通过微光致发光成像自动检测外延层缺陷

早期在线缺陷检测是半导体制造中确保器件质量的基本步骤。 目前可用的检测技术可以有效地检测导致堆垛层错等表面形态变化的大外延缺陷，而位错则无法检测到。 在此，我们介绍一种基于非接触式、无损室温微光致发光成像（micro-PL）的增强机器学习分析新技术，用于硅外延层缺陷的检测和分类。 通过实验室显微镜技术，我们研究了微 PL 图像中不同缺陷形态与扩展晶体学缺陷之间的对应关系。 在缺陷密度方面，自动微 PL 分析与标准实验室分析之间存在良好的匹配，范围从几个缺陷/cm² 到 10⁵ 缺陷/cm²。