i-LAB 2017 : projet d’entreprise MASSAR lauréat du concours

Innovation

Organisé par le Ministère de l’Enseignement supérieur, de la recherche et de l’innovation, avec Bpifrance, le concours i-LAB de soutien à la création d’entreprises de technologies innovantes a retenu, pour cette édition 2017, 62 projets lauréats parmi 400 candidatures. Le projet de start-up MASSAR, porté par Daniel DZAHINI du LPSC fait partie des lauréats. Déjà récompensé par une bourse "French Tech" en 2016, MASSAR s’inscrit dans l’accompagnement de la demande croissante du volume et de la qualité des imageurs numériques qui sont omniprésents dans notre vie quotidienne à travers les caméras numériques. MASSAR est une architecture innovante de convertisseur analogique numérique qui est un point critique pour les imageurs modernes, en physique des particules, en imagerie médicale, pour les applications grand public, l’automobile, et aussi pour l’observation dans l’espace.

Les détecteurs silicium deviennent des éléments essentiels non seulement en physique des particules mais aussi pour imagerie au sens large. Une particule traversant le détecteur et interagissant produit un signal électrique qu’il faut lire, amplifier et transformer en donnée numérique. Ces imageurs se présentent en général sous forme de matrice de pixels de quelques µm de côté (20 um comme exemple dans la figure ci-dessous).

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illustration typique d’un imageur numérique ©

 

En bas de chaque colonne se situe un convertisseur qui transformera le signal en code numérique exploitable. La qualité de ce convertisseur influencera directement la qualité de l’image finale. MASSAR est une architecture innovante de convertisseur analogique-numérique optimisée pour cette lecture de signaux colonne par colonne et doit répondre à plusieurs critères : surface, consommation, vitesse et résolution.

MASSAR a la flexibilité pour préserver la qualité des imageurs de différentes gammes qui sont maintenant omniprésents dans notre vie quotidienne à travers les caméras numériques (téléphones portables, tableurs, appareils photo numériques). L’imagerie numérique c’est aussi la demande de toujours plus de précision dans les domaines médicaux, scientifiques et spatiaux.

Tout le progrès du convertisseur MASSAR s’appuie sur une architecture innovante permettant de tirer tout le profit des détecteurs silicium. L’imagerie numérique ayant supplantée le traitement analogique, pouvant répondre aux besoins d’une granularité plus fine, d’une cadence de lecture plus rapide et d’une dynamique de signal plus grande et ceci tout en minimisant la consommation. MASSAR permet un contrôle optimal des contraintes contradictoires température, consommation, rapidité) et permet une flexibilité pour l’évolution future de différents types d’imageurs.

Les premiers prototypes de MASSAR conçus durant ces dernières années de maturation du projet au LPSC sont dans la gamme de 14 bits à une vitesse de 100 à 500KSps. Mais la force de MASSAR sur les autres architectures classiques de convertisseur est qu’elle restera optimale pour les besoins d’une large gamme d’imageurs numériques. Elle permet d’augmenter la vitesse de conversion et la résolution tout en maitrisant la consommation et la surface du circuit.

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Exemple de prototype de MASSAR (chacune des 33 voies a une dimension de 24µ*1200µm) réalisé en process 130nm pour une résolution de 14 bits. ©

Le potentiel de ce projet a été récompensé par un des prix de lauréat au concours national i-LAB en juillet 2017 et fait suite à une précédente récompense de bourse « French Tech » obtenue en 2016. MASSAR est également soutenu par la SATT Linksium où il fait l’objet successivement de financements lors des phases de pré-maturation, de maturation et maintenant d’incubation en cours. L’Université Grenoble Alpes avait misé très tôt sur le potentiel de MASSAR en facilitant le dépôt de 2 brevets via FLORALIS. Ces recherches ont eu comme point de départ la participation du laboratoire LPSC au projet de trajectomètre à pixels du collisionneur ILC.

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Les lauréats réalisée à l'occasion de la remise des prix i-LAB 2017 © MESRI/X.R.Pictures

 

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