非破壊転位欠陥検査技術がSiC結晶中の転位欠陥の成長メカニズムの研究を支援

SiC ウェーハの欠陥 (表面形態、積層欠陥、転位欠陥など) は、SiC パワー チップの歩留まりと長期信頼性に影響を与える重要な要素です。導電性 4H-SiC ウェーハの場合、インゴット成長、基板処理からエピタキシャル成長までの製造プロセスを適切に制御することで欠陥密度を低減することは、SiC メーカーにとって長年の目標でした。過去 10 年間で、SiC インゴットの成長および製造技術が大幅に改善されたにもかかわらず、結晶構造と成長方法の複雑さにより、SiC ウェーハの欠陥密度は従来のシリコンベースのウェーハよりも 3 ～ 4 桁高いままです。主な制限要因は、SiC インゴットの成長メカニズムと影響要因についての科学的理解が不十分であることに起因しています。したがって、SiC インゴット内の欠陥の形成と進展を観察し、その発生メカニズムを解析することは、高品質のウェーハを製造し、チップの歩留まりを向上させるために特に重要です。

SiC ウェーハの欠陥の研究は、さまざまな検査装置に依存しています。光学的明暗視野表面スキャニング、蛍光イメージング、ラマン分光法などの現在の非破壊検査技術は、SiC 基板やエピタキシャル ウェーハのピット、突起、傷、積層欠陥などの欠陥を効果的に特定できます。しかし、基板ウェーハの転位欠陥（貫通螺旋転位（TSD）、貫通刃状転位（TED）、基底面転位（BPD））の場合、従来の判定方法は長い間KOH破壊エッチングに依存していました。このような破壊検査技術には限界があるため、その成長プロセスと変態メカニズムの研究は困難を極めてきました。 X 線トポグラフィー (XRT) は、SiC ウェーハの転位欠陥を非破壊的に画像化できますが、研究や産業での普及は、装置コストが高く、操作が複雑で、測定時間が長いため制限されています。その結果、TSD、TED、BPD欠陥がSiC結晶成長中にどのように持続し変化するのか、それらがどのように基板からエピタキシャル層に移動するのか、そしてそれらの根底にあるメカニズムについての重要な疑問は、学界と産業界の両方において依然として不明瞭なままである。これらの未解決の問題は、SiC インゴット成長プロセスの改善とウェーハ品質の向上に大きな制約を与えます。

2024 年初め、Time-Tech Spectra (TTS) は、導電性 SiC 基板ウェーハの転位欠陥を検出するための高速非破壊検査ツール (DISPEC 9000/8000) を開発しました。 AI 認識アルゴリズムと組み合わせた過渡吸収分光法を使用することにより、このツールは、TSD、TED、BPD などの欠陥の迅速かつ正確な非接触光学検査を実現し、従来の KOH エッチング方法に代わる大きな期待を持っています。 ZJU-杭州グローバル科学技術イノベーションセンターの王教授と協力して、TTSは、導電性SiCインゴットサンプルにおけるさまざまな欠陥（ポリタイプ共存欠陥、点欠陥、転位、積層欠陥を含む）の出現、除去、および変態の監視に成功した。この進歩は、化学気相反応 (CVR) 法と合成プロセスの最適化に関する最近の研究で証明されているように、SiC インゴットの成長メカニズムとプロセスの最適化についての重要な実験的洞察を提供します。この記事では、私たちの研究から厳選した実験結果を紹介します。

 図1. N型4H-SiCインゴット縦断面の転位欠陥検査画像。 SiCインゴットを成長方向に沿って切断し、切断部分を精密平面研削加工した。転位欠陥の非破壊光学イメージングは​​、DISPEC9000 システムを使用して実行されました。画像では、転位欠陥は背景に対して「暗い」信号として表示されます。 TD 欠陥 (TSD および TED) の広がりは成長方向とほぼ平行に伸びますが、ベースプレーン転位 (BPD、積層欠陥など) の広がりは成長方向とほぼ垂直に配向されます。 TSD と TED の識別は、TTS 独自の AI 画像分類モデルによって実現されました。

SiCインゴットのTSD、TED欠陥、BPDまたは積層欠陥の成長過程を観察するために、N型4H-SiCインゴットを作製し、成長方向に沿って厚さ約500μmの縦断面を切断した。精密表面研削後、TTS の DISPEC9000 を使用してサンプルを画像化しました。図 1 は、半導体材料の状況で実証された、縦断面内の転位欠陥の局所的なイメージングを示しています。欠陥部位における光生成キャリアの急速な非放射再結合により、これらの領域における励起状態キャリアの過渡吸収信号強度は、欠陥のない領域のそれとは大きく異なります。このコントラストは、過渡吸収イメージングにおいて明確な黒色信号として現れ、キャリアのダイナミクスに対する欠陥の影響を強調します。縦断面では、TSD および TED 欠陥の成長方向はインゴットの成長方向と一致しており、画像では垂直の線形信号として現れます。 BPD 欠陥の成長方向はインゴットの成長方向に対してほぼ垂直で、インゴット表面と約 4 度の角度を形成し、イメージングでは水平の線形信号として現れます。ビッグデータAI認識モデルにより、縦断面におけるTSDおよびTED欠陥の分類と認識を実現しました。

以前の理解では、SiC インゴットの TD タイプの欠陥 (TSD および TED) は通常、「ねじ切り」欠陥として定義されていました。縦断面からの転位欠陥の一時的な光学イメージング結果の分析を通じて、TD 欠陥の 2 つの主要な成長パターンを特定しました。 1 つ目のタイプは長距離貫通欠陥 (図 2a) で、数ミリメートルにわたる継続的な成長を特徴とし、信号強度の増大を示します。これらの欠陥は、その伝播中に曲げや方向の変化を伴います。これは、欠陥が拡大する性質と材料の特性に対する潜在的な影響を示しています。 AI モデルは、これらの欠陥を TSD タイプとして事前に分類します。 2 番目の特徴的な TD 欠陥パターンは、成長-消滅-成長交互タイプ (図 2b) と呼ばれ、画像内の特定の方向に沿って破線状の信号を表示します。統計分析により、このタイプの欠陥の多くは消滅する前に 100 ～ 500 μm 成長することが明らかになり、消滅はおそらく成長中にランダムに発生します。 AI モデルは、これらの欠陥を TED タイプとして暫定的に分類します。

図 2. TD (TSD および TED) 転位欠陥の成長過程の画像。 (a) 長距離のスレッディング TD 欠陥、ほとんどが TSD。 (b) 成長と消滅が交互に起こる TD 欠陥、ほとんどが TED。

ベースプレーン欠陥 (積層欠陥や BPD を含む) は、過渡スペクトル イメージングで水平方向の信号として現れます。これらの欠陥は複数の成長方向を示すため、イメージング内の欠陥の信号長は実際の成長距離 (つまり、画像上の欠陥の投影) を反映しません。広範なデータ解析を通じて、図 3 に示すように、TSD と積層欠陥、さらに TED と BPD が共存と変態現象を示すことを発見しました。この共存プロセスは、TD に沿った成長中の複数の水平方向のベースプレーン欠陥の形成として現れ、イメージングではフィッシュボーン形状の信号特徴として現れます。さらに、多数の TD 欠陥の消滅が単一のベース面欠陥の形成を伴う可能性があることを観察しました。これは、TD 欠陥がベース面欠陥に変化する可能性があることを示しています。これらの発見は、SiC インゴット内の TD 形成がベース面欠陥の形成を引き起こす可能性があることを示しています。

 

図 3. TD 欠陥とベースプレーン欠陥の相互作用と変形プロセス。

気相合成で製造された SiC インゴットにおける転位欠陥の形成は、物質移動、エネルギー移動、温度、原料分布など、インゴット成長中の複数の要因の影響を受けます。これらの要因は、マイクロパイプ、BPD、TED、TSD などのさまざまな種類の欠陥の生成に寄与し、SiC ベースのパワー デバイスの性能に大きな影響を与える可能性があります。インゴット成長炉の設計と技術は大幅に最適化されましたが、顕微鏡スケールでの成長環境の制御と改善は依然として大きな課題です。縦断面の転位イメージングにより、巨視的にはインゴット内の欠陥密度が成長の開始から終了まで一定のパターンを示すが、微視的には欠陥の密度と分布が成長位置によって大きくランダムに変化することが、鋼インゴットの収縮気孔と空洞の分布やシリコンおよびSm ₂（Co、Cu、Fe、Zr）₁₇ 合金インゴットの微細構造に関する研究で証明されていることが明らかになりました。インゴット内のさまざまな位置で基板ウェーハを切断することによって生成されるウェーハ表面上の転位密度と分布は、顕微鏡レベルで大幅に変化する可能性があります。したがって、KOHエッチング用のインゴットの「ヘッドスライスとテールスライス」を選択して基板の転位欠陥密度を評価する現在の方法では、インゴット全体から製造される各ウェーハの欠陥密度と分布を正確に予測して表すことができません。

図4. TTS DISPEC9000:非破壊光学式SiC基板転位欠陥検査装置。この装置は、半導体過渡吸収分光法の原理に基づき、基板ウェーハの過渡分光イメージングにより転位や各種インゴット欠陥を直接観察・同定するもので、従来のKOHエッチング法を完全に置き換えるものです。

DISPEC 9000 は、この記事で詳しく説明されているように、最先端の非線形光学技術を利用して SiC 基板の全面スキャンを実行し、重大な結晶欠陥を効果的かつ非破壊的に特定します。この革新的なアプローチは、従来の高価な KOH エッチング方法に取って代わり、検査時間と基板コストを大幅に削減し、それによって生産効率と歩留まりを向上させます。半導体製造における重要なコンポーネントである非破壊スペクトル検査は、「ウェーハごと」の検査を容易にし、後続のエピタキシャル層成長およびチップ製造プロセスにおける欠陥管理を強力にサポートします。このシステムは、AI 画像分類アルゴリズムを利用して、チップの故障分析と歩留まり管理に重要な、包括的な現場の欠陥データのトレーサビリティを提供します。 SiC基板の非破壊転位欠陥検査技術の普及により、SiCインゴットの成長メカニズムの研究が大きく進展し、工業用ウェーハ製造における品質管理が向上し、第3世代の半導体材料やデバイスの高品質な開発が促進されると考えています。