3D-Tiefenprofilrekonstruktion von segregierten Verunreinigungen mittels Sekundärionen-Massenspektrometrie
Summary
Die vorgestellte Methode beschreibt, wie Messartefakte im Zusammenhang mit der Sekundärionen-Massenspektrometrie identifiziert und gelöst werden können, sowie realistische 3D-Verteilungen von Verunreinigungen/Dotierstoffen in Festkörpermaterialien erhalten werden können.
Abstract
Das vorgestellte Protokoll kombiniert exzellente Nachweisgrenzen (1 ppm bis 1 ppb) mittels Sekundärionen-Massenspektrometrie (SIMS) mit angemessener räumlicher Auflösung (~1 μm). Darüber hinaus wird beschrieben, wie realistische dreidimensionale (3D) Verteilungen von segregierten Verunreinigungen/Dotierstoffen in Festkörpermaterialien erhalten werden können. Eine direkte 3D-Tiefenprofilrekonstruktion ist aufgrund von SIMS-bezogenen Messartefakten oft schwer zu erreichen. Hier wird eine Methode vorgestellt, um diese Herausforderung zu identifizieren und zu lösen. Es werden drei Hauptprobleme diskutiert, darunter i) die Ungleichmäßigkeit des Detektors, die durch Flat-Field-Korrektur kompensiert wird; ii) der Beitrag des Vakuumhintergrunds (parasitäre Sauerstoffzählung aus den in der Analysekammer vorhandenen Restgasen) wird geschätzt und subtrahiert; und iii) Durchführung aller Schritte innerhalb einer stabilen Zeitspanne der primären Ionenquelle. Das nasschemische Ätzen wird verwendet, um die Position und die Arten der Versetzung in einem Material aufzudecken, dann wird das SIMS-Ergebnis mit Bildern überlagert, die mit der Rasterelektronenmikroskopie (REM) aufgenommen wurden. So kann die Position agglomerierter Verunreinigungen mit der Position bestimmter Defekte in Verbindung gebracht werden. Die Methode ist schnell und erfordert keine ausgeklügelte Probenvorbereitung. Sie erfordert jedoch eine hochwertige, stabile Ionenquelle, und die gesamte Messung muss schnell durchgeführt werden, um eine Verschlechterung der primären Strahlparameter zu vermeiden.
Introduction
Die Sekundärionen-Massenspektrometrie (SIMS) ist eine bekannte Technik zur Überwachung von Kontaminationen mit hervorragenden Nachweisgrenzen 1,2,3,4,5,6. Der Beitrag des Vakuumhintergrunds kann für leichte Elemente (z. B. Wasserstoff, Kohlenstoff, Stickstoff, Sauerstoff), die in Form von Restgasen in einer Messkammer vorliegen können, problematisch sein. Peres et al. haben zuvor eine Technik zur Schätzung des Hintergrundbeitrags etabliert; Auf diese Weise kann eine realistische Konzentration von kontaminierenden Atomen bestimmt werden7.
In vielen Materialien ist die Verteilung der kontaminierenden Atome nicht gleichmäßig. Der Fall von Galliumnitrid (GaN) ist besonders interessant, da vorhergesagt wird, dass Sauerstoff hauptsächlich Schrauben- und Mischversetzungenschmückt 8,9,10,11. In Anbetracht der Tatsache, dass es den meisten analytischen Methoden an Empfindlichkeit oder räumlicher Auflösung mangelt, um kontaminierende Atome in niedriger Konzentration zu erkennen, ist es unerlässlich, ein SIMS-Messverfahren zu entwickeln, das in der Lage ist, segregierte Verunreinigungen in 3D zu lokalisieren12.
Während viele SIMS-Spektrometer mit positionsempfindlichen Detektoren ausgestattet sind, reicht eine direkte dreidimensionale (3D) Rekonstruktion eines Tiefenprofils nicht aus, um eine realistische Verteilung der Sauerstoffatome in einer GaN-Probe zu erhalten. Eine Unvollkommenheit des Detektors kann das Bild verzerren und die Forscher daran hindern, eine realistische Verteilung der kontaminierenden Atome zu erhalten. Ein großes Problem ist jedoch der Beitrag des Vakuumhintergrunds, da in der Regel >90 % der registrierten Sauerstoffzahlen aus Restgasen stammen, die in der Analysekammer vorhanden sind. Hier wird eine Methode vorgestellt, um jede dieser Herausforderungen zu identifizieren und adäquat zu lösen.
Die Ungleichmäßigkeit des Detektors kann an einem leeren Siliziumwafer getestet werden. Selbst eine lange Integrationszeit kann aufgrund der unterschiedlichen Empfindlichkeit der einzelnen Kanäle in einem Mikrokanalplattendetektor zur Beobachtung einer gewissen Ungleichmäßigkeit des Sekundärionenbildes führen. Daher ist eine Flat-Field-Korrektur erforderlich, um qualitativ hochwertige Bilder von 3D-Verteilungen von getrennten Atomen zu erhalten.
Der Beitrag des Vakuumhintergrunds hängt mit einem Fluss von kontaminierenden Atomen aus dem Vakuum zusammen, die an den Analysebereich adsorbiert werden. Wenn man bedenkt, dass der Prozess dynamisch ist (d.h. die Probenoberfläche wird ständig durch den Primärstrahl zerstäubt), kann davon ausgegangen werden, dass jeder Punkt des analysierten Bereichs die gleiche Wahrscheinlichkeit hat, diese Sauerstoffatome zu adsorbieren. Darüber hinaus werden sie fast sofort gestottert und haben nicht genug Zeit, um sich zu trennen. Daher ist ein statistischer Ansatz am effizientesten. Die zufällige Eliminierung von 90 % (oder mehr) der Sauerstoffzählung sollte Regionen aufdecken, in denen Sauerstoff agglomeriert ist.
Es ist zu beachten, dass die Stabilität des Primärstrahls für diese Art von Experimenten entscheidend ist. Nach einiger Zeit verschlechtert sich die Intensität und Homogenität des Strahls, was die Bildqualität verringert. Es ist daher wichtig, eine Zeitspanne für den stabilen Betrieb des Strahls abzuschätzen und alle Experimente durchzuführen, bevor der Strahl instabil wird. Das Protokoll kann problemlos für andere Materialien und detektierte Elemente verwendet werden, bei denen eine ungleichmäßige Verteilung zu erwarten ist. Besonders interessant ist die Kombination mit dem nasschemischen Ätzen, das die Positionen und Arten der Versetzung aufdeckt. So kann die Position agglomerierter Verunreinigungen mit der Position von Defekten korreliert werden.
Protocol
Representative Results
Discussion
Probleme mit der Ungleichmäßigkeit des Detektors und dem Beitrag des Vakuumhintergrunds lassen sich leicht durch Flat-Field-Korrektur bzw. Subtraktion parasitärer Zählungen lösen. Das Subtraktionsverfahren ist nicht perfekt, da es einen Beitrag subtrahieren kann, bei dem Sauerstoff agglomeriert wurde. Im Gegensatz dazu bleibt an der anderen Position die Hintergrundzählung unverändert. Daher können einige künstliche Zählungen noch vorhanden sein, während einige reale Zählungen reduziert sind. Dennoch ist es effizient und empfindlich genug, um akzeptable Ergebnisse zu liefern.
Die Instabilität des Primärstrahls ist am problematischsten, da eine Verschlechterung der Primärstrahlparameter das Bild der Sekundärionen unscharf macht. Somit können keine verlässlichen Informationen über die Probe gewonnen werden. Abschnitt 3.2 des Protokolls ist besonders wichtig. Zum Beispiel spiegelt das erste 30 Si2-Sekundärionenbild für einen gut ausgerichteten Strahl die Ungleichmäßigkeit des Detektors wider, aber nach einiger Zeit beginnt sich das Bild zu verändern. Dies wird durch eine Verschlechterung der primären Strahlparameter (d. h. Primärstromverlust, Defokussierung, Positionsdrift usw.) verursacht. Daher ist es wichtig, die Zeitspanne der Strahlstabilität abzuschätzen. Es wird empfohlen, das Experiment 2-3 Stunden nach der Initialisierung des Strahls zu starten, da dieser in der Regel stabiler ist.
Wenn das Experiment innerhalb einer stabilen Zeitspanne des Strahls durchgeführt wird und das Ergebnis immer noch nicht zufriedenstellend ist, wird empfohlen, die Qualität des Primärstrahls zu berücksichtigen. Für einen kleinen Primärstrahl ist es schwieriger, eine ausreichende Qualität zu bestätigen, indem nur ein Sekundärionenbild beobachtet wird. Es wird daher empfohlen, Rasterkraftmikroskopie-Rauheitstests am Kraterboden durchzuführen, nachdem ~1 μm eines sehr flachen Materials (d. h. eines leeren Siliziumwafers) gesputtert wurde. Wenn die quadratische Rauheit über 1 nm liegt, ist eine weitere Optimierung des Primärstrahls erforderlich.
Die Größe des Strahls begrenzt die laterale Auflösung dieser Methode. SIMS kann Merkmale abbilden, die kleiner als die Strahlgröße sind, aber das Bild der Sekundärionen erbt die Form und Größe des Primärionenstrahls. Wenn der Abstand zwischen zwei Objekten kleiner ist als die Größe des Strahls, werden sie durch das Bild der Sekundärionen miteinander verschwommen. Trotz dieser Probleme ermöglicht die Methode den Anwendern, eine realistische 3D-Verteilung von Verunreinigungen/Dotierstoffen in Festkörperproben zu erhalten. Darüber hinaus kann jede räumliche Segregation von Atomen mit der Position von Defekten und Grenzflächen korreliert werden.
Bei GaN-basierten (d.h. sauerstoffdekorierten) Strukturen sind Versetzungen, die als lokale strahlungsfreie Rekombinationszentren fungieren, für die n-Typ-Leitfähigkeit verantwortlich. Bei anderen Materialien kann jede Inhomogenität der Verteilung der Dotierstoffe/kontaminierenden Atome erhebliche Auswirkungen auf die Leistung eines Geräts haben. Damit eignet sich das Protokoll besonders für die Fehleranalyse und Optimierung von Wachstums- und Verarbeitungsprozessen.
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Diese Arbeit wurde teilweise vom National Science Centre (NCN) im Rahmen SONATA14 Projekte 2018/31/D/ST5/00399 und OPUS10 2015/19/B/ST7/02163 unterstützt.
Materials
| Heating plate with ceramic top plate | IKA – Werke GmbH | 3644200 | for defect selective etching; yellow MAG HP 7 |
| Hydrochloric acid (HCl) solution 35-38% | Chempur | 115752837 | for etchant removal; pure p.a.; CAS: 7647-01-0 |
| Magnesium oxide (MgO) | Chempur | 116140200 | for eutectic solid etchant prepration; pure p.a.; CAS: 1309-48-4 |
| Potassium hydroxide (KOH) | POCH S.A. | 746800113 | for eutectic solid etchant prepration; pure p.a.; CAS: 1310-58-3 |
| Sodium hydroxide (NaOH) | POCH S.A. | 810925112 | for eutectic solid etchant prepration; pure p.a.; CAS: 1310-73-2 |
| Secondary ion mass spectrometer | CAMECA | IMS SC Ultra | |
| Scanning electron microscope | Hitachi | SU8230 |
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