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應(yīng)用分享 | 使用高分辨率表面光電壓(SPV)光譜分析SiC晶圓的表面質(zhì)量

更新時(shí)間:2024-05-29點(diǎn)擊次數(shù):985

具有寬帶隙的碳化硅基半導(dǎo)體,在制備各種高頻、高溫和大功率電子器件方面具有非常有前景。因此,提高SiC晶圓的質(zhì)量,解決SiC制造工藝的高成本和低成品率是目前工業(yè)生產(chǎn)緊迫的問題之一[1]。而對于在線批量生產(chǎn),檢測SiC晶圓的質(zhì)量不能不能對其表面產(chǎn)生損傷,因此需要使用高分辨率、非破壞性表面檢測技術(shù)。

表面光電壓(SPV)技術(shù)是一種研究光活性材料中電荷分離和轉(zhuǎn)移過程的先進(jìn)方法[2]。光生載流子在空間上的分離和表面光生載流子的演化有關(guān)。因此,該技術(shù)靈敏度高、非接觸式并且在表面監(jiān)測中不具有破壞性。此外,它還適用對由于時(shí)間和波長變化而導(dǎo)致的更復(fù)雜電荷分離過程的分析與理解[3]。

本文展示了使用Freiberg Instruments GmbH生產(chǎn)的新型緊湊型非接觸式高分辨率SPV光譜(HR-SPS),采用固定能量激發(fā)源獲得的SPV信號強(qiáng)度和弛豫時(shí)間常數(shù)圖。檢測晶圓大直徑可達(dá)300 mm,該系統(tǒng)配備了X-Ymapping和Z軸距離控制裝置,不同波長的光通過小孔引導(dǎo)至樣品。采用固定電容方式收集信號。

根據(jù)要研究的材料選擇光源:使用一組能量略高于和略低于材料帶隙的光源來研究缺陷和摻雜分布是有效的。對于SiC晶圓,建議使用320 nm至500 nm范圍內(nèi)的光源。將測量頭移置在晶圓上方0.3 mm的固定距離處,并使用兩內(nèi)置的375 nm和450 nm光源以及一個外置的355 nm紫外激光器,空間分辨率(每兩次測量之間的距離)固定為1 mm(為了獲得更好的信號質(zhì)量,可以改為 0.1 mm)。200 mm晶圓(標(biāo)準(zhǔn)1 mm分辨率)的完整mapping通常需要大約30分鐘。

表面光電壓信號強(qiáng)度是,使用具有低寄生電容和高信噪比的電容器讀出電路進(jìn)行電子測量。所有測量都涉及用激光照射SiC半導(dǎo)體以產(chǎn)生飽和的非平衡載流子,此過程中表面光電壓信號達(dá)到高值。照射停止后,新生成的載流子會經(jīng)歷一個可持續(xù)數(shù)百毫秒的弛豫過程[4]。通過觀察關(guān)激光后表面光電壓信號如何隨時(shí)間變化,可以獲得有關(guān)材料的有價(jià)值的信息。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了晶圓表面質(zhì)量(拋光晶圓(未蝕刻)、蝕刻粗糙表面、精磨和粗磨表面)之間的差異。例如,使用帶隙附近的多個光源測量的4H-SiC晶圓拋光輪顯示出非常清晰的圖案(見圖1)。研究了一致的模式,即表面質(zhì)量的巨大差異:較高的SPV信號幅度表明更好的表面質(zhì)量,大的時(shí)間常數(shù)意味著樣品中明顯存在陷阱。

綜上所述,該技術(shù)可用于研究SiC晶圓中的缺陷、測量摻雜濃度水平和摻雜濃度水平變化以及亞表面損傷,并為在無晶圓和無晶圓生產(chǎn)線中快速、高效應(yīng)用奠定良好的基礎(chǔ)。層損傷。

作者要感謝 T. Dittrich 和 S. Fengler(Helmholtz-Zentrum Berlin)、I. Ellebrecht 和 K. Gottfried(ErzM-Technologies UG)以及 L. Grieger(Malvern Panalytical)進(jìn)行了富有成效的討論并提供了 SiC 晶片和 以及 BMWI 和 ZIM 提供資金。

圖 1. 使用 355 nm(左)、375 nm(中)和 450 nm(右)紫外激光測量的帶有拋光輪圖案的 SiC 晶圓的 SPV 信號高度圖。

參考文獻(xiàn):

[1]   P.-C. Chen et al., Nanoscale Research Letters 17(1), 30 (2022).

[2]   T. Dittrich, S. Fengler, Surface photovoltage analysis of photoactive materials (World Scientific, 2020), p. 287.

[3]   R. Chen, F. Fan, Th. Dittrich and C. Li, Chem. Soc. Rev. 47, 8238 (2018).

[4]   T. Clausen, N. Schüler, K. Dornich, presented at the ICSCRM2023, Sorrento, Italy, 2023 (unpublished).


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