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Astronomía Observacional: Detectores CCD
G.L. Baume - 2015
Detectores CCD
1
Astronomía Observacional: Detectores CCD
G.L. Baume - 2014
Detectores CCD
1. Arquitecturas
2. Parámetros básicos
3. Calibración de las imágenes
4. Cálculo de parámetros
5. Mosaicos
2
Astronomía Observacional: Detectores CCD
G.L. Baume - 2014
1. Arquitecturas
La arquitectura describe la forma de trabajo
(exposición y lectura) de un CCD
Se pueden distinguir entonces tres casos:
• Full frame
• Frame Transfer
• Interline Transfer
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Astronomía Observacional: Detectores CCD
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1. Arquitecturas
1.1. Full Frame o Slow scan
Se diseñan para observar un objeto durante un
dado “tiempo de exposición” y luego se procede a
la lectura desplazando las cargas de un pixel a
otro
Necesitan un obturador (shutter) externo al CCD
para limitar la entrada de luz
Full Frame
Este es el “modo clásico” utilizado para la mayoría
de las observaciones en astronomía
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Astronomía Observacional: Detectores CCD
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1. Arquitecturas
1.1. Full Frame o Slow scan
a) Diseño simple
Image Area
La figura indica la geometría básica:
• Tres líneas de relój controlan las
tres fases de los electrodos en el
área de imagen
• Tres líneas de relój controlan los
del registro serie
• Un solo amplificador se ubica al
final del registro
Image area
clocks
Output
Amplifier
Serial Register
clocks
La linea roja indica el flujo de las
cargas
Serial
Register
Todos los pixeles son leidos a traves
de una sola salida, por lo que la lectura
es bastante lenta (“Slow Scan”)
5
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1. Arquitecturas
Serial
clocks A
1.1. Full Frame o Slow scan
Serial
clocks B
Amplifier A
Amplifier B
b) Diseño con varias salidas
La figura indica la geometría básica:
• Posee dos registros serie y cuatro
amplificadores de salida
• Son necesarias líneas de relój
adicionales para poder dividir la
imagen y para el funcionamiento
de los cuatro medio registros
series
• Al tener cuatro salidas, la
velocidad de lectura se mejora en
un factor cuatro
Upper Image
area clocks
Lower Image
area clocks
Amplifier D
Amplifier C
Serial
clocks C
Serial
clocks D
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1. Arquitecturas
Serial
clocks A
1.1. Full Frame o Slow scan
Serial
clocks B
Amplifier A
Amplifier B
b) Diseño con varias salidas
Desventajas:
Cada amplificador posee sus
propias características (ganancia,
ruido)
lo
que
dificulta
la
reconstrucción de la imagen
El costo de un CCD con cuatro
amplificadores (que funcionen) es
mucho mayor que si solo se trata
de un solo amplificador
Upper Image
area clocks
Lower Image
area clocks
Amplifier D
Amplifier C
Serial
clocks C
Serial
clocks D
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1. Arquitecturas
1.2. Frame Transfer o Fast scan
Posee una geometría de campo dividido (“split
frame”):
• “Image area”: En una mitad donde se
produce la generación de cargas
• “Store area”: En otra mitad (opaca) se
almacenan las cargas generadas y se
procede a su lectura
La carga en cada mitad de la imagen puede ser
desplazada en forma independiente
Frame Transfer
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1. Arquitecturas
1.2. Frame Transfer o Fast scan
Funcionamiento:
Image area
clocks
Image area
La operación se inicia con la
integración de la imagen en la “image
Opaque
mask
area”
Cuando la exposición se completa, la
carga de la “image area” se desplaza
a la “store area” protegida por la
máscara
Store area
clocks
Store area
Amplifier
Se trata de un desplazamiento rápido,
del orden de los mseg, por lo que la
cantidad de fotones detectados en ese
tiempo es minimo
Serial clocks
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1. Arquitecturas
1.2. Frame Transfer o Fast scan
Funcionamiento:
Una vez que la imagen es almacenada
bajo la máscara, puede ser leida
mientras se integra y transfiere la
imagen siguiente
La “image area” puede estar
integrando permanentemente y el
detector posee solo un ‘tiempo muerto’
muy
pequeño
dado
por
el
desplazamiento de la imagen
Image area
clocks
Image area
Opaque
mask
Store area
clocks
Store area
Amplifier
Serial clocks
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www.teleskop-express.de
1. Arquitecturas
1.2. Frame Transfer o Fast scan
Usos:
Cámara de autoguiado: En este caso se
requiere una lectura rápida y tiempos de
exposición cortos
Drift scanning: Se suele utilizar en los
siguientes casos:
Cuando
no
se
dispone
de
seguimiento
en
el
telescopio
(telescopios meridianos)
En diseños particulares como es el
caso del relevamiento “sdss”
en.wikipedia.org/wiki/Charge-coupled_device
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1. Arquitecturas
1.2. Frame Transfer o Fast scan
Desventajas:
Image area
clocks
Image area
El area efectiva para la imagen se
reduce a la mitad
Si no existe coordinación con el
movimiento (diurno), los objetos
brillantes producen trazas producto del
desplazamiento mientras se expone
Opaque
mask
Store area
clocks
Store area
Amplifier
Serial clocks
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1. Arquitecturas
1.3. Interline Transfer
En este diseño la duración del desplazamiento es
mucha más corta que en caso de Frame Transfer
y no se producen trazas en los objetos brillantes
Este diseño no es comunmente utilizado en
astronomía
Interline Transfer
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Detectores CCD
1. Arquitecturas
2. Parámetros básicos
3. Calibración de las imágenes
4. Cálculo de parámetros
5. Mosaicos
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2. Parámetros Básicos
2.1. Fuentes de ruido en un CCD
2.1.1. Ruido de Poisson
Es debido a que se detectan fotones y ellos
arriban siguiendo una estadística de Poisson
Pµ (n, t ) =
µn
n!
e−µ
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2. Parámetros Básicos
2.1. Fuentes de ruido en un CCD
2.1.2. Ruido de lectura (rdnoise)
Causado por el ruido electrónico (térmico) o
Ruido Johnson del amplificador de salida e
impone un límite fundamental a la
performance de un CCD
Puede minimizarse bajando la temperatura
(T) del amplificador o reduciendo su ancho de
banda (∆B) aunque esto incrementa el tiempo
de lectura
Adicionalmente puede existir un ruido de
interferencia con otros circuitos pero este
puede eliminarse con un diseño adecuado
Los CCDs de mejor calidad poseen un ruido
de 2-3 e-
Read Noise (electrons RMS)
14
12
10
8
6
4
2
0
2
3
4
5
6
Tim e spent m easuring each pixel (m icroseconds)
The graph below shows the trade-off between
noise and readout speed for an EEV4280 CCD.
σ V2 = 4 k T R ∆B
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2. Parámetros Básicos
2.1. Fuentes de ruido en un CCD
2.1.3. Corriente de oscuridad (dark current)
generados
Se elimina enfriando el CCD:
• Las cámaras científicas se enfrian con
nitrógeno líquido en cuyo caso la
corriente de oscuridad cae a “menos de
1 e-/pixel por hora!!”
• Las cámaras de menor calidad se enfrian
termoelectricamente y pueden tener una
corriente de oscuridad medible. En estos
casos es recomendable procesar las
imágenes obtenidas (obtener “Darks”)
Electrons per pixel per hour
Causada por los electrones
térmicamente en el CCD
10000
1000
100
10
1
-110
-100
-90
-80
-70
-60
-50
-40
Temperature Centigrade
The graph below shows how the dark current of a
TEK1024 CCD can be reduced by cooling.
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2. Parámetros Básicos
2.1. Fuentes de ruido en un CCD
2.1.4. No uniformidad de respuesta pixel a pixel
3
2
% variation
Debido a diferentes causas:
• Defectos en el silicio y de construcción,
• Irregularidades en el sistema óptico
La sensibilidad de los distintos pixeles no es
uniforme
1
0
-1
-2
-3
Este ruido puede removerse procesando
(flat fielding) las imágenes obtenidas
(obtener Flats)
0
100
200
300
400
500
600
700
800
column number
EEV4280 CCD illuminated by blue light. The
variations are as much as +/-2%
La figura presenta una fila de una imagen
de una superficie uniformemente iluminada
(Flat) notándose la variación en sensibilidad
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2. Parámetros Básicos
2.1. Fuentes de ruido en un CCD
2.1.5. Ruido de interferencia (fringing)
Este problema aparece en los CCDs delgados y
en longitudes de onda largas (filtros R, I)
La causa son las reflexiones multiples y
consecuentes interferencias producidas en las
capas del CCD
The image below shows some fringes
from an EEV42-80 thinned CCD
La solución (si es posible) es muy compleja.
Definivamente
no
es
aconsejable
hacer
observaciones espectroscópicas o imágenes de
objetos débiles si este problema es importante
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2. Parámetros Básicos
2.1. Fuentes de ruido en un CCD
2.1.6. Eficiencia en la transferencia de cargas o CTE
(Charge Transfer Efficiency)
Esta especificación describe la eficiencia
como se tranfieren las cargas de un pixel a
otro durante el proceso de lectura
Cuando una carga es tranferida, “no todos” los
electrones son transportados. Algunos son
dejados atrás (“trapped”)
La CTE se mejora disminuyendo la
temperatura del CCD y haciendo la lectura
más lenta
Si la CTE es pobre se deben procesar las
imágenes o corregir la fotometría para
compensarla (p.e: WFPC2 del HST)
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2. Parámetros Básicos
2.1. Fuentes de ruido en un CCD
2.1.6. Eficiencia en la transferencia de cargas o CTE
(Charge Transfer Efficiency)
La definición matemática es:
CTE = 1 −
N 0 − NT
N0
donde
N0 = Cantidad de cargas generadas
NT = Cantidad de cargas transferidas
Para no perder una cantidad significativa de cargas debe ser
CTE > 0.99999
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2. Parámetros Básicos
2.1. Fuentes de ruido en un CCD
2.1.7. Otros “ruidos”
(ver http://www.eso.org/~ohainaut/ccd/CCD_artifacts.html)
“Cosmic rays”: En principio son particulas de alta
energía que impactan en el CCD y liberan electrones
“Hot pixels”: Pixeles (o columnas) con carga
permanente debido a defectos de fabricación o de
envejecimiento del CCD
Dust donuts
“Dust donuts”: Granos de polvo localizados sobre la
ventana del CCD (se remueve con Flats)
“Vignetting”: Limitación de la imagen por elementos
de la óptica del telescopio (se remueve con Flats)
Vignetting (CASLEO)
Reflecciones: Debidas a la óptica del telescopio
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2. Parámetros Básicos
2.2. Rango Dinámico
En el caso de un CCD existen dos parámetros:
1. Rango Dinámico Físico
Está
vinculado
con
las
características físicas del CCD
2. Rango Dinámico Anlógico-Digital
Esta vinculado con las características
de la electrónica asociada con el CCD
ADC
http://grhirani.webs.com/files/
cmosvccd.pdf
http://exoplanet.as.arizona.edu/~lclose/a302
/lecture%208/Lecture_8.html
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2. Parámetros Básicos
2.2. Rango Dinámico
2.2.1. Rango Dinámico físico
Se define como el cociente entre la máxima
señal admisible (“full well capacity”) y el ruido
que se tiene sin señal (en oscuridad), o sea:
DRCCD =
Full well capacity
rms noisedark
Se expresa en decibeles (dB) como:
 Full well capacity 

DRCCD [dB ] = 20 log
rms
noise
dark


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2. Parámetros Básicos
2.2. Rango Dinámico
2.2.2. Rango Dinámico Analógico-Digital
Convertidor A/D (“ADC”):
Este es el elemento electrónico que
transforma las tensiones del amplificador
de salida (proporcionales a la carga de
cada pixel) en números, o sea que asigna
un valor numérico a cada píxel.
“V” ó “e-”
V
ADUs (Unidades Analogico-Digitales)
ADUs
Este es el nombre que se le da al valor
numérico asignado a cada pixiel.
También se se lo denomina “cantidad
de cuentas del pixel”
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2. Parámetros Básicos
2.2. Rango Dinámico
2.2.2. Rango Dinámico Analógico-Digital
V
ADUs
Se halla impuesto por el Convertidor AnalógicoDigital (ADC) que utiliza el CCD
Viene dado por una potencia de dos (2x) donde “X”
es el “número de bits” con los que trabaja el ADC
Usualmente se tienen los siguientes valores:
-------------------------------------------------------------------------Nro de bits (X)
Rango dinámico A/D [ADUs]
-------------------------------------------------------------------------12
4096
14
16384
16
65536
-------------------------------------------------------------------------26
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2. Parámetros Básicos
2.3. Ganancia [e-/ADU]
Definición
La ganancia (g) de un CCD es el número
de electrones de carga acumulada que le
corresponden a cada unidad analógicodigital (ADU) de acuerdo con la
asignación hecha por el convertidor A/D.
La mayoría de los CCDs de aplicación
astronómica permiten seleccionar entre
diferentes
valores
de
ganancia.
Generalmente se dispone de un valor alto
y un valor bajo de ganancia, que deben
utilizarse según las características de
brillo de la fuente a observar y los tiempos
de exposición convenientes.
“V” ó “e-”
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2. Parámetros Básicos
2.3. Ganancia [e-/ADU]
Ganancia alta
Esta otorga un “rango dinámico AD”
similar al “rango dinámico físico”.
Este caso es aconsejable cuando se
observan fuentes relativamente brillantes.
Ganancia baja
Con esta el “rango dinámico AD” es
menor que el “rango dinámico físico” y el
convertidor A/D saturará mucho antes de
que el pozo de potencial se sature de
cargas.
Una ganancia baja favorece la detección
de objetos débiles. Se trata de igualar el
paso del convertidor A/D con el valor del
ruido del detector
Ganancia
alta
Ganancia
baja
V
e-
Nivel de
saturación físico
(full well saturation)
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2. Parámetros Básicos
2.4. Ecuación del CCD
Se denomina “Ecuación del CCD” a la
SNR correspondiente a un detector CCD
La
expresión
general
obtenida
anteriormente para la SNR era:
Sˆ
( Mˆ − Bˆ ) t
=
Nˆ
( Mˆ + Bˆ ) t + σ 2 + σ 2
Back .
n
Det .
Para el caso de un CCD en el que:
Se consideran los distintos ruidos del
detector
La señal se obtiene sobre “n” pixeles y el
background (sky) sobre “nsky” pixeles
Resulta:
Sˆ
=
Nˆ
nsky
Merline, W. & Howell, S. B., 1995
Exp. Astron., 6, 163
( Mˆ − n bˆ) t

n
ˆ
ˆ
( M − nb ) t + n  1 +
 n
sky


2
 bˆ t + t dc + RAmp
+ G 2σ A2 / D
.


(
)
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2. Parámetros Básicos
2.4. Ecuación del CCD
Dependiendo del nivel de la
señal se pueden establecer dos
régimenes de trabajo de acuerdo
con la fuente de ruido que
domina:
“Read-noise dominated regime”
o “detector noise limited”:
Sucede cuando se observan
fuentes débiles y el nivel de ruido
lo impone el detector
n
nsky
“Shot-noise dominated regime”
o “photon noise limited” :
Sucede cuando se obserban
fuentes brillantes y el ruido lo
impone la estdística de Poisson
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Astronomía Observacional: Detectores CCD
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Detectores CCD
1. Arquitecturas
2. Parámetros básicos
3. Calibración de las imágenes
4. Cálculo de parámetros
5. Mosaicos
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3. Calibración de las imágenes
El objetivo es eliminar (o minimizar) los efectos de
las señales no deseadas.
Existe un proceso general, pero algunos CCDs
pueden necesitar procedimientos particulares
Bias Frame
Las tres correcciones básicas son:
- Corrección por Bias: Compensa por el “ruido
de lectura” e interferencia electrónica. Son
necesarios “Bias Frames”
Dark Frame
- Corrección por Dark: Compensa por la
“corriente de oscuridad” y son necesarios “Dark
frames”
- Corrección por Flat: Compensa por “cambios
de sensibilidad” y “ruidos en el camino de la luz”.
Son necesarios “Flat frames”
Flat Frame
32
Astronomía Observacional: Detectores CCD
G.L. Baume - 2014
3. Calibración de las imágenes
Bias
Un “Bias” es una imagen tomada con el “shutter”
cerrado y cuyo tiempo de exposición es nulo.
Es una medida del “ruido de lectura”, del ruido
electrónico general de todo el sistema durante el
proceso de lectura del CCD
Bias Frame
Matemáticamente la sustracción del “Bias” elimina el
“punto cero” de la señal de salida
Observando un “Bias” es posible detectar si se esta
trabajando en un “ambiente electrónicamente ruidoso
o no”
Normalmente se adquieren varios “Bias” (unos 10) y
se los promedia generando un “Master Bias”
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Astronomía Observacional: Detectores CCD
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3. Calibración de las imágenes
Dark
Un “Dark” es una imagen tomada con el “shutter”
cerrado y cuyo tiempo de exposición es comparable
a las máximas exposiciones previstas
Es una medida de la “corriente de oscuridad” del
CCD y una forma de compensar por los “hot pixeles”
Dark Frame
Son necesarios solo si el CCD no se encuentra bien
refrigerado
Normalmente se toman varios “Darks” (unos 5-10) y
de igual exposición y luego se los promedia
Si la temperatura del CCD cambia (aunque no
deberia) es conveniente tomar varios conjuntos de
“Darks” a lo largo de una noche
Dark Frame con efecto
de electroluminiscencia
en la zona del
amplificador
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Astronomía Observacional: Detectores CCD
G.L. Baume - 2014
3. Calibración de las imágenes
Flat
Un “Flat” es una imagen de una superficie uniformememte
iluminada. El tiempo de exposición debe ser tal que la
señal media se encuentre a 2/3 o 3/4 del rango dinámico
del CCD
Flat Frame
Reciben diferente nombre dependiendo de la superficie
iluminada utilizada:
• Domeflat: Se utiliza una lámpara iluminando la cúpula
• Skyflat: Se utiliza el cielo iluminado al atardecer o al
amanecer
Es una medida de la “variación de sensibilidad espacial”
(pixel a pixel) del CCD y compensa por obstrucciones y
reflexiones debidas a la óptica
Normalmente se toman varios “Flats” (unos 5-10 por filtro)
y de igual exposición y luego se los promedia generando
un “Master Flat” para cada filtro.
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Astronomía Observacional: Detectores CCD
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3. Calibración de las imágenes
Imágenes: Operaciones Básicas:
Procesamiento: Por ejemplo, obtener el promedio de varias imágenes
K
a (i, j ) + a2 (i, j ) + a3 (i, j ) + ... + aK (i, j )
a (i, j ) = 1
ó
K
∑a
a(i, j ) =
k
(i, j )
k =1
K
Análisis: Por ejemplo, obtener la estadística de una imagen:
Valor medio
M
Desviación estándar
N
M
∑∑ a(i, j )
a=
i =1 j =1
M N
N
∑∑ (a(i, j ) − a)
σa =
2
i =1 j =1
M N −1
36
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3. Calibración de las imágenes
Procedimiento
“Trimming”: Recortar “todas” las imágenes eliminando las columnas y filas con
defectos de los bordes
“Master Bias”: Generarlo promediando todos los “Bias”
Corrección por Bias: Sustraer el Master Bias a “todas” la otras imágenes
(objetos, Darks, Flats)
“Master Dark”: Generarlo combinando todos los “Darks” escalenandolos por sus
tiempos de exposición
Corrección por Dark: Sustrer el Master Dark a las imágenes restantes (objetos,
Flats) en forma proporcional a los respectivos tiempos de exposición
“Master Flat”: Generarlo para cada filtro combinando los “Flats” correspondientes
y escaleándolos teniendo en cuenta la moda de cada uno de ellos
Corrección por Flat: Dividir en forma normalizada a las imágenes científicas
(objetos) por el respectivo “Master Flat” (según el filtro)
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3. Calibración de las imágenes CCD
Procedimiento
Master Bias: Promedio simple de varios “Bias”
K
∑ bias
mbias(i, j ) =
k
(i, j )
Master Bias
k =1
K
Varios Bias
Master Dark: Promedio normalizado de varios “Darks” llevándolos a un
segundo
K
mdark (i, j ) =
1
∑ exptime
k =1
darkk* (i, j )
k
K
donde:
Master Dark
dark k* (i, j ) = dark k (i, j ) − mbias (i, j )
Varios Darks*
38
Astronomía Observacional: Detectores CCD
G.L. Baume - 2014
3. Calibración de las imágenes CCD
Procedimiento
Master Flat (en un determinado filtro): Promedio pesado de varios “Flats” (de
un determinado filtro).
K
∑w
k
mflat (i, j ) =
flat k* (i, j )
k =1
K
donde:
flat k* (i, j ) = flat k (i, j ) − mbias (i, j ) − exptimek mdark (i, j )
y para determinar el peso (wk) se puede utilizar
“la media”, “la moda” o “la mediana” de cada
Flat. Por ejemplo si se utiliza “la media” sería:
Master Flat
(uno por filtro)
Varios Flats*
wk =
1
=
flat k*
1
M
N
∑∑ flat
*
k
(i, j )
i =1 j =1
M N
39
Astronomía Observacional: Detectores CCD
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3. Calibración de las imágenes CCD
Procedimiento
Imagen pre-reducida: Es aquella imagen a la que se le aplicó la corrección por
Bias, Dark y Flat
Image* (i, j ) =
Image(i, j ) − mbias (i, j ) − exptime ⋅ mdark (i, j )
mflat (i, j )
mflat
donde:
• Image(i,j) = imagen original
• Image*(i,j) = imagen pre-reducida
• mflat sería “la media”, “la moda” o “la mediana” del Master Flat,
dependiendo de como se hubiese calculado el peso de cada Flat. Por
ejemplo, si se utilizó “la media” sería:
M
N
∑∑ mflat (i, j )
mflat =
i =1 j =1
M N
40
Astronomía Observacional: Detectados CCD
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3. Calibración de las imágenes CCD
Procedimiento
En IRAF este procedimiento es llevado a cabo por las
siguientes tareas:
-
ccdproc
biascombine
darkcombine
flatcombine
Localizadas en el paquete “noao.imred.ccdred”
41
Astronomía Observacional: Detectores CCD
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Detectores CCD
1. Arquitecturas
2. Parámetros básicos
3. Calibración de las imágenes
4. Cálculo de parámetros
5. Mosaicos
42
Astronomía Observacional: Detectores CCD
G.L. Baume - 2014
4. Cálculo de parámetros
4.1. Ganancia y rdnoise (método de Janesick)
Teoría:
El ruido total de un CCD viene dado por:
(σTotal [e-])2 = (σDetect. [e-])2 + (σPoisson [e-])2
Pero como:
σPoisson [e-] = (Señal [e-])1/2
Entonces:
(σTotal [e-])2 = (σDetect. [e-])2 + Señal [e-]
σTotal [e-] = g σTotal [ADUs];
σDetect. [e-] = g σDetect. [ADUs];
Y además:
Señal [e-] = g Señal [ADUs]
43
Astronomía Observacional: Detectores CCD
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4. Cálculo parámetros
4.1. Ganancia y rdnoise
Teoría:
Entonces:
(g σTotal [ADUs])2 = (g σDetect. [ADUs])2 + g Señal [ADUs]
o
(σTotal [ADUs])2 = (σDetect. [ADUs])2 + Señal [ADUs] / g
Ecuación de
transferencia de
fotones
Así la ganancia viene dada por:
[
]
g e − ADUs =
Señal [ADUs]
(σ Total [ADUs])2 − (σ Detect. [ADUs])2
44
Astronomía Observacional: Detectores CCD
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4. Cálculo de parámetros
4.1. Ganancia y rdnoise
Práctica:
Se necesita una imagen (o imágenes) para estimar los diferentes términos
El procedimiento es entonces utilizar:
1. La estadística (valores medios) de:
- Un par de Flats: Flat1 y Flat2
- Un par de Bias: Bias1 y Bias2
2. La estadística (desviaciones estandard) de sus diferencias:
- Flat1-2 = Flat1 - Flat2
- Bias1-2 = Bias1 - Bias2
Nota: Se utiliza un par de Flats y de Bias y sus diferencias ya que los las desviaciones estandard de los flats
toman en cuenta el ruido total de cada pixel más las fluctuaciones debidas al cambio de sensibilidad de los
diferentes pixeles. La diferencia de los flats elimina esta última fluctuación.
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4. Cálculo de parámetros
4.1. Ganancia y rdnoise
Práctica:
Y las expresiones para la “ganancia” y el “ruido de del detector” son:
[
+ Flat ) − (Bias + Bias )
] (Flat
(
) (
)
g e − ADUs =
[ ]
1
2
1
2
σ ( Flat1−2 ) − σ ( Bias1−2 )
[ ]
ruidoDetector e − = rdnoise e − = g ×
2
2
σ ( Bias1− 2 )
2
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Astronomía Observacional: Detectores CCD
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4. Cálculo de parámetros
4.2. Escala
La escala en un telescopio de distancia focal “f” viene dada por:
escala [" / mm] =
206265
1000 f [m]
y para un CCD con un tamaño de pixel “a” resulta que:
escala [" / pix] =
206265 a[mm]
1000 f [m]
Una forma práctica de determinar la escala (y la orientacion) del CCD es
utilizando estrellas binarias ópticas de separación conocida (p.e.
Washington Double Star Catalog; http://ad.usno.navy.mil/wds/)
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Astronomía Observacional: Detectores CCD
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4. Cálculo de parámetors
4.3. “Binning”: Definición
Se denomina así la combinación de dos o más pixeles para formar un nuevo
“super-pixel”
Imagen
Pixel
(como elemento de imagen)
Pixel
(como elemento de un
detector multicanal)
Detector
multicanal
(CCD)
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Astronomía Observacional: Detectores CCD
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4. Cálculo de parámetros
4.3. “Binning” (por hard):
El proceso se realiza en un CCD
sumando las cargas recolectadas en
pixeles adyacentes
Es un proceso previo a la lectura y a la
digitalización
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Astronomía Observacional: Detectores CCD
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4. Cálculo de parámetros
4.3. “Binning”
Ventajas:
• Esta técnica produce una mejora en
la SNR y es importante para fuentes
débiles.
• Se obtienen imágenes de menor
tamaño
Imagen
submuestreada
• La lectura del CCD es más rápida
Imagen
muestreada
correctamente
Imagen
sobremuestreada
SNR
Ecuación del CCD
Sˆ
=
Nˆ
( Mˆ − n bˆ) t

n
( Mˆ − nbˆ)t + n 1 +
 n
sky


2
2 2
 bˆ t + t dc + R Amp
. + G σ A/ D


(
)
http://www.hamamatsu.com/
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4. Cálculo de parámetors
Resolución
4.3. “Binning”
Desventajas:
• Reduce la resolución espacial de la
imagen
• Reduce el rango dinámico (solo si la
“saturación física” se produce (casi)
junto con la “saturación digital”)
Imagen
submuestreada
• Si la combinación de pixeles no es
simétrica en X y en Y, se produce una
distorsión de la imagen que debe ser
corregida
procesándola
posteriormente
Imagen
muestreada
correctamente
Imagen
sobremuestreada
SNR
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Astronomía Observacional: Detectores CCD
G.L. Baume - 2014
4. Cálculo de parámetors
4.3. “Binning”
Aclaraciones:
Binning por soft: Se puede hacer una
combinación de los pixeles procesando una imagen
obtenida sin “binning”, pero este procedimiento:
• NO mejora la SNR !!!
• Solo cambia la resolución espacial y reduce el
tamaño de la imagen
Por ejemplo: En IRAF
Tarea: blkavg
Paquete:
images.imgeom
En general el registro serie y el acumulador final
poseen mucha más capacidad que un pixel normal
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Astronomía Observacional: Detectores CCD
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Detectores CCD
1. Arquitecturas
2. Parámetros básicos
3. Calibración de las imágenes
4. Cálculo de parámetros
5. Mosaicos
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Astronomía Observacional: Detectores CCD
G.L. Baume - 2014
5. Mosaicos
- La principal desventaja de los CCDs, como
detectores muticanal, es su tamaño limitado ya
que se hallan restringidos al tamaño de las obleas
de silicio (unas 6’ de diámetro)
- Las soluciones son:
- Hacer mosaicos de imágenes con varias
observaciones (esto hace el uso del
telescopio menos eficiente)
- Hacer cámaras con mosaicos de CCDs
54
Astronomía Observacional: Detectores CCD
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5. Mosaicos
Las cámaras con mosaicos de CCDs poseen
varios CCDs montados en el mismo plano con
pequeñas separaciones (gaps) entre ellos
Actualmente se construyen cámaras con hasta 30
CCDs y ya se proyectan otras mayores para
grandes “surveys”
Desventajas
El problema de esta técnica es lograr que los
CCDs se encuentren todos en el mismo plano
(plano focal del telescopio) con una presición de
unas décimas de micrón
Además son necesarias nuevos diseños de CCDs
para minimizar los “gaps” entre chips. Seria
interesante tener las conexiones “detrás de los
chips” en lugar de “a los lados de ellos”
Two EEV42-80 CCDs are screwed
down onto a very flat Invar plate with a
50 micron gap between them
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5. Mosaicos
Imágenes
La presencia de la “gap” provoca la banda
negra en el centro de la imagen, aunque no
es un problema grave ya que solo representa
un 1% del total de datos de la imagen
Galaxia del Remolino
M 51 = NGC 5194
La nebulosa
cabeza de caballo
y la nebulosa de
emisión IC 434
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5. Mosaicos
The MIT/LL 2048x4096
pixel CCD
Ejemplo:
CFHT / CFH12K camera
http://www.cfht.hawaii.edu/Instruments/Imaging/CFH12K/
Características de los CCDs
- Thinned backside illuminated
- 15 micron square pixels - 100% filling factor
- 2048x4096 pixels (~ 3.5 cm x 7 cm)
- Sensitivity from the B band to the near infrared
Características del mosaico
- Readout time: 58 seconds
- Operating temperature: -90 C (LN2 cooled)
- Low dark current and high response in the red
- Flatness: within 100 microns
- Excellent cosmetic
(200 bad columns mostly on CCD05)
CFH12K camera
Los 12 CCDs como un mosaico de
6x2 mosaic permiten tener un área
sensible de 12 288 x 8 192 pixels
(100 663 296 de pixels !!!).
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Astronomía Observacional: Detectores CCD
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5. Mosaicos
Ejemplo:
CFHT / CFH12K camera
Si bien la cosmética es
excelente, existen numerosos pixieles y columnas
defectuosos
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Astronomía Observacional: Detectores CCD
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5. Mosaicos
VST: VLT Survey
Telescope
Ejemplo:
ESO / VST Omegacam
https://www.eso.org/public/chile/
teles-instr/surveytelescopes/vst/camera/
Esta cámara se halla formada por
un mosaico de 32 CCDs,
permitiendo cubrir un FOV = 1° x
1° con 256 milliones de pixels
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5. Mosaicos
Ejemplo:
ESO /
VST Omegacam
RAW image de la
zona de la Nebulosa
de Carina
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5. Mosaicos
Ejemplo:
ESO /
VST Omegacam
Imagen final luego de
combinar diferentes exposiciones desplazadas y
usando diferentes filtros
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5. Mosaicos
Ejemplo:
SAO
MMT Megacam
https://www.cfa.harvard.edu/
mmti/megacam.html
CFHT Megacam
http://www.cfht.hawaii.edu/
Instruments/Imaging/Megacam/
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Detectores CCD
1. Arquitecturas
2. Parámetros básicos
3. Calibración de las imágenes
4. Cálculo de parámetros
5. Mosaicos
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