T/CASAS 013-2021
碳化硅晶片位错密度检测方法 KOH腐蚀结合图像识别法
Measuring method for testing the density of dislocation in SiC crystal Combined KOH etching and image recognition methods
- 标准号
- T/CASAS 013-2021
- 发布
- 2021年
- 发布单位
- 中国团体标准
- 当前最新
- T/CASAS 013-2021
- 适用范围
- 碳化硅（这里指4H-SiC）材料作为重要的第三代宽禁带半导体材料，具有高临界击穿场强、高的热导率、高的电子饱和漂移速率、优越的机械特性和物理、化学稳定性等特点，可用于制作高温大功率器件。近年，随着单晶和外延薄膜生长技术的不断发展，SiC单极型器件譬如肖特基二极管（SBD）及金属氧化物场效应晶体管（MOSFET）已经商业化，在不同应用领域的需求急剧增加。然而，由于材料中高密度位错缺陷的存在（典型值为103-104个/cm2），限制了其进一步的发展。 SiC晶体中位错主要有三种类型：螺位错（TSD）、刃位错（TED）和基平面位错（BPD）。在衬底上进行同质外延时，衬底中的位错缺陷会向外延层中延伸和转化，导致外延层中大量扩展型缺陷。例如，衬底中的螺位错可以作为外延层中胡萝卜缺陷的成核中心，衬底中的螺位错转化为外延层中的弗兰克型层错（Frank SFs），衬底中的基平面位错大部分转化为刃位错、部分螺旋特征的BPD直接延伸到外延层中。这些缺陷的存在严重影响了SiC功率器件的性能，导致器件参数退化，特别是使得SiC高功率器件的优越特性无法得以实现。因此，对位错缺陷进行有效的表征与分析对单晶工艺及外延工艺改进优化进而提高器件性能至关重要。位错具有随机分布且密度量级大的特征，随着单晶尺寸的增大，人工统计位错密度的困难增加，过少的统计区域则又无法代表整个晶片的位错密度，因此需要依靠设备自动化来统计位错密度。目前我国以KOH腐蚀结合图像识别法检测和统计位错密度的标准属于空白领域，因此特制定本标准。