Il metodo presentato descrive come identificare e risolvere artefatti di misura relativi alla spettrometria di massa di ioni secondari e ottenere distribuzioni 3D realistiche di impurità/droganti nei materiali allo stato solido.
Il protocollo presentato combina eccellenti limiti di rivelazione (da 1 ppm a 1 ppb) utilizzando la spettrometria di massa a ioni secondari (SIMS) con una ragionevole risoluzione spaziale (~1 μm). Inoltre, descrive come ottenere distribuzioni tridimensionali (3D) realistiche di impurità/droganti segregati nei materiali allo stato solido. La ricostruzione diretta del profilo di profondità 3D è spesso difficile da ottenere a causa di artefatti di misurazione correlati al SIMS. Di seguito viene presentato un metodo per identificare e risolvere questa sfida. Vengono discusse tre questioni principali, tra cui i) la non uniformità del rivelatore compensata dalla correzione del campo piatto; ii) il contributo di fondo del vuoto (conteggi parassiti dell’ossigeno dai gas residui presenti nella camera di analisi) viene stimato e sottratto; e iii) l’esecuzione di tutte le fasi entro un intervallo di tempo stabile della sorgente ionica primaria. L’incisione chimica a umido viene utilizzata per rivelare la posizione e i tipi di dislocazione in un materiale, quindi il risultato SIMS viene sovrapposto alle immagini ottenute tramite microscopia elettronica a scansione (SEM). Pertanto, la posizione delle impurità agglomerate può essere correlata alla posizione di alcuni difetti. Il metodo è veloce e non richiede una sofisticata fase di preparazione del campione; Tuttavia, richiede una sorgente di ioni stabile e di alta qualità e l’intera misurazione deve essere eseguita rapidamente per evitare il deterioramento dei parametri del fascio primario.
La spettrometria di massa a ioni secondari (SIMS) è una tecnica ben nota utilizzata per il monitoraggio della contaminazione con eccellenti limitidi rilevamento 1,2,3,4,5,6. Il contributo di fondo del vuoto può essere problematico per gli elementi leggeri (ad esempio, idrogeno, carbonio, azoto, ossigeno), che possono essere presenti sotto forma di gas residui in una camera di misura. Peres et al. hanno precedentemente stabilito una tecnica per stimare il contributo di fondo; In questo modo è possibile determinare una concentrazione realistica di atomi contaminanti7.
In molti materiali, la distribuzione degli atomi contaminanti non è uniforme. Il caso del nitruro di gallio (GaN) è particolarmente interessante, in quanto si prevede che l’ossigeno decori principalmente le dislocazioni a vite e miste 8,9,10,11. Considerando che la maggior parte dei metodi analitici manca di sensibilità o risoluzione spaziale per rilevare atomi contaminanti a bassa concentrazione, è essenziale sviluppare una procedura di misura SIMS in grado di localizzare in 3D le impurezze segregate12.
Sebbene molti spettrometri SIMS siano dotati di rivelatori sensibili alla posizione, una ricostruzione tridimensionale diretta (3D) di un profilo di profondità non è sufficiente per ottenere una distribuzione realistica degli atomi di ossigeno in un campione di GaN. L’imperfezione del rivelatore può distorcere l’immagine e impedire ai ricercatori di ottenere una distribuzione realistica degli atomi contaminanti. Tuttavia, un grosso problema è il contributo di fondo del vuoto, poiché di solito il >90% dei conteggi di ossigeno registrati proviene dai gas residui presenti nella camera di analisi. Di seguito viene presentato un metodo per identificare e risolvere adeguatamente ciascuna di queste sfide.
La non uniformità del rivelatore può essere testata su un wafer di silicio vuoto. Anche un lungo tempo di integrazione può portare all’osservazione di alcune non uniformità dell’immagine ionica secondaria, a causa della diversa sensibilità di ciascun canale in un rivelatore a piastre a microcanali. Pertanto, la correzione del campo piatto è necessaria per ottenere immagini di alta qualità delle distribuzioni 3D di atomi segregati.
Il contributo del fondo del vuoto è correlato a un flusso di atomi contaminanti dal vuoto adsorbito nell’area di analisi. Considerando che il processo è dinamico (cioè, la superficie del campione è costantemente farfugliata dal fascio primario), si può assumere che ogni punto dell’area analizzata abbia la stessa probabilità di adsorbire questi atomi di ossigeno. Inoltre, sono quasi immediatamente farfugliati e non hanno abbastanza tempo per segregarsi. Pertanto, un approccio statistico è il più efficiente. L’eliminazione casuale del 90% (o più) della conta dell’ossigeno dovrebbe rivelare le regioni in cui l’ossigeno è agglomerato.
Va notato che la stabilità del fascio primario è fondamentale per questo tipo di esperimento. Dopo un po’ di tempo, l’intensità e l’omogeneità del fascio si deteriorano, riducendo la qualità dell’immagine. È quindi essenziale stimare un intervallo di tempo di funzionamento stabile del fascio ed eseguire tutti gli esperimenti prima che il fascio diventi instabile. Il protocollo può essere facilmente utilizzato per altri materiali e per rilevare elementi in cui è prevista una distribuzione non uniforme. È particolarmente interessante combinare questo con l’incisione chimica umida, che rivela le posizioni e i tipi di dislocazione. Pertanto, la posizione delle impurità agglomerate può essere correlata alla posizione dei difetti.
I problemi di non uniformità del rivelatore e del contributo del fondo vuoto sono facili da risolvere rispettivamente mediante correzione a campo piatto e sottrazione dei conteggi parassiti. La procedura di sottrazione non è perfetta, in quanto può sottrarre un contributo dove l’ossigeno è stato agglomato. Al contrario, nell’altra posizione, il conteggio in background rimarrà inalterato; Pertanto, alcuni conteggi artificiali possono essere ancora presenti mentre alcuni conteggi reali sono ridotti. Tuttavia, è abbastanza efficiente e sensibile da fornire risultati accettabili.
L’instabilità del fascio primario è la più problematica, in quanto il deterioramento dei parametri del fascio primario offuscherà l’immagine dello ione secondario; Pertanto, non è possibile ottenere informazioni affidabili sul campione. La sezione 3.2 del protocollo è particolarmente importante. Ad esempio, per un fascio ben allineato, la prima immagine di ioni secondari di 30Si2– riflette la non uniformità del rivelatore, ma dopo un po’ di tempo, l’immagine inizierà a cambiare. Ciò è causato dal deterioramento dei parametri del fascio primario (ad esempio, perdita di corrente primaria, defocalizzazione, deriva della posizione, ecc.). È quindi importante stimare l’intervallo di tempo della stabilità del raggio. Si consiglia di iniziare l’esperimento 2-3 ore dopo l’inizializzazione del raggio, poiché in genere è più stabile.
Se l’esperimento viene eseguito entro un intervallo di tempo stabile del fascio e il risultato non è ancora soddisfacente, si consiglia di considerare la qualità del fascio primario. Per un fascio primario di piccole dimensioni, è più difficile confermare una qualità sufficiente osservando solo un’immagine di ioni secondari. Si consiglia quindi di eseguire prove di rugosità al microscopio a forza atomica sul fondo del cratere dopo lo sputtering di ~1 μm di un materiale molto piatto (cioè un wafer di silicio vuoto). Se la rugosità quadratica media è superiore a 1 nm, è necessaria un’ulteriore ottimizzazione del fascio primario.
La dimensione del fascio limita la risoluzione laterale di questo metodo. SIMS è in grado di visualizzare caratteristiche più piccole della dimensione del fascio, ma l’immagine dello ione secondario erediterà la forma e la dimensione del fascio di ioni primario. Se una distanza tra due caratteristiche è inferiore alla dimensione del raggio, l’immagine ionica secondaria le sfocerà insieme. Nonostante questi problemi, il metodo consente agli utenti di ottenere una distribuzione 3D realistica di impurità/droganti in campioni allo stato solido. Inoltre, qualsiasi segregazione spaziale degli atomi può essere correlata alla posizione dei difetti e delle interfacce.
Per le strutture a base di GaN (cioè decorate con ossigeno), le dislocazioni che agiscono come centri di ricombinazione locali non radiativi sono responsabili della conduttività di tipo n. Per altri materiali, qualsiasi disomogeneità nella distribuzione degli atomi droganti/contaminanti può avere un impatto importante sulle prestazioni di un dispositivo. Pertanto, il protocollo è particolarmente utile per l’analisi dei guasti e l’ottimizzazione delle procedure di crescita ed elaborazione.
The authors have nothing to disclose.
Questo lavoro è stato parzialmente sostenuto dal National Science Centre (NCN) nell’ambito SONATA14 progetti 2018/31/D/ST5/00399 e OPUS10 2015/19/B/ST7/02163.
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 |