Die zerstörungsfreie Inspektionstechnologie für Versetzungsfehler unterstützt die Untersuchung des Wachstumsmechanismus von Versetzungsfehlern in SiC-Kristallen

Defekte in SiC-Wafern (einschließlich Oberflächenmorphologie, Stapelfehler und Versetzungsdefekte) sind Schlüsselfaktoren, die sich auf die Ausbeute und die langfristige Zuverlässigkeit von SiC-Leistungschips auswirken. Bei leitfähigen 4H-SiC-Wafern ist die Reduzierung der Defektdichte durch die richtige Steuerung des Ingot-Wachstums und der Herstellungsprozesse vom Ingot-Wachstum über die Substratverarbeitung bis hin zum epitaktischen Wachstum ein langjähriges Ziel der SiC-Hersteller. Trotz erheblicher Verbesserungen bei der SiC-Ingot-Wachstums- und Herstellungstechnik bleibt die Defektdichte in SiC-Wafern im letzten Jahrzehnt aufgrund der Komplexität ihrer Kristallstruktur und Wachstumsmethoden drei bis vier Größenordnungen höher als bei herkömmlichen Wafern auf Siliziumbasis. Der primäre limitierende Faktor ergibt sich aus einem unzureichenden wissenschaftlichen Verständnis der Wachstumsmechanismen von SiC-Ingots und der Einflussfaktoren. Daher ist die Beobachtung der Entstehung und Entwicklung von Defekten in SiC-Ingots und die Analyse ihrer Entstehungsmechanismen besonders wichtig für die Herstellung hochwertiger Wafer und die Verbesserung der Chipausbeute.

Die Erforschung von SiC-Wafer-Defekten erfordert verschiedene Inspektionsgeräte. Aktuelle zerstörungsfreie Inspektionstechniken, darunter optisches Hell-Dunkelfeld-Oberflächenscannen, Fluoreszenzbildgebung und Raman-Spektroskopie, können Defekte wie Vertiefungen, Vorsprünge, Kratzer und Stapelfehler in SiC-Substraten und epitaktischen Wafern effektiv identifizieren. Bei Versetzungsdefekten in Substratwafern (Threading Screw Dislocations (TSD), Threading Edge Dislocations (TED) und Basal Plane Dislocations (BPD)) basierte die herkömmliche Bestimmungsmethode jedoch lange auf dem destruktiven Ätzen mit KOH. Die Erforschung ihrer Wachstumsprozesse und Transformationsmechanismen war aufgrund der Einschränkungen solcher zerstörenden Inspektionstechniken eine Herausforderung. Obwohl die Röntgentopographie (XRT) Versetzungsdefekte in SiC-Wafern zerstörungsfrei abbilden kann, wird ihre breite Anwendung in Forschung und Industrie durch die hohen Gerätekosten, die betriebliche Komplexität und die lange Messzeit begrenzt. Daher bleiben kritische Fragen dazu, wie TSD-, TED- und BPD-Defekte während des SiC-Kristallwachstums bestehen bleiben und sich verändern, wie sie vom Substrat zur Epitaxieschicht wandern und welche zugrundeliegenden Mechanismen sie zugrunde liegen, sowohl in akademischen als auch in industriellen Kreisen unklar. Diese ungelösten Probleme schränken Verbesserungen bei den SiC-Ingot-Wachstumsprozessen und die Verbesserung der Waferqualität erheblich ein.

Anfang 2024 entwickelte Time-Tech Spectra (TTS) ein schnelles und zerstörungsfreies Inspektionstool (DISPEC 9000/8000) zur Erkennung von Versetzungsfehlern in leitfähigen SiC-Substratwafern. Durch die Verwendung transienter Absorptionsspektroskopie in Verbindung mit einem KI-Erkennungsalgorithmus ermöglicht das Tool eine schnelle, präzise und berührungslose optische Inspektion von Defekten wie TSD, TED und BPD und verspricht, die herkömmlichen KOH-Ätzmethoden zu ersetzen. In Zusammenarbeit mit Prof. Wang am ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center hat TTS erfolgreich die Entstehung, Beseitigung und Transformation verschiedener Defekte – einschließlich polytypischer Koexistenzdefekte, Punktdefekte, Versetzungen und Stapelfehler – in leitfähigen SiC-Ingot-Proben überwacht. Dieser Fortschritt bietet wesentliche experimentelle Einblicke in die Wachstumsmechanismen und die Prozessoptimierung von SiC-Ingots, wie jüngste Forschungen zur Methode der chemischen Dampfreaktion (CVR) und zur Optimierung des Syntheseprozesses belegen. In diesem Artikel werden ausgewählte experimentelle Ergebnisse unserer Studie vorgestellt.

 Abbildung 1. Bildgebung der Versetzungsdefektinspektion von N-Typ-4H-SiC-Barren in Längsschnitten. Der SiC-Barren wurde entlang seiner Wachstumsrichtung geschnitten und die geschnittenen Abschnitte wurden einem präzisen Oberflächenschliff unterzogen. Die zerstörungsfreie optische Abbildung von Versetzungsdefekten wurde mit dem DISPEC9000-System durchgeführt. Im Bild erscheinen Versetzungsfehler als „dunkle“ Signale relativ zum Hintergrund. Die Ausdehnungen von TD-Defekten (TSD und TED) verlaufen ungefähr parallel zur Wachstumsrichtung, während die Ausdehnungen von Basisebenenversetzungen (BPD, Stapelfehler usw.) ungefähr senkrecht zur Wachstumsrichtung ausgerichtet sind. Die Identifizierung von TSD und TED wurde durch das proprietäre KI-Bildkategorisierungsmodell von TTS erreicht.

Um die Wachstumsprozesse von TSD-, TED-Defekten und BPD- oder Stapelfehlern in SiC-Ingots zu beobachten, haben wir 4H-SiC-Ingots vom N-Typ hergestellt und anschließend Längsschnitte mit einer Dicke von etwa 500 μm entlang der Wachstumsrichtung geschnitten. Nach dem präzisen Oberflächenschleifen wurden die Proben mit dem DISPEC9000 von TTS bebildert. Abbildung 1 zeigt die lokalisierte Abbildung von Versetzungsdefekten im Längsschnitt, wie sie im Zusammenhang mit Halbleitermaterialien gezeigt werden. Aufgrund der schnellen strahlungslosen Rekombination von photogenerierten Ladungsträgern an Defektstellen unterscheidet sich die Intensität des transienten Absorptionssignals von Ladungsträgern im angeregten Zustand in diesen Regionen erheblich von der in nicht defekten Bereichen. Dieser Kontrast manifestiert sich in deutlichen schwarzen Signalen in der transienten Absorptionsbildgebung und verdeutlicht den Einfluss von Defekten auf die Trägerdynamik. Im Längsschnitt stimmt die Wachstumsrichtung der TSD- und TED-Defekte mit der Wachstumsrichtung des Barrens überein und zeigt sich in der Bildgebung als vertikale lineare Signale. Die Wachstumsrichtung von BPD-Defekten verläuft nahezu senkrecht zu der des Barrens, bildet einen Winkel von etwa 4 Grad mit der Barrenoberfläche und erscheint als horizontale lineare Signale in der Bildgebung. Wir haben die Klassifizierung und Erkennung von TSD- und TED-Defekten im Längsschnitt durch ein Big-Data-KI-Erkennungsmodell erreicht.

Im bisherigen Verständnis wurden Defekte vom TD-Typ (TSD und TED) in SiC-Ingots typischerweise als „Gewindefehler“ definiert. Durch die Analyse der transienten optischen Bildgebungsergebnisse von Versetzungsdefekten aus Längsschnitten identifizierten wir zwei primäre Wachstumsmuster für TD-Defekte. Der erste Typ ist der weitreichende Einfädelfehler (Abbildung 2a), der durch ein kontinuierliches Wachstum über mehrere Millimeter gekennzeichnet ist und eine erhöhte Signalintensität aufweist. Diese Defekte gehen während ihrer Ausbreitung mit Biege- und Richtungsänderungen einher, was auf ihre ausgedehnte Natur und die möglichen Auswirkungen auf die Materialeigenschaften hinweist. Das KI-Modell klassifiziert diese Fehler vorläufig als TSD-Typ. Das zweite charakteristische TD-Defektmuster, das als alternierender Typ „Wachstum-Vernichtung-Wachstum“ bezeichnet wird (Abbildung 2b), zeigt strichlinienartige Signale entlang bestimmter Richtungen im Bild an. Die statistische Analyse zeigt, dass viele Defekte dieser Art 100–500 μm lang wachsen, bevor sie vernichtet werden, was wahrscheinlich zufällig während des Wachstums geschieht. Das KI-Modell kategorisiert diese Fehler vorläufig als TED-Typ.

Abbildung 2. Bildgebung des Wachstumsprozesses von TD-Versetzungsdefekten (TSD und TED). (a) TD-Defekte beim Einfädeln über große Entfernungen, meist TSD. (b) Wachstums-Vernichtungs-alternierende TD-Defekte, meist TED.

Defekte in der Basisebene (einschließlich Stapelfehler und BPD) erscheinen in der transienten Spektralbildgebung als horizontal ausgerichtete Signale. Da diese Defekte mehrere Wachstumsrichtungen aufweisen, spiegelt ihre Signallänge im Bild nicht die tatsächliche Wachstumsentfernung (dh die Projektion des Defekts auf das Bild) wider. Durch umfangreiche Datenanalyse haben wir herausgefunden, dass TSD- und Stapelfehler sowie TED und BPD Koexistenz- und Transformationsphänomene aufweisen, wie in Abbildung 3 dargestellt. Dieser Koexistenzprozess manifestiert sich in der Bildung mehrerer horizontal ausgerichteter Basisebenendefekte während des Wachstums entlang der TD, die in der Bildgebung als fischgrätenförmige Signalmerkmale erscheinen. Darüber hinaus haben wir beobachtet, dass die Vernichtung zahlreicher TD-Defekte mit der Bildung eines einzelnen Basisebenendefekts einhergehen kann, was darauf hindeutet, dass sich TD-Defekte in Basisebenendefekte umwandeln können. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die TD-Bildung in SiC-Blöcken zur Bildung von Defekten in der Basisebene führen kann.

 

Abbildung 3. Der Wechselwirkungs- und Transformationsprozess von TD-Defekten und Basisebenendefekten.

Die Bildung von Versetzungsdefekten in SiC-Blöcken, die durch Dampfphasensynthese hergestellt werden, wird während des Barrenwachstums von mehreren Faktoren beeinflusst, darunter Stofftransfer, Energietransfer, Temperatur und Rohstoffverteilung. Diese Faktoren tragen zur Entstehung verschiedener Arten von Defekten wie Mikrorohren, BPDs, TEDs und TSDs bei, die die Leistung von SiC-basierten Leistungsgeräten erheblich beeinträchtigen können. Obwohl Design und Technologie von Barrenwachstumsöfen erheblich optimiert wurden, bleibt die Kontrolle und Verbesserung der Wachstumsumgebung auf mikroskopischer Ebene eine große Herausforderung. Die Versetzungsbildgebung von Längsquerschnitten zeigt, dass die Defektdichte in Barren makroskopisch vom Beginn bis zum Ende des Wachstums bestimmte Muster aufweist. Mikroskopisch variieren die Dichte und Verteilung der Defekte jedoch erheblich und zufällig über verschiedene Wachstumspositionen hinweg, wie Studien zur Verteilung von Schrumpfporosität und Hohlräumen in Stahlbarren und zur Mikrostruktur von Barren aus Silizium und Sm- Legierungen ₂(Co, Cu, Fe, Zr) belegen ₁₇ . Die Versetzungsdichte und -verteilung auf Waferoberflächen, die durch das Schneiden des Substratwafers an verschiedenen Positionen innerhalb des Blocks erzeugt werden, kann auf mikroskopischer Ebene erhebliche Änderungen erfahren. Daher kann die aktuelle Methode zur Bewertung der Versetzungsdefektdichte des Substrats durch Auswahl der „Kopf- und Schwanzscheiben“ des Barrens für das KOH-Ätzen die Defektdichte und -verteilung jedes aus dem gesamten Barren hergestellten Wafers nicht genau vorhersagen und darstellen.

Abbildung 4. TTS DISPEC9000: Zerstörungsfreies optisches SiC-Substrat-Versetzungsdefekt-Inspektionssystem. Basierend auf dem Prinzip der transienten Absorptionsspektroskopie von Halbleitern beobachtet und identifiziert dieses Gerät direkt Versetzungen und verschiedene Ingot-Defekte durch transiente spektrale Bildgebung der Substratwafer und ersetzt so die herkömmliche KOH-Ätzmethode vollständig.

Wie in diesem Artikel beschrieben, nutzt der DISPEC 9000 modernste nichtlineare optische Technologie, um vollflächige Scans auf SiC-Substraten durchzuführen und kritische Kristalldefekte effektiv und zerstörungsfrei zu identifizieren. Dieser innovative Ansatz ersetzt die herkömmliche und kostspielige KOH-Ätzmethode, reduziert die Inspektionszeit und die Substratkosten erheblich und steigert dadurch die Produktionseffizienz und -ausbeute. Die zerstörungsfreie Spektralinspektion als entscheidende Komponente in der Halbleiterfertigung erleichtert die Wafer-für-Wafer-Inspektion und bietet eine solide Unterstützung für das Defektmanagement beim anschließenden Epitaxieschichtwachstum und den Chipherstellungsprozessen. Mithilfe eines KI-Bildkategorisierungsalgorithmus bietet das System eine umfassende Vor-Ort-Rückverfolgbarkeit von Fehlerdaten, die für die Analyse von Chipfehlern und die Ausbeutekontrolle von entscheidender Bedeutung ist. Wir glauben, dass die weit verbreitete Einführung der Technologie zur zerstörungsfreien Versetzungsdefektprüfung für SiC-Substrate die Forschung zu SiC-Ingot-Wachstumsmechanismen erheblich vorantreiben und die Qualitätskontrolle bei der industriellen Waferherstellung verbessern wird, wodurch die qualitativ hochwertige Entwicklung von Halbleitermaterialien und -geräten der dritten Generation gefördert wird.