n+-SiC基底中电活性螺旋位错的无损检测与识别

《Nanoscale Advances》：Nondestructive detection and identification of electrically active threading dislocations in n+-SiC substrates

硅基碳化硅衬底中通过共聚焦亚表面缺陷PL光谱显微术选择性检测电活性螺型位错及深态的成像方法与机制研究

　　
硅 carbide（SiC）作为宽禁带半导体材料，凭借其高击穿场强、优异热导率及高电子饱和漂移速度等特性，在高压、高温功率器件中具有重要应用价值。然而，商业化SiC衬底中普遍存在的位错缺陷（如 threading dislocations, TDs）会显著影响器件性能。研究指出，其中仅少数具有深能级（deep states, DS）的螺型位错（DS-TDs）会通过漏电流路径或电荷捕获中心导致器件失效。传统光致发光（PL）淬灭技术因无法选择性检测此类电活性缺陷，在高掺杂（n?）衬底中面临成像对比度低、空间分辨率差等问题。

为此，研究者开发了一种基于共聚焦子表面缺陷PL光谱显微术的检测方法。该技术通过直接光离子化深能级缺陷，激活DS-TDs特有的可见光范围发射，结合表面腐蚀坑（DEPs）的几何特征，实现了对深层次位错线的非破坏性三维成像。实验表明，该方法在n?型SiC衬底中仍能保持高达700的对比度（CR值），空间分辨率达到亚微米级（FWHM约1.3微米），突破了传统PL淬灭技术受限于载流子扩散长度（导致空间分辨率不足）及全背景淬灭（降低对比度）的瓶颈。

技术核心在于通过特定波长（375纳米）激光激发深能级缺陷，产生特征性发光。研究发现，电活性DS-TDs的深能级光谱具有宽频带特性（覆盖可见光区，峰值约2.17电子伏特），且发射强度与激发功率呈正相关，表现出双光子激发的复合激子（DAP）特征。通过构建二维堆叠映射（2D-stack mapping）并结合几何校正算法，成功实现了对部分腐蚀位错线的三维重构，分辨率达0.8微米（校正后）。这种技术突破使研究者能够区分不同位错线（如螺型位错TSDs与混合型TMDs），并揭示其与表面腐蚀坑形态的关联性。

实验流程包含三个关键步骤：首先利用选择性腐蚀技术（如KOH溶液）在表面形成具有几何特征的腐蚀坑，定位潜在位错线；其次通过共聚焦显微术对亚表面区域进行PL主动模式扫描，选择性激发DS-TDs的深能级发光；最后通过多层堆叠成像（深度间隔150纳米）结合光线追踪模型校正球差效应，重建三维结构图像。对比实验显示，传统PL淬灭技术在高掺杂衬底中对比度仅为0.4，空间分辨率受限于载流子扩散长度（约16微米），而本方法通过深能级直接发光机制规避了扩散限制问题，同时利用共聚焦光学系统实现衍射极限分辨率。

该技术的创新性体现在两方面：其一，建立光-电耦合响应机制，通过激发深能级缺陷的特定发光模式（如双光子复合激子），实现对电活性位错的无标记选择性识别；其二，开发深度校正算法，解决了高折射率衬底（SiC与浸没介质折射率差达1.5）导致的球差效应，使三维成像精度达到亚微米级。这种非破坏性检测手段可直接应用于工业在线检测，替代传统化学腐蚀+电子显微镜的破坏性分析流程。

应用案例表明，在含2000+/cm2位错密度的n?型SiC衬底中，93%的螺型位错（TSDs）不表现出深能级发光，仅7%的DS-TDs具有显著发光特征。这种极低的比例与电学测试结果高度吻合——约85%的器件失效案例与DS-TDs相关。通过建立PL光谱特征与器件失效模式的关联数据库，该技术为工业级在线检测提供了新的范式：可在单次光扫描中完成缺陷定位（亚微米级）、类型鉴别（通过光谱特征区分TSDs与TMDs）及三维结构重建，检测效率较传统方法提升5倍以上。

该研究为宽禁带半导体材料质量控制提供了新思路。通过揭示深能级缺陷与光学响应的定量关系（如发光强度与缺陷密度、能级深度的线性相关性），建立了可量化的缺陷分级标准。特别值得注意的是，在4H-SiC衬底中，DS-TDs的发光谱线存在显著蓝移现象（激发功率增加导致峰值波长偏移约50纳米），这为动态监测缺陷演化提供了光谱指纹。后续研究可结合机器学习算法，对海量PL光谱数据进行模式识别，实现缺陷类型的自动分类与风险评级。

该技术突破对SiC功率器件产业化具有双重意义：在研发阶段，可精准定位电活性位错（如漏电流路径中的复合中心），指导低维缺陷工程；在量产检测中，无需预处理即可直接扫描高掺杂衬底，解决了传统PL技术因背景缺陷过多而失效的问题。测试数据显示，在2000微米深度的子表面区域，仍能保持优于1微米的定位精度，这为厚衬底（>100微米）器件的体缺陷检测提供了可行方案。

实验验证部分表明，该方法可有效区分具有相似表面腐蚀坑形态的位错类型。例如，两种尺寸相近的六边形腐蚀坑（直径5-8微米），分别对应螺型位错（TSDs）与混合型位错（TMDs），其PL光谱特征显示TSDs具有更宽的发射带（半峰宽达0.4电子伏特），且光谱强度与腐蚀坑深度呈正相关（相关系数R2>0.92）。这种结构-光学特性的一一对应关系，为建立缺陷数据库中的多模态特征标记奠定了基础。

技术局限性与改进方向方面，当前系统在深亚表面（>100微米）成像时仍受限于激发光穿透深度（约80微米）。解决方案包括：采用飞秒激光脉冲增强光穿透能力；引入中红外光谱窗口以检测更深能级缺陷；开发自适应校正算法以处理复杂衬底曲率。此外，研究团队已开始探索该技术与其他表征手段（如中子衍射、同步辐射X射线吸收谱）的协同应用，有望实现缺陷的电子结构-光学响应-力学性能的跨尺度关联分析。

该成果已通过台积电6英寸SiC晶圆的现场测试验证，检测效率达每分钟2000片晶圆，误报率低于0.5%。工业应用案例显示，在商用4H-SiC MOSFET器件中，传统检测方法平均漏检率高达38%，而本技术可将漏检率降至1.2%以下。这种检测精度的显著提升，直接推动SiC器件良率从78%提升至92%，单台IGBT模块的成本降低约$15，经济效益显著。

未来研究将聚焦于多物理场耦合检测，例如在PL成像过程中同步记录声发射信号，建立缺陷的声-光-电多维特征库。同时探索将该技术扩展至其他宽禁带半导体（如GaN、ZnO）的缺陷检测，尤其是针对具有复杂缺陷网络（如纳米级位错环、堆垛层错簇）的新型器件结构。此外，开发便携式手持式检测设备，使现场工程师可直接在晶圆生产线上进行缺陷筛查，将检测环节从实验室前移至产线末端，对质量管控体系产生革命性影响。

总之，该技术通过光-电耦合机制的创新利用，解决了高掺杂SiC衬底缺陷检测的世界性难题，为宽禁带半导体器件的可靠性评估提供了全新工具。其核心价值在于建立了"结构特征-光学响应-电学行为"的三维关联模型，这种多尺度表征方法将推动半导体缺陷工程从经验判断向数据驱动决策转变，对第三代半导体材料的产业化进程具有里程碑意义。