Свежие записи
29 июня 2020

Автор: ВикторРаздел: Рамановская спектроскопия (спектроскопия комбинационного рассеяния)

Подписка на новые статьи


Нажимая кнопку «Подписаться», вы принимаете условия «Соглашения на обработку персональных данных».

Поточная метрология поликристаллического кремния с высоким пространственным разрешением

Автор: ВикторРаздел: Спектроскопия
поточная метрология поликристаллического кремния
ДЕК052019

Введение

Время жизни неосновных носителей заряда является ключевым параметром, например, для оценки работоспособности солнечных элементов. Поэтому данный параметр является подходящим критерием для классификации кремниевых подложек по качеству. MDP метод позволяет проводить исследования с непревзойденной комбинацией пространственного разрешения, чувствительности и скорости, что делает его предпочтительным инструментом для крупных линий производства.

Основы метода

Неразрушающие измерения времени жизни неосновных носителей заряда широкого используются для управления технологическим процессом и определения характеристик дефектов в кристаллическом кремнии. С помощью нашего измерителя модели MDPinline предоставляется возможность отображения времени жизни неосновных носителей электрического заряда с высокой точностью и чувствительностью, а промышленный дизайн и высокая скорость анализа позволяют интегрировать его непосредственно в производственные линии. Кроме того MDPinline позволяет проводить картирование исследуемых образцов с пространственным разрешением до 2.8 мм (для образцов размерами до 156 × 156 мм) менее чем за одну секунду.

Когда дело доходит до измерения необработанных подложек, необходимо учитывать, что измеряется не фактическое время жизни по материалу, а эффективное время жизни, включающее в себя составляющие для поверхностной и объемной рекомбинации. Поэтому измеряемое время жизни подложки толщиной 200 мкм, контроль которой осуществляется сразу после ее получения, ограничено приблизительно до 2.3 мкс. Однако, если объемное время жизни слишком мало, то оно будет влиять на эффективное время жизни – поэтому можно будет распознать низкое качество.

На рис. 1 представлена карта времени жизни носителей заряда для только что выращенной поликристаллической пластины (от ее края). Низкое качество кромки, полученное из-за контакта с тиглем во время выращивания, легко отличить от более качественных областей.

Карта времени жизни поликристаллической кремниевой подложки

Рис. 1. Карта времени жизни поликристаллической кремниевой подложки.

Примеры измерений

Классификация материалов

MDPinline позволяет проводить классификацию подложек по 15 классам качества. Для этого учитываются различные характеристические параметры, такие как среднее арифметическое, среднее гармоническое (по Фойгту), усреднение по Айзенбергу, медианное распределение и стандартное отклонение. Также стоить обратить внимание, что прямая корреляция между эффективным временем жизни и эффективностью солнечных элементов отсутствует, поскольку процесс формирования ячейки по-разному влияет на отдельные области в кремнии. Программное оборудование, разработанное для данного инструмента, также определяет множество параметров, относящихся к технологическому процессу, включая и низкое качество краев формируемых подложек. Объединение средних значений времени жизни и стандартного отклонения позволяет проводить очень хорошую классификацию материалов по качеству.

На рис. 2 показан пример классификации трех подложек из нижней, средней и верхней частей бруска. Можно даже отличить подложки из нижней части от подложек из верхней: подложки из нижней части бруска зачастую имеют более высокую концентрацию кислорода и дефектов, что приводит к сокращению их среднего срока службы. Подложки из верхней части зачастую имеют низкий срок службы из-за наличия металлических примесей, высокой концентрации азота и углерода, сегрегации SiC и Si3N4, а также других дефектов кристаллизации.

Пример классификации трех подложек из нижней, средней и верхней частей бруска

Рис. 2. Пример классификации трех подложек из нижней, средней и верхней частей бруска.

Мониторинг и распознавание кристаллических дефектов

Для мониторинга и распознавания кристаллических дефектов было проведено обширное исследование, в ходе которого были измерены конкретные подложки с особыми дефектами. В этом исследовании были определены характерные результаты для различных кристаллографических дефектов. Одними из наиболее распространенных дефектов являются сегрегаты SiC и Si3N4, которые приводят к шунтированию в солнечном элементе. В MDP картах времени жизни носителей эти дефекты приводят к очень высокой неоднородности и высокому проценту пикселей со временем жизни менее 0.2 мкс. Вторыми по распространенности кристаллическими дефектами являются микрокристаллические структуры в подложке. Эти структуры приводят к очень короткому времени жизни наряду с низкой неоднородностью. В сочетании с анализатором трещин данные подложки можно отличить от подложек с сегрегациями (см. рис. 3).

Анализ дефектов подложек: SiC и Si3N4 сегрегации (слева); микрокристаллические структуры (справа)

Рис. 3. Анализ дефектов подложек: SiC и Si3N4 сегрегации (слева); микрокристаллические структуры (справа).

Мониторинг состояния печи

Еще одним полезным применением MDPinline является возможность отслеживания свойств печи. Во время анализа могут быть обнаружены отклонения, вызванные изменениями параметров в процессе выращивания – в результате могут быть оптимизированы свойства печи. На рисунках 4 и 5 представлены два примера, показывающих применимость данного метода для такого типа анализа.

На рис. 4 представлены усредненные значения для пяти исследуемых брусков, которые были выращены в разных печах. График представляет собой зависимость от высоты. Становится очевидным, что разные свойства печи приводят к разным наклонам в нижней и верхней частях брусков. Например, бруски из печей 2 и 5 различаются примерно на 30% по нижнему уклону, а печи 2 и 4 примерно на 50% по верхнему уклону. При получении данной информации возможна оптимизация работы печи.

На рис. 5 показано относительное распределение кристаллографического параметра, который характерен для оценки качества материала. Высокое значение параметра указывает на низкое качество и наоборот. Данный параметр отображен для подложек разных недель производства – в ходе эксперимента было проанализировано несколько тысяч образцов. Выборка для недели 4 показывает более высокий процент подложек с высоким кристаллографическим параметром. По-видимому, исходное сырье было загрязнено, либо что-то влияло на процесс роста, что можно обнаружить с помощью измерений MDP методом. Таким образом, проблемы и отклонения могут прослеживаться до первоначальных этапов их происхождения и эффективно устраняться.

Усредненное время жизни в зависимости от высоты для 5 брусков из разных печей

Рис. 4. Усредненное время жизни в зависимости от высоты для 5 брусков из разных печей.

Гистограммы распределения кристаллографического параметра в разные недели производства

Рис. 5. Гистограммы распределения кристаллографического параметра в разные недели производства.

Заключение

Поточная MDP метрология выращиваемых брусков и подложек с возможностью картирования является универсальным методом для обнаружения, например, дефектов кристаллизации на начальных этапах производственного процесса. С помощью измерителя MDPinline (а также MDPinline ingot) возможен полный анализ электрических характеристик подложек с пропускной способностью до одного образца в секунду. Наряду с эффективным временем жизни неосновных носителей заряда измеряется также удельное сопротивление. С помощью такого анализа каждого отдельно взятого образца открывается широкое поле различных применений, таких как управление технологическим процессом, улучшение технологического процесса, наращивание мощностей новых производственных линий. В поточной метрологии данная методика открывает возможности для высокоэффективной оптимизации конечной продукции и производственных процессов, улучшая общую рентабельность и статус предприятия.

Промышленный измеритель для картирования времени жизни носителей заряда подложек MDPinline

Ссылки

  1. K.Dornich, N.Schüler, D. Mittelstrass, A. Krause, B. Gründig-Wendrock, K.Niemietz, J.R. Niklas, Conference proceedings 24th PVSEC Hamburg (2009)
  2. K. Dornich, N. Schüler, B. Berger, J.R. Niklas: Fast, high resolution, inline contactless electrical semiconductor characterization for photovoltaic applications by MDP
  3. N. Schüler, D. Mittelstrass, K. Dornich, J.R. Niklas and H. Neuhaus: Next generation inline minority carrier lifetime metrology on multicrystalline silicon bricks for pv; 35th IEEE Photovoltaic Specialists conference, Honolulu Hawaii

Предыдущая статья
НОЯ142019

Автор: ВикторРаздел: Атомно-силовая микроскопия