CN102955116A - 由电致发光半导体晶片测试预测led参数的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种由电致发光半导体晶片测试预测LED参数的方法和设备。利用在晶片级所采取的二极管模型和导电探针测量来预测由该晶片制造的半导体器件的特征参数。将表示作为电阻、理想因子、和反向饱和电流的函数的电流-电压关系的电流-电压曲线（I-V）模型拟合到多个导电探针测量数据。然后，通过从（I-V）模型减去由拟合该（I-V）模型产生的电阻乘以电流的积来估算器件的电流-电压曲线（I-V_d）。

Description

由电致发光半导体晶片测试预测LED参数的方法和设备

相关申请

本申请基于并且要求2011年8月21日提交的美国临时申请No.61/525,770的优先权。

技术领域

本发明大体上涉及发光材料的测试领域。具体地，它涉及用于由在用于制造发光二极管（LED）的半导体晶片上进行的测量来预测独立发光二极管（LED）的电致发光性质的方法和相关的设备。

背景技术

在晶片级（即，在形成p-n结和有源量子阱层之后，但是在芯片加工步骤之前）的发光半导体结构的特征通常利用非破坏性晶片探针产生。诸如电流-电压曲线、二极管理想因子、其反向饱和电流、及其在器件级的光谱性质的参数对于由晶片制造的LED的特征至关重要。为此，将导电探针临时地放置成与外延晶片（epi-wafer）（p-GaN）的顶部相接触，而另一电极通过该晶片的边缘或通过其它允许接近n-GaN层的手段来接触n-GaN层。图1中示出了这样的典型的布局。当被激励时，导电探针、在晶片上的半导体p-n结结构、和电极形成临时发光器件。通过将已知电流注入到结中，将发光、并且能够测量和表征光谱性质及其与电气性能的关系。

因此，使用探针来表征半导体晶片上的发光结构的诸多目的中的一个在于，在已经对晶片进行处理之后预测在器件级的光学性质和电气性质，由此来制造LED。然而，由于诸如几何形状和电接触方法和配置中的差异等因素，由在晶片上的探针所测量的参数都将通常有别于在由该晶片制造的器件上所测量的那些参数。例如，在器件级，电极被永久地沉积在器件层上，如图2中所示，从而产生界限清楚的电流经过通道。在晶片级，其中仅用预定的加载力来抵靠晶片的表面而机械地挤压探针，探针表面和晶片表面的粗糙结构均产生接触电阻，该接触电阻在将p电极和n电极形成到相应的器件层上的独立器件中不存在。另外，两个电极之间的距离（对于器件测量而言是固定的）会在晶片测量期间随着电流通道位置和长度的相应变化因位置的不同而变化，这从图3中可以认识到。

因此，仍然需要能够实现对由晶片制造的LED的光学特性和电气特性的可靠预测的晶片测试方法。本发明描述了一种已经示出达到该目的的可靠的且可重复的结果的方案。

发明内容

本发明依赖于以下的概念，使用二极管模型和在晶片级所采取的导电探针测量，通过去除从晶片测试产生的串联电阻来预测由该晶片制造的半导体器件的特征参数。特别地，将表示作为电阻、理想因子、和反向饱和电流的函数的电流-电压关系的电流-电压曲线（I-V）模型拟合到多个导电探针测量数据。然后，通过从I-V模型减去由拟合步骤产生的电阻乘以电流的积，来估算器件的电流-电压曲线（I-V_d）。

在本发明的一个实施例中，假设电阻为常量，其使能够仅利用三个测量数据点来表征晶片I-V模型曲线和相应的电阻。然后，简单地通过减去每个点处的电流乘以电阻的积，来获得器件I-V曲线（I-V_d）。在另一实施例中，将作为电流的函数的电阻在数字上计算为从测量数据导出的I-V模型曲线的斜率。然后，将被拟合到如此产生的数据的电阻对电流模型和I-V模型一起处理，以直接得出器件的电流-电压曲线I-V_d、理想因子、和反向饱和度。

本发明的各种其它方面和优势将从接下来的描述和从所附权利要求中具体列举的新型特征中而变得明显。因此，为了完成上述目的，本发明由在下文的附图中所示的、优选实施例的详细描述中充分描述的、以及在权利要求中具体地指出的特征组成。然而，这样的附图和描述公开了可以实践本发明的各种方式中的仅一些。

附图说明

图1是用来测试发光半导体晶片的常规探针系统的示意图。

图2示出在LED结构中的电极的放置。

图3示出基于探针的位置，在晶片测试期间如何应用不同的测试电流通道。

图4示出在产生本发明的开发工作期间使用的带有球面末端的探针。

图5是代表根据本发明而使用的模型的示意图，以利用在测试下的晶片的特性来模拟器件。

图6示出当晶片的串联电阻假设为常量时，基于与从晶片获得的测量数据而拟合的二极管模型，通过本发明产生的LED的预测I-V曲线。

图7示出由本发明产生的电阻对电流曲线，该曲线用于当晶片的串联电阻被假设为是电流依赖型时，在从晶片测量预测LED的I-V曲线中使用。

图8示出当晶片的串联电阻被假设为是电流依赖型时，基于从晶片获得的测量数据所预测的具有图7的电阻特性的LED的I-V曲线。

图9示出用于如在产生本发明的开发工作期间使用的发光外延晶片特征的探针（测试）台。

具体实施方式

为了改善对用于发光晶片测试的探针的接触面积的控制，优选地使用成形且打磨的探针。参照附图，其中相似的部件用相同的数字和符号引用，图4示出在本发明的开发期间使用的带有球面末端的探针10。对于给定的探针和晶片材料，接触面积是加载力F和探针末端的曲率半径R（即，接触表面的形状）的函数。因此，通过控制探针的形状和加载力，在几微米至数千微米的范围内调整接触面积的半径r是可能的。

如上所述，在晶片级，利用一定的加载力将探针机械地放置成与晶片的表面相接触。探针和晶片两者表面的粗糙度引起接触电阻的增加，当在晶片表面上进行的不同测量之间将探针移至不同的位置时，该接触电阻还受到在两个电极之间的距离的影响。在n电极和n-GaN层（图3）之间的表面接触类似地影响晶片的总体串联电阻。实质上，对于光学/电气测量的目的，这是实际二极管和制造该二极管的晶片结构之间的差异。图5示出从Jay M.Shaw等人在Journal of AppliedPhysics第94卷、第4期、第2627-2630页“Experimental analysis andtheoretical model for anomalously high ideality factors(n>>2.0)inAlGaN/GaN p-n junction diodes（用于AlGaN/GaN p-n结二极管中异常高理想因子（n>>2.0）的实验分析和理论模型）”中提出的模型而导出的等效电路的图示，通过引用，将该文的整体内容合并与此。该模型被用于本发明的目的，但是本领域的技术人员将认识到，可以以同样的方式使用完全代表二极管性能和串联电阻的任何相似模型。

当测试LED时，被测正向电压是p-n结两端的电压降；当测试晶片时，被测的是探针、晶片、和n电极两端的总电压降。因此，在没有晶片和相关器件之间的其它区别的任何附加了解的情况下，我决定测试该附加电阻是否为使得晶片测试结果与由该晶片制造的LED获得的器件测试结果不一致的原因。本发明基于使用诸如图5的模型的二极管模型，以利用在测试下的晶片的光学/电气特性来模拟器件D，然后减去该附加电阻来预测最终的LED特性。

参照图5的图示，当电流从p-GaN层注入到GaN层时，该模型代表等价于反向偏压肖特基二极管的p-n结和两个串联的金属半导体触点。J1代表在p-GaN层和-GaN层之间的p-n结，并且J2代表在导电探针10和p-GaN层之间的和在n电极12和n-GaN层之间的两个串联的金属半导体结；R_C是探针的电阻；R_S是晶片中的串联电阻；并且R_p是p-n结两端的并联电阻。如本领域的技术人员将容易理解的，当使电流从探针10注入时，因为半导体材料J1的掺杂在正向偏压下，所以J2在反向偏压下。常用的二极管方程是：

$I\left(V\right)=I_0\exp \left(\frac{\mathrm{qV}}{\mathrm{nkT}}\right)[1-\exp (-\frac{\mathrm{qV}}{\mathrm{kT}})]$

其中V是二极管两端的电压，I是通过二极管产生的电流，q是电子的电荷，k是波尔兹曼常量，T是温度，n是二极管的理想因子，并且I₀是二极管的反向饱和电流。

对每个结应用该方程，并且假设V＞>kT/q（这通常是常规二极管应用的情况），通过J1（正向p-n结）的电流的方程变成：

$I_{J1}=I_{01}\exp \left(\frac{q{V}_1}{n_1\mathrm{kT}}\right)[1-\exp (-\frac{q{V}_1}{\mathrm{kT}})]\≈I_{01}\exp \left(\frac{q{V}_1}{n_1\mathrm{kT}}\right).---\left(1\right)$

类似地，通过反向金属半导体结J₂的电流的方程变成：

$I_{J2}=I_{02}\exp \left(\frac{-q{V}_2}{n^{\′}\mathrm{kT}}\right)-I_{02}\exp (\frac{-q{V}_2}{n^{\′}\mathrm{kT}}+\frac{q{V}_2}{\mathrm{kT}})\≈-I_{02}\exp \left(\frac{q{V}_2}{k{\mathrm{Tn}}_2}\right)---\left(2\right)$

其中n’是第二个结J₂的反向偏压理想因子，注意n₂=n’/(n’-1)。

从方程1和2，可以表明，

$\ln I_{\mathrm{ji}}=\frac{q}{\mathrm{kT\Σ}{n}_i}{V}_d+\frac{\mathrm{\Σ}{n}_i\ln I_{0i}}{\mathrm{\Σ}{n}_i};$ 以及            (3)

V_d＝∑V_i                (4)

其中I＝1、2，V_d是在代表图5的模型中的LED的两个结（J1,J2）两端施加的正向电压。注意，I_J1＝I_J2

$\ln I=\frac{q}{\mathrm{kT\Σ}{n}_i}{V}_d+\frac{\mathrm{\Σ}{n}_i\ln I_{0i}}{\mathrm{\Σ}{n}_i}=\frac{q}{\mathrm{kTn}}{V}_d+\ln I_0---\left(5\right)$

其中数量∑n_i＝n

并且 $\frac{\mathrm{\Σ}{n}_i\ln I_{0i}}{\mathrm{\Σ}{n}_i}=\ln I_0$ 是常量。                (6)

因此，能够将两个结视为等价于一个二极管，且理想因子n是该两个结的理想因子的和，并且具有由方程6给出的等价反向饱和电流I₀。

假设晶片两端的总串联电阻R是晶片串联电阻R_S和探针晶片接触电阻R_C的和，即，R=R_S+R_C。此外，考虑到p-n结两端的并联电阻R_P，模型变成：

$I-\frac{V-\mathrm{IR}}{R_P}=I_0\exp \left(\frac{q(V-\mathrm{IR})}{\mathrm{nkT}}\right)---\left(7\right)$

其中V＝V_d+IR，V是在测量期间施加到晶片的正向电压，并且V_d是模型预测的两个结（J1,J2）两端的正向电压，其对应于当将电流I注入到由该晶片制造的器件时将在该器件的两端测量的正向电压。

基于方程7的模型，遵循两种不同的方法，以根据本发明的晶片测量来预测器件的I-V_d曲线，这取决于关于注入的电流I与串联电阻R和并联电阻R_P之间的关系而作出的假设。当R不大并且晶片的表面相对光滑（例如，粗糙度小于2nm Ra）时，在不存在泄漏的情况下，可以将R假设为常量（即，不依赖于注入电流）并且R_P→∞。在这样的情况下，方程8变成：

$I=I_0\exp \left(\frac{q(V-\mathrm{IR})}{\mathrm{nkT}}\right)---\left(8\right)$

因此，可以如下通过使用少至三个晶片测量数据点(I_i,V_i),i＝1...3...来对三个参数I₀、n和R进行计算（参见Lumileds Lighting,LLC,2002年11月公开的No.AB20-3A，通过引用将其合并与此）：

$n=\frac{I_3(V_2-V_1)-I_2(V_3-V_1)+I_1(V_3-V_2)}{\frac{\mathrm{kT}}{q}[I_3\ln \left(\frac{I_2}{I_1}\right)-I_2\ln \left(\frac{I_3}{I_1}\right)+I_1\ln \left(\frac{I_3}{I_2}\right)]}---\left(9\right)$

$R=\frac{V_3\ln \left(\frac{I_2}{I_1}\right)-V_2\ln \left(\frac{I_3}{I_1}\right)+V_1\ln \left(\frac{I_3}{I_2}\right)}{I_3\ln \left(\frac{I_2}{I_1}\right)-I_2\ln \left(\frac{I_3}{I_1}\right)+I_1\ln \left(\frac{I_3}{I_2}\right)}---\left(10\right)$

$I_0=\frac{I_1}{\exp \left(\frac{V_1-R{I}_1}{\frac{\mathrm{kT}}{q}n}\right)}---\left(11\right)$

一旦如此确定三个参数n、R和I₀，就可以根据方程8计算晶片的对应的模型电流I（常规I-V曲线）。然后，当经受电流I时，在测试下，预期将在由晶片制造的器件（即，等效二极管）的两端测量的正向电压V_d可以通过如下公式计算：

V_d＝V-IR                        (12)

使用方程12，仅通过减去串联电阻R的影响，可以使二极管的I-V_d曲线的预测点从晶片的测量的I-V曲线中导出。图6示出这样的预测点的示例，和根据本发明推导的对应的I-V_d曲线。被测数据（在该图的右侧上的打叉的点）从EL晶片探针设置获得，在该探针设置中，导电探针由软导电材料制成。用于计算n、R和I₀的三个数据点被加圈。晶片的最终拟合I-V曲线被示出为通过这些测量数据点。预测的二极管数据点，被示出为在左边的圈，其通过使用方程12从测量数据点减去总的串联电阻影响来推导。在该图的左边上的最终I-V_d曲线通过拟合预测的二极管数据点来获得。该图示出I-V_d曲线，该I-V_d曲线对于LED比通过测量产生的晶片I-V曲线更切实际，其包括约3伏的预测接通二极管电压，这对于正向偏压氮化镓LED来说是典型的。这表明，使用如由本发明教导的二极管模型来从晶片测量中预测LED的I-V_d曲线产生有用的结果。

当电阻随注入电流变化时，将电阻模型化为注入电流的函数也变得必要。在沿着被测I-V曲线的任何点处，能够以常规方式将电阻计算为其斜率，即，在数字上，计算为：

$R=\frac{\mathrm{\ΔV}}{\mathrm{\ΔI}}---\left(13\right)$

其中R是晶片两端的总电阻。图7示出从图8中所示的被测I-V数据而如此计算的这样的电阻对注入电流曲线图。然而，为了利用这样的电阻信息以用于产生完整的I-V_d曲线的目的，有必要利用如下方程来模型化该电阻信息，所述方程然后可以与方程12组合以得出感兴趣的I-V_d曲线。例如，我发现下列方程表示图7的曲线图的可行模型：

$R=\frac{\mathrm{\α}}{I^{\mathrm{\β}}}+C---\left(14\right)$

其中α，β，和C是常量参数。相应地，可以使用常规最小二乘多参数过程来最小化在所有数据点i（i＝1,2，....N）上的下列方程，

$\mathrm{\Σ}(\mathrm{\α},\mathrm{\β},C)=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(\ln \left(R_i\right)-\ln (\frac{\mathrm{\α}}{{I_i}^{\mathrm{\β}}}+C))}^2---\left(15\right)$

从而产生α，β，和C的估算值，对任何I值可以根据所述估算值计算R。然后，方程8（再次假设不泄漏）和12提供用于计算对应于每个测量数据点的预测的二极管电压数据点V_d的手段，如上所示的。

然而，在之前的情况下，期望具有从测量数据中还产生理想因子n和反向饱和电流I₀的估算值的算法。这可以再次通过使用包括作为常量参数的n和I₀的方程8实现（再次假设不泄漏）。对于电压和电流这两者来对方程8与方程14的组合进行求解，其中V_d=V-IR，得出下列具有α、β、C、n和I₀作为参数的三个方程组：

$R_i=\frac{\mathrm{\α}}{{I_i}^{\mathrm{\β}}}+C$

$I\left(i\right)=I_0\exp \left(\frac{q(V_i-I_i{R}_i)}{\mathrm{nkT}}\right)---\left(16\right)$

$V_d\left(i\right)=I_i{R}_i+\frac{\mathrm{kT}}{q}n\ln (\frac{I_i}{I_0}+1)$

因此，可以通过利用诸如例如如下估算式的多参数最小化计算，来将方程组16拟合到被测数据来估算参数α、β、C、n和I₀，其中，所述估算式为：

$\mathrm{\Σ}(\mathrm{\α},\mathrm{\β},C,n,I_0)=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[w_i{(I_i-I_{\mathrm{Mi}})}^2+\frac{1}{w_i}{(V_i-V_{\mathrm{Mi}})}^2]---\left(17\right)$

其中，I_i、V_i和R_i由方程16表示，M表示测量数据点，并且w_i是经验加权因子，其说明I-V曲线对在高电流值下的电流和对在低电流值下的电压的增加的灵敏度。一旦这些参数如此计算，方程16就直接得出由根据本发明的从被测晶片制造的器件的预测I-V_d曲线。图8中的曲线图示出了测量数据点（打叉的点）、从测量数据点获得的模型拟合曲线、圆圈中所示的预测二极管数据点、以及从方程16获得的预测I-V_d曲线。基于具有比图6被从其推导的材料粗糙得多的表面（大于7nm Ra）的不同的材料的该图再次示出比晶片的I-V曲线切合实际得多的LED I-V_d曲线。

当样品的串联电阻基本上是常量时，基于测量数据的最小化过程使得β变为零，这进而导致R=α+C，α、C这两个参数不依赖于电流。因此，值得注意的是，在这样的情况下，方程16简化为方程8，即，以上使用的用于常量电阻的情况下的方程。

因此，已经示出用于从制造半导体器件的晶片上进行的测量来表征该半导体器件的新型方法。结果表明，与先前产生自晶片测量的任何结果相比，装置的如此预测的电流-电压曲线，即，在本领域中使用的主要特征信息，实际上更加接近预期曲线。此外，本发明的方法提供了器件的理想因子和反向饱和电流的预测措施。

本发明可以利用诸如图9中所示的现有探针系统来实现，其中使用弹簧加载式探针10用作阳极电极。探针被接合到晶片W的表面S，并且与p-GaN层接触。使阴极12的触点在晶片的侧边缘处，使得能够接近n-GaN层。两个电极10、12连同外延晶片形成临时LED结构。当电流从探针10注入到晶片中时，致使在探针下发光，并且发出的光通过光纤14和光谱仪16从传感器收集在晶片的前侧和后侧中。光谱仪的数据输出由计算机处理器18获取用于分析和显示。电流源20对注入到晶片W中的电流的电平进行控制。根据本发明，处理器18被适当地编程以执行上述测量、拟合、和计算功能，以及以（以显示或其它形式）产生由本发明产生的特征信息。

在此处所示的和在所附权利要求中限定的本发明的原理和范围的情况下，本领域的技术人员可以对已经描述的细节作出各种改变。例如，已经从晶片测量来预测LED特征参数的角度描述了本发明，但是，应理解，可以以同样的方式使用本发明以由晶片级所采取的测量来表征其它半导体器件。类似地，预期的是，可以使用来自晶片测量的I-V数据和发光强度来模型化诸如内部量子效应的其它LED性质。因此，虽然已经以被认为是最切实际的且优选的实施例来示出和描述了本发明，但是认识到的是，在本发明的范围内，其可以发生变化，其并不限于此处所公开的细节，而是应符合权利要求的全部范围，从而包含任何和所有等同的设备和方法。

Claims (30)

1.一种由在制造器件的晶片上执行的导电探针测量来表征半导体器件的方法，所述方法包括如下步骤：

将电流-电压曲线（I-V）模型拟合到导电探针测量数据，所述模型表示作为电阻的函数的电流-电压关系；以及

通过从所述（I-V）模型除去根据由所述拟合步骤产生的数据所计算出的电阻效应来估算所述器件的电流-电压曲线（I-V_d）。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述模型包括由所述拟合步骤产生的感兴趣的参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述感兴趣的参数是理想因子。

4.根据权利要求2所述的方法，其中所述感兴趣的参数是反向饱和电流。

5.根据权利要求1所述的方法，其中假设所述电阻为常量，并且所述模型具有下列形式：

$I=I_0\exp \left(\frac{q(V-\mathrm{IR})}{\mathrm{nkT}}\right)$

其中I是电流，I₀是反向饱和电流，n是理想因子，R是电阻，q是电子电荷，k是波尔兹曼常量，并且T是温度。

6.根据权利要求5所述的方法，其中根据下列方程组和至少三个电流-电压测量数据点(I_i,V_i),i＝1...3...来计算所述理想因子、电阻和反向饱和电流：

$n=\frac{I_3(V_2-V_1)-I_2(V_3-V_1)+I_1(V_3-V_2)}{\frac{\mathrm{kT}}{q}\left[I_3\ln \left(\frac{I_2}{I_1}\right)-I_2\ln \left(\frac{I_3}{I_1}\right)+I_1\ln \left(\frac{I_3}{I_2}\right)\right]}$

$R=\frac{V_3\ln \left(\frac{I_2}{I_1}\right)-V_2\ln \left(\frac{I_3}{I_1}\right)+V_1\ln \left(\frac{I_3}{I_2}\right)}{I_3\ln \left(\frac{I_2}{I_1}\right)-I_2\ln \left(\frac{I_3}{I_1}\right)+I_1\ln \left(\frac{I_3}{I_2}\right)}$

$I_0=\frac{I_1}{\exp \left(\frac{V_1-{\mathrm{RI}}_1}{\frac{\mathrm{kT}}{q}n}\right)}.$

7.根据权利要求1所述的方法，其中，假设所述电阻随电流可变、并且根据以下方程的测量数据点来计算所述电阻：

$R=\frac{\mathrm{\ΔV}}{\mathrm{\ΔI}}$

其中R是电阻，V是电压，并且I是电流。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述器件的正向电压、理想因子、电阻、和反向饱和电流都根据下列方程组计算：

$R_i=\frac{\mathrm{\α}}{{I_i}^{\mathrm{\β}}}+C$

$I\left(i\right)=I_0\exp \left(\frac{q(V_i-I_i{R}_i)}{\mathrm{nkT}}\right)$

$V_d\left(i\right)=I_i{R}_i+\frac{\mathrm{kT}}{q}n\ln (\frac{I_i}{I_0}+1)$

其中，V_d是所述器件的正向电压，I₀是反向饱和电流，n是理想因子，并且α、β、和C是用多参数最小化计算来拟合N个电流-电压测量数据点(I_i,V_i),i＝1...N而估算出的常量参数。

9.根据权利要求8所述的方法，其中利用下列估算式来进行所述多参数最小化计算：

$\mathrm{\Σ}(\mathrm{\α},\mathrm{\β},C,n,I_0)=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[w_i{(I_i-I_{\mathrm{Mi}})}^2+\frac{1}{w_i}{(V_i-V_{\mathrm{Mi}})}^2]$

其中M表示所述测量数据点，并且w_i是经验加权因子，所述经验加权因子说明所述器件的电流-电压曲线对于在高电流值下的电流和对于在低电流值下的电压的增加的灵敏度。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述半导体器件是发光二极管。

11.一种由在制造器件的晶片上执行的导电探针测量来表征半导体器件的设备，所述设备包括如下：

导电探针，所述导电探针适于接触所述晶片的表面，用于通过电激励进行的特征测量；

电极，所述电极适于电连接到所述晶片；

电源，所述电源能够通过所述探针和所述电极向所述晶片施加电激励；以及

处理器，所述处理器包括用于基于由所述电激励产生的电流-电压测量数据来表征所述晶片的装置；

其中所述表征装置包括装置以用于：

将电流-电压曲线（I-V）模型拟合到所述测量数据，所述模型表示作为电阻的函数的电流-电压关系；以及用于

通过从所述（I-V）模型除去根据由所述拟合步骤产生的数据所计算出的电阻效应来估算所述器件的电流-电压曲线（I-V_d）。

12.根据权利要求11所述的设备，其中所述模型包括由所述拟合步骤产生的感兴趣的参数。

13.根据权利要求12所述的设备，其中所述感兴趣的参数是理想因子。

14.根据权利要求12所述的设备，其中所述感兴趣的参数是反向饱和电流。

15.根据权利要求11所述的设备，其中假设所述电阻为常量，并且所述模型具有下列形式：

$I=I_0\exp \left(\frac{q(V-\mathrm{IR})}{\mathrm{nkT}}\right)$

其中I是电流，I₀是反向饱和电流，n是理想因子，R是电阻，q是电子电荷，k是波尔兹曼常量，并且T是温度。

16.根据权利要求15所述的设备，其中根据下列方程组和至少三个电流-电压测量数据点(I_i,V_i),i＝1...3...来计算所述理想因子、电阻和反向饱和电流：

$n=\frac{I_3(V_2-V_1)-I_2(V_3-V_1)+I_1(V_3-V_2)}{\frac{\mathrm{kT}}{q}\left[I_3\ln \left(\frac{I_2}{I_1}\right)-I_2\ln \left(\frac{I_3}{I_1}\right)+I_1\ln \left(\frac{I_3}{I_2}\right)\right]}$

$R=\frac{V_3\ln \left(\frac{I_2}{I_1}\right)-V_2\ln \left(\frac{I_3}{I_1}\right)+V_1\ln \left(\frac{I_3}{I_2}\right)}{I_3\ln \left(\frac{I_2}{I_1}\right)-I_2\ln \left(\frac{I_3}{I_1}\right)+I_1\ln \left(\frac{I_3}{I_2}\right)}$

$I_0=\frac{I_1}{\exp \left(\frac{V_1-{\mathrm{RI}}_1}{\frac{\mathrm{kT}}{q}n}\right)}.$

17.根据权利要求11所述的设备，其中，假设所述电阻随电流可变、并且根据以下方程的测量数据点来计算所述电阻：

$R=\frac{\mathrm{\ΔV}}{\mathrm{\ΔI}}$

其中R是电阻，V是电压，并且I是电流。

18.根据权利要求17所述的设备，其中根据下列方程组来计算所述器件的正向电压、理想因子、电阻和反向饱和电流：

$R_i=\frac{\mathrm{\α}}{{I_i}^{\mathrm{\β}}}+C$

$I\left(i\right)=I_0\exp \left(\frac{q(V_i-I_i{R}_i)}{\mathrm{nkT}}\right)$

$V_d\left(i\right)=I_i{R}_i+\frac{\mathrm{kT}}{q}n\ln (\frac{I_i}{I_0}+1)$

其中V_d是所述器件的正向电压，I₀是反向饱和电流，n是理想因子，并且α、β、和C是用多参数最小化计算来拟合N个电流-电压测量数据点(I_i,V_i),i＝1...N而估算出的常量参数。

19.根据权利要求18所述的设备，其中利用下列估算式进行所述多参数最小化计算：

$\mathrm{\Σ}(\mathrm{\α},\mathrm{\β},C,n,I_0)=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[w_i{(I_i-I_{\mathrm{Mi}})}^2+\frac{1}{w_i}{(V_i-V_{\mathrm{Mi}})}^2]$

其中M表示所述测量数据点，并且w_i是经验加权因子，所述经验加权因子说明所述器件的电流-电压曲线对于在高电流值下的电流和对于在低电流值下的电压的增加的灵敏度。

20.根据权利要求11所述的设备，其中所述半导体器件是发光二极管。

21.一种在信息存储介质中编码并且可与可编程计算机处理器一起使用的计算机程序产品，所述产品被编程以将电流-电压曲线（I-V）模型拟合到来自晶片的导电探针测量数据，所述模型表示作为电阻的函数的电流-电压关系；并且通过从所述（I-V）模型除去电阻效应来估算由所述晶片制造的半导体器件的电流电压曲线（I-V_d），其中所述电阻效应是根据将所述电流-电压曲线（I-V）模型拟合到来自所述晶片的导电探针测量数据而产生的数据所计算出的。

22.根据权利要求21所述的计算机程序产品，其中所述模型包括通过将所述电流-电压曲线（I-V）模型拟合到来自所述晶片的导电探针测量数据而产生的感兴趣的参数。

23.根据权利要求22所述的计算机程序产品，其中所述感兴趣的参数是理想因子。

24.根据权利要求22所述的计算机程序产品，其中所述感兴趣的参数是反向饱和电流。

25.根据权利要求21所述的计算机程序产品，其中假设所述电阻为常量并且所述模型具有下列形式：

$I=I_0\exp \left(\frac{q(V-\mathrm{IR})}{\mathrm{nkT}}\right)$

其中I是电流，I₀是反向饱和电流，n是理想因子，R是电阻，q是电子电荷，k是波尔兹曼常量，并且T是温度。

26.根据权利要求25所述的计算机程序产品，其中根据下列方程组和至少三个电流-电压测量数据点(I_i,V_i),i＝1...3...来计算所述理想因子、电阻和反向饱和电流：

$n=\frac{I_3(V_2-V_1)-I_2(V_3-V_1)+I_1(V_3-V_2)}{\frac{\mathrm{kT}}{q}\left[I_3\ln \left(\frac{I_2}{I_1}\right)-I_2\ln \left(\frac{I_3}{I_1}\right)+I_1\ln \left(\frac{I_3}{I_2}\right)\right]}$

$R=\frac{V_3\ln \left(\frac{I_2}{I_1}\right)-V_2\ln \left(\frac{I_3}{I_1}\right)+V_1\ln \left(\frac{I_3}{I_2}\right)}{I_3\ln \left(\frac{I_2}{I_1}\right)-I_2\ln \left(\frac{I_3}{I_1}\right)+I_1\ln \left(\frac{I_3}{I_2}\right)}$

$I_0=\frac{I_1}{\exp \left(\frac{V_1-{\mathrm{RI}}_1}{\frac{\mathrm{kT}}{q}n}\right)}.$

27.根据权利要求21所述的计算机程序产品，其中，假设所述电阻随电流可变、并且根据以下方程的测量数据点来计算所述电阻：

$R=\frac{\mathrm{\ΔV}}{\mathrm{\ΔI}}$

其中R是电阻，V是电压，并且I是电流。

28.根据权利要求27所述的计算机程序产品，其中根据下列方程组来计算所述器件的正向电压、理想因子、电阻和反向饱和电流：

$R_i=\frac{\mathrm{\α}}{{I_i}^{\mathrm{\β}}}+C$

$I\left(i\right)=I_0\exp \left(\frac{q(V_i-I_i{R}_i)}{\mathrm{nkT}}\right)$

$V_d\left(i\right)=I_i{R}_i+\frac{\mathrm{kT}}{q}n\ln (\frac{I_i}{I_0}+1)$

其中V_d是所述器件的正向电压，I₀是反向饱和电流，n是理想因子，并且α、β、和C是由用多参数最小化计算来拟合N个电流-电压测量数据点(I_i,V_i),i＝1...N而估算出的常量参数。

29.根据权利要求28所述的计算机程序产品，其中利用下列估算式来进行所述多参数最小化计算：

$\mathrm{\Σ}(\mathrm{\α},\mathrm{\β},C,n,I_0)=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[w_i{(I_i-I_{\mathrm{Mi}})}^2+\frac{1}{w_i}{(V_i-V_{\mathrm{Mi}})}^2]$

其中M表示所述测量数据点，并且w_i是经验加权因子，所述经验加权因子说明所述器件的电流-电压曲线对于在高电流值下的电流和对于在低电流值下的电压的增加的灵敏度。

30.根据权利要求21所述的计算机程序产品，其中所述半导体器件是发光二极管。

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