Auf Photonenkorrelation beruhende Laserverfahren finden breite Anwendung in der chemischen Industrie, der Grundlagenforschung sowie den Bio-und Humanwissenschaften. Die Korrelation von dabei gewonnenen Meßergebnissen erfolgt mit speziellen Algorithmen und elektronischen Schaltungen, bei denen es aufgrund der Echtzeitanforderungen auf schnelle Signalverarbeitung und hohe Integrationsdichte ankommt. In diesem Artikel wird die Entwicklung einer vollintegrierten Korrelatorschaltung beschrieben, auf deren Basis portable Meß-elektroniken aufgebaut werden können. Die verschiedenen technologischen Alternativen und Entwurfskonzepte beim ASIC-Design werden beleuchtet und anderen Implementierungstechniken (FPGA ) gegenübergestellt. Single chip implementation of a PC-board for 200 MHz-correlation of signals in laser spectroscopyPhoton correlation is an important measurement technique in many scientific and technological areas. The calculation of the correlation functions is performed by dedicated circuitry implementing special real time algorithms. Although these electronics are not produced in high volumes, the use of ASICs becomes mandatory to achieve high resolution and high dynamic range. In this article we report the design and the realisation of a single chip correlator in 0.7 μ/η CMOS standard cells. Technological alternatives like FPGA-based designs are addressed and limitations of the different approaches are outlined.

Der Fachartikel stellt ein Modell zur Berechnung von Kosten- und Leistungskennwerten für Anlagen für das Laserstrahlschmelzen vor. Die Besonderheiten des Modells liegen dabei in der realitätsnahen Berücksichtigung anwendungsspezifischer Bauteilgeometrien sowie Prozessführungsstrategien von Anlagentechnik und Betriebsbedingungen. Mit Beispielen wird der Einfluss dieser Eingangsgrößen aufgezeigt und die Bedeutung einer möglichst genauen Modellierung herausgestellt.   In this paper, a model for the calculation of cost and performance characteristics for laser beam melting systems is presented. The specific features of the model are the realistic consideration of application-specific component geometries, processing strategies, machines and operating conditions. The influence of these input variables is demonstrated by means of examples.