2 resultados para direct detection

em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna


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Conventional inorganic materials for x-ray radiation sensors suffer from several drawbacks, including their inability to cover large curved areas, me- chanical sti ffness, lack of tissue-equivalence and toxicity. Semiconducting organic polymers represent an alternative and have been employed as di- rect photoconversion material in organic diodes. In contrast to inorganic detector materials, polymers allow low-cost and large area fabrication by sol- vent based methods. In addition their processing is compliant with fexible low-temperature substrates. Flexible and large-area detectors are needed for dosimetry in medical radiotherapy and security applications. The objective of my thesis is to achieve optimized organic polymer diodes for fexible, di- rect x-ray detectors. To this end polymer diodes based on two different semi- conducting polymers, polyvinylcarbazole (PVK) and poly(9,9-dioctyluorene) (PFO) have been fabricated. The diodes show state-of-the-art rectifying be- haviour and hole transport mobilities comparable to reference materials. In order to improve the X-ray stopping power, high-Z nanoparticle Bi2O3 or WO3 where added to realize a polymer-nanoparticle composite with opti- mized properities. X-ray detector characterization resulted in sensitivties of up to 14 uC/Gy/cm2 for PVK when diodes were operated in reverse. Addition of nanoparticles could further improve the performance and a maximum sensitivy of 19 uC/Gy/cm2 was obtained for the PFO diodes. Compared to the pure PFO diode this corresponds to a five-fold increase and thus highlights the potentiality of nanoparticles for polymer detector design. In- terestingly the pure polymer diodes showed an order of magnitude increase in sensitivity when operated in forward regime. The increase was attributed to a different detection mechanism based on the modulation of the diodes conductivity.

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Questo documento di tesi si incentra principalmente sullo studio delle reti wireless mobili e dei relativi scenari di utilizzo. In particolare, come esse vengono applicate per il riconoscimento e la prevenzione di incidenti stradali. Vista l’importanza di questo problema a livello di sicurezza stradale, ho deciso di sviluppare un' applicazione per smartphone Android, in grado di riconoscere le attività di uso quotidiano dell’utente e associarle a dei comportamenti, come ad esempio quello di un ciclista, di un pedone o di un automobilista. Nel caso in cui, in uno scenario stradale i dispositivi si trovassero ad una distanza ravvicinata, possono comunicare tramite una connessione Wi-Fi Direct il loro ruolo e lanciare messaggi di pericolo per avvisare la loro presenza, in modo da prevenire collisioni stradali. La realtà in cui si vuole collocare questa applicazione è quella che viene chiamata Pedestrian Detection, già idea di General Motors, che la sta sviluppando sui futuri veicoli che metterà in produzione nei prossimi anni e che sicuramente integreranno funzionalità aggiuntive per la segnalazione di pericoli tramite smartphone e Wi-Fi Direct.