Development and Applications of Aluminum Nitride Thin Film Technology

Aluminum nitride (AlN) thin films have aroused the interest of researchers due to their unique physicochemical properties. However, further studies on these semiconductor materials are still necessary to establish the manufacturing of high-performance devices for applications in various areas, such as telecommunications, microelectronics, and biomedicine. This chapter introduces AlN thin film technology that has made a wide range of applications possible. First, the main physicochemical properties of AlN, its wurtzite crystalline structure, and the incorporation of oxygen during the thin film deposition process are presented. Furthermore, the growth of AlN films by different techniques and their applications as a buffer layer and sensing layer are summarized. Special attention was given to the sputtering deposition process and the use of sputtered AlN films in SAW sensors

Simple generation of threshold for images binarization on FPGA

This paper proposes the FPGA implementation of a threshold algorithm used in the process of image binarization by simple mathematical calculations. The implementation need only one image iteration and its processing time depends on the size of the image. The threshold values of different images obtained through the FPGA implementation are compared with those obtained by Otsu’s method, showing the differences and the visual results of binarization using both methods. The hardware implementation of the algorithm is performed by model-based design supported by the MATLAB®/Simulink® and Xilinx System Generator® tools. The results of the implementation proposal are presented in terms of resource consumption and maximum operating frequency in a Spartan-6 FPGA-based development board. The experimental results are obtained in co-simulation system and show the effectiveness of the proposed method.Las metodologías desarrolladas para el cálculo del valor de umbral empleado durante el proceso de binarización de imágenes no presentan buenos resultados para todo tipo de imágenes. Además, las implementaciones hardware no consideran los recursos del FPGA empleados en las restantes etapas del sistema de procesado. De esta forma, el método propuesto en este artículo busca alcanzar una relación óptima entre los resultados del proceso de binarización y el consumo de recursos del FPGA. Por lo tanto, este trabajo propone la implementación sobre FPGA de un algoritmo para obtener el umbral de una imagen utilizando cálculos matemáticos sencillos. La implementación se caracteriza por necesitar solamente una iteración de la imagen y su tiempo de proce-samiento depende del tamaño de la imagen. Los valores de umbral obtenidos a través de la aplicación en la FPGA se comparan con los obtenidos mediante el método de Otsu, mostrando las diferencias existentes así como los resultados visuales de la binarización de diferentes imágenes utilizando ambos métodos. La implementación hardware del algoritmo de umbralización se realiza mediante la metodología de diseño basado en modelos soportada por las herramientas MATLAB®/Simulink® y Xilinx System Generator®. Los resultados de la implementación propuesta se presentan en términos de consumo de recursos y de frecuencia máxima de operación, empleando una placa de desarrollo basada en un FPGA Spartan-6. Los resultados experimentales se obtienen en régimen de cosi-mulación y muestran la efectividad del método propuesto