacements atomiques ainsi que l'ionisation de la matière provoquant l’apparition de divers bruits. Au cours de cette thèse, nous nous sommes particulièrement intéressés à l'augmentation du courant d'obscurité des pixels. Ce courant parasite correspond à la génération de porteurs de charges sans lumière par simple excitation thermique, induisant ainsi l'augmentation du bruit de fond des images et une réduction de la dynamique. À cause des effets statistiques sur les interactions produisant des déplacements atomiques, l'augmentation du courant d'obscurité n'est pas homogène sur l'ensemble de la matrice de pixels des imageurs. Il apparaît une distribution des amplitudes de dégradation que l'on appelle DCNU (Dark Current Non Uniformity). Les pixels fortement dégradés, appelés pixels chauds, sont particulièrement pénalisants pour les missions spatiales. Ce courant parasite peut être critique pour certaines missions et pousse la communauté spatiale (ESA, industriels) à développer des méthodes de prédiction performantes.L'ONERA a développé une méthode originale de prédiction des courants d'obscurité induits par les radiations de l'environnement spatial, basée sur la méthode de Monte Carlo et la librairie GEANT4. Cette méthode permet, à partir de données géométriques des pixels, de reproduire la distribution de courant d'obscurité sur la matrice de pixels générée par les déplacements atomiques qui sont à l'origine des courants les plus extrêmes.Cette thèse a porté sur trois axes de recherches. Le premier axe a consisté à améliorer les performances de l’outil numérique pour des cas extrêmes de modélisations (un grand volume de pixels ou un fort flux de particules irradiantes) pour lesquels les modélisations Monte Carlo sont trop longues. Grâce à des simplifications statistiques (théorème central limite), nous avons pu mettre en place des méthodes de calcul alternatives.Dans le deuxième axe de recherche, nous avons étudié l’impact de la dégradation d’un pixel sur ses proches voisins. Les diverses modélisations ont montré que des effets de bords sont à prévoir pour de petites géométries de pixel. Enfin, le troisième axe porte sur l’étude et la modélisation des effets du champ électrique sur le courant d’obscurité. L’impact des effets Poole-Frenkel et tunnel assisté par phonons a été ajouté à l’outil permettant une meilleure prédiction de la dégradation des capteurs d’images.Image sensors are used in various space applications : space and earth observations, attitude calculation etc. For those applications, two technologies are in competition :CCD (Charge Coupled Device) and CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor).Those sensors are very sensitive to the space environment whose radiations lead to a degradation of their performances. Indeed interactions of radiation with matter produce ionization and atomic displacements. Among the different impacted parameters, we are interested in the increase of dark current in the pixels. This parasitic current is caused by the thermal generation of charge carriers without any light excitation inducing the increase of the background noise on the images. Because of statistical effects on the interactions producing atomic displacements, the increase of the dark current is not homogeneous on the whole pixel array. We call this phenomenon the Dark Current Non Uniformity (DCNU). Some pixels exhibiting the highest degradation, called hot pixels, areparticularly disadvantageous for space missions. They can be critical for some missions and impose to the space community (ESA, manufacturer) to develop effective prediction methods. ONERA developed an original method to predict dark current induce by the space radiations, based on aMonte Carlo method and the GEANT4 library. Knowing only the geometric data of the pixels, this method reproduces the DCNU generated by atomic displacements. The objective of the PhD is to improve the performances of the tool.The approach of this work is first to modify the numerical tool for extreme cases of modelling (i.e. high fluencies or huge pixel volume) for which the Monte Carlo simulations are too long. In order to reduce this computation time, we developed calculation methods using statistical simplifications. Those methods use the central limit theorem. They are based on analytical methods available in the literature. By comparing those simplified methods to the fullMonte Carlo method, we could determine their range of application according to the input parameters (pixel geometry, fluence).In a second part, we studied the influence of the pixel geometry on the DCNU. The idea is to follow the degradation cascades created by space particles and to determine if those cascades are contained in the impacted pixel or if they reach neighbor pixels. We have followed degradation cascades in various pixel geometries with various sizes of top layer, lateral layer or depleted volume. The dark currents created in those geometries by different flux of particles at normal incidence were compared. Border crossing effects were observed for small pixel geometries, smaller than the ones available in actual sensors.The consideration of border crossing effects could be relevant in future generations of sensors with higher levels of integration.Finally, we considered the physicalmechanisms potentially responsible of the highest degradations linked to the electric field. They are the Poole-Frenkel effect and the phonon assisted tunneling.We built a model in order to take those phenomena into account. This XXIII model, which considers the repartition of the electric field in the depleted volume and the most relevant defects for thermal generation, was then added to our numerical tool and validated thanks to comparisons between simulated data and experimental data. The addition of those mechanisms in our tool improves the prediction of the distribution of the dark current and more specifically refine the accuracy on the number of hot pixels