Metrologie zur Identifikation und Charakterisierung von Materialdefekten an GaN- und SiC-Wafern

In der Leistungselektronik gibt es aktuell einen Übergang von Silizium- zu Halbleitermaterialien mit großer Bandlücke, wie z. B. GaN oder SiC. Diese Materialien bieten große Vorteile, da sie bei höherer Leistungsdichte, Temperatur und Spannung arbeiten können. Allerdings beeinträchtigen Materialdefekte die Langzeitstabilität der Halbleiter, die mit existierenden Methoden während des Fertigungsprozesses schwierig zu identifizieren und zu charakterisieren sind. Aus diesem Grund sollen neuartige Techniken entwickelt werden, die dies ermöglichen. Eine mögliche Technik basiert auf scatterometrischen bzw. ellipsometrischen Messungen, die optisch und zerstörungsfrei arbeiten. Damit sind Sensitivitäten bis auf wenige Nanometer möglich. GaN- und SiC-Wafer mit unterschiedlichen Defektdichten und -typen werden spektroskopisch vermessen und mittels rigorosen Finite-Elemente-Methoden analysiert. Die hier vorgestellten Ergebnisse werden mit denen herkömmlicher Wafer-Inspektions-Tools, wie z. B. Surfscan, verglichen, um die Performance der neuartigen Messmethode zu validieren. Außerdem wird diskutiert, inwiefern zur Detektion von Defekten Methoden des Machine Learnings angewendet werden können.