电感耦合等离子刻蚀

引言

众所周知,化合物半导体中不同的原子比对材料的蚀刻特性有很大的影响。为了对蚀刻速率和表面形态的精确控制,通过使用低至25nm的薄器件阻挡层的,从而增加了制造的复杂性。本研究对比了三氯化硼与氯气的偏置功率,以及气体比对等离子体腐蚀高铝含量AlGaN与AlN在蚀刻速率、选择性和表面形貌方面的影响。

蚀刻速率受偏置功率和气体化学性质的影响很大。英思特详细说明了AlGaN的Al组成的微小变化的影响,并显示了与AlN相比,相对于偏置功率的蚀刻速率的显著变化。

实验与讨论

本研究采用金属有机化学气相沉积(MOCVD)培养了三种不同的样品,包括Al0.71Ga0.29N、Al0.85Ga0.15N和AlN。所有三个样品都在1.3mm厚的蓝宝石基板上的AlN缓冲层上生长。为了评估偏置功率对蚀刻速率和表面形貌的影响,在腔室压力(3mTorr)、ICP功率(125W)和气体流量(20%三氯化硼+5sccmAr)的条件下,将偏置功率从10W扫到100W。

图1显示了所有三种成分的蚀刻速率。我们观察到随着蚀刻率的线性增加,Al0.71Ga0.29N组成的调查偏差功率为100W。然而,Al0.85Ga0.15N和AlN蚀刻率呈现非线性趋势,即使在较低偏置功率下,都显示接近饱和蚀刻率100W偏置功率。

图1:偏置功率对蚀刻率的影响

如图2所示,与Al0.85Ga0.15N和AlN相比,Al0.71Ga0.29N对偏压功率表面粗糙度的响应显示出不同的趋势,其类似于图1中显示出的不同趋势的蚀刻速率。与Al0.71Ga0.29N相比,Al0.85Ga0.15N和AlN在10W至20W范围内表现出更大的表面粗糙度,在更低的偏置功率下过渡到更光滑的表面。

随着Al含量的降低,这种蚀刻机制的平衡得到改善,并且与较高的含Al成分相比,在低偏压下会导致较低的表面粗糙度。总的来说,对于后处理制造来说,30W以上的所有三种组合物的亚纳米表面粗糙度都是可接受的。

结论

英思特实验发现,当保持压力、ICP功率和总气体流量不变时,Al0.71Ga0.29N的蚀刻速率在高达100 W的偏压功率下呈现线性趋势,而Al0.85Ga0.15N和AlN都呈现接近饱和的非线性蚀刻速率。其结果表明,即使Al的含量发生微小变化,也会导致显著的蚀刻速率和表面形态趋势。

同样,所研究的较低Al含量,Al0.71Ga0.29N,随着BCl3与Cl2比率的变化,显示出对表面形态的不同响应。此外,对于高Cl2含量的等离子体蚀刻,其表面氧化导致蚀刻速率的显著降低以及表面粗糙度的增加。

相关推荐
数据堂官方账号3 分钟前
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9 分钟前
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
心随雨下16 分钟前
易代账结账和反结账流程
科技
Rabbit_QL17 分钟前
【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27 分钟前
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
阿达_优阅达33 分钟前
Tableau 2025.3 发布!可视化扩展升级、Server 版 Agent、平台数据 API,让 AI 深度融入业务工作流
人工智能·ai·数据分析·数据可视化·仪表板·tableau·版本更新
春日见1 小时前
基于深度学习的机械臂抓取
人工智能
希艾席帝恩1 小时前
数字孪生如何重塑现代制造体系?
大数据·人工智能·数字孪生·数据可视化·数字化转型
浔川python社1 小时前
关于浔川 AI 翻译项目推进建议的公告
人工智能