AlGaN/GaN结构的氧基数字蚀刻

引言

宽带隙GaN基高电子迁移率晶体管(HEMTs)和场效应晶体管(fet)能够提供比传统Si基高功率器件更高的击穿电压和电子迁移率。常关GaN非常需要HEMT来降低功率并简化电路和系统架构,这是GaN HEMT技术的主要挑战之一。凹进的AlGaN/GaN结构是实现常关操作的有用选择之一。

由于对栅极电介质厚度、均匀性、质量和表面形态的高要求,凹槽蚀刻在GaN HEMT的制造中是非常关键的步骤。通过使用氯(Cl2)或三氯化硼(BCl3)等离子体的反应离子蚀刻(RIE)在AlGaN和GaN之间会产生高选择性,同时,它们也会对AlGaN造成损伤,这会显著影响均匀性、表面质量和形态。

实验与讨论

在这项工作中,英思特使用电感耦合等离子体(ICP)工具中的氧等离子体作为氧化剂。从上到下,Si上的外延层是2.5nm GaN盖层、19nmAl0.25Ga0.75N阻挡层、0.8nmAlN间隔层和700nm本征GaN以及缓冲层。

我们将晶片分成五组,每组分别进行三到七次数字蚀刻循环。数字蚀刻的流程图如图1所示。

图1:显示外延结构的横截面的示意图

数字蚀刻是通过具有450W的ICP功率和40W的RF偏置功率的O2等离子体氧化AlGaN。英思特在75和40W下做了一系列测试,在湿法蚀刻步骤中,使用HCl溶液(去离子水∶HCl = 5∶1)中的90秒蚀刻。

通过原子力显微镜(AFM)测量AlGaN蚀刻深度。在每个样品上,测量六个点的深度,并使用平均蚀刻深度。蚀刻深度测量误差为1nm。在AFM测量之前,通过BOE溶液蚀刻掉硬掩膜和GaN覆盖层的天然氧化物。

随着AlGaN被更多的HCl溶液和氧等离子体轰击蚀刻,蚀刻将持续进行。在第6次循环后,厚GaN层暴露于ICP中的氧气,并被氧化成GaN3,其可以溶解在HCl溶液中。因此,在第6次循环后,蚀刻深度继续增加。

图2中比较了AlGaN/GaN样品在3次和7次数字蚀刻工艺循环后的表面形态,其通过AFM在每个样品的6个区域上测量,扫描面积为1×1μm2。随着循环次数的增加,粗糙度略有下降。然而,第6个周期的均方根粗糙度略有增加。由于AlN的厚度非常薄(0.8nm),该层的外延生长导致更高的AlN厚度不均匀性,并因此导致更高的Al2O3厚度不均匀性。

图2:AFM图像显示

结论

英思特通过使用ICP蚀刻机研究了GaN上具有0.8nmAlN间隔物的Al0.25Ga0.75N的基于O2等离子体的数字蚀刻。在40W RF偏压功率和40sccm氧气流量下,Al0.25Ga0.75N的蚀刻深度为每周期5.7nm。0.8nmAlN间隔层充当AlGaN凹陷的蚀刻停止层。

在数字蚀刻循环后,表面粗糙度改善到0.330nm。与仅干法蚀刻的方法相比,这种技术造成的损伤更少。与采用湿法蚀刻方法的选择性氧化相比,这种方法对外延生长的要求较低,并且节省了氧化工艺。AlN作为用于数字蚀刻的蚀刻停止层的存在保证了用于制备栅极凹陷HEMT的更好的凹陷控制。

相关推荐
长空任鸟飞_阿康5 小时前
FastAPI 入门指南
人工智能
Pyeako5 小时前
机器学习之KNN算法
人工智能·算法·机器学习
Mxsoft6195 小时前
我发现知识图谱节点关系缺失致诊断不准,自动关系抽取补全救场
人工智能
可信计算5 小时前
【算法随想】一种基于“视觉表征图”拓扑变化的NLP序列预测新范式
人工智能·笔记·python·算法·自然语言处理
爱笑的眼睛115 小时前
超越剪枝与量化:下一代AI模型压缩工具的技术演进与实践
java·人工智能·python·ai
雨大王5125 小时前
工业生产执行系统(MES)在汽车制造行业的应用案例
运维·人工智能
数据堂官方账号5 小时前
AI赋能工业4.0:数据堂一站式数据服务加速制造智能化落地
人工智能·机器人·数据集·人机交互·数据采集·数据标注·工业制造
老赵聊算法、大模型备案6 小时前
2025 年 12 月北京市生成式人工智能服务备案分析:政务场景再扩容,合规生态更聚焦
人工智能·算法·microsoft·aigc·政务
Rabbit_QL6 小时前
【PyTorch】detach:从计算图中切断梯度的原理与实践
人工智能·pytorch·python
测试人社区-小明6 小时前
智能测试误报问题的深度解析与应对策略
人工智能·opencv·线性代数·微服务·矩阵·架构·数据挖掘