CN114784050B - 一种神经形态视觉传感器及其应用和制备方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种神经形态视觉传感器及其应用和制备方法，属于半导体技术领域，所述视觉传感器包括高k介质层、钙钛矿层和顶栅电极，所述钙钛矿层位于高k介质层之上、顶栅电极位于钙钛矿层之上，所述神经形态视觉传感器在紫外至可见光波段都具备正向/负向光电流响应。本发明通过在AlGaN/GaN异质结构中引入高k介质层/钙钛矿层作为栅介质，将AlGaN/GaN异质结构和钙钛矿优异的光电性质结合在一起，所提出的视觉传感器架构成功突破了AlGaN/GaN异质结构光电探测器单向光响应的限制，实现了有效地感知和存储紫外线‑可见光区域的光学信息。
Description
技术领域
本发明属于半导体技术领域，具体涉及针对AlGaN/GaN高电子迁移率晶体管(HEMTs)的改进，包括一种基于钙钛矿异质栅结构的氮化镓基神经形态视觉传感器及其制备和应用方法。
背景技术
作为GaN基半导体，AlGaN/GaN高电子迁移率晶体管(HEMTs)由于能够在AlGaN/GaN异质结构界面形成二维电子气体(2DEG)而被广泛应用于高频功率放大器和光电器件。自Khan等人首先提出了基于AlGaN/GaN异质结构的紫外光电探测器以来，AlGaN/GaN异质结构的光电探测器由于其优异的高热稳定性、抗辐射性能等已经从探索性研究走向了工业化应用，被广泛的应用于商业应用和军事应用领域中，特别是在紫外光探测器和短波长发射器等方面表现优异。然而，作为直接的宽带隙半导体，GaN只能有效地吸收紫外光，其吸收光波段有限，阻碍了AlGaN/GaN HEMT在可见光波段工作的可能性。
另一方面，以传统的冯-诺依曼结构为基础的视觉处理系统一直占据统治地位，然而，冯·诺依曼架构系统中图像传感、存储单元和处理单元的物理分离（即“存算分离”）会导致计算总耗时和计算总功耗中的绝大部分消耗于存储单元、计算单元之间的频繁数据搬运，降低了处理速度和运行效率，严重制约了计算性能的提升。在这种情况下，利用人脑启发的视觉感知建立神经形态视觉系统（NVS）为解决这个问题提供了一个很好的途径。与传统的机器视觉相比，神经形态视觉传感器通过实时获取巨大的视觉信息、同时高效提取独特的特征，近年来引起科研人员的大量关注和广泛兴趣。对于神经形态视觉传感器而言，双向光响应调制的突触行为对模拟人类视网膜中双极细胞的神经生物学功能是非常必要的。然而，GaN HEMT的紫外光电探测器只能进行单向光响应，且受材料外延质量和制造工艺的影响，其数据存储能力，仍然远远低于其他光电存储器。
因此，如何打破AlGaN/GaN HEMT单向光响应的限制和只能有效地吸收紫外光的限制，并实现具有内在光学传感和神经形态计算功能的先进的NVS，制作应用范围更广的基于AlGaN/GaN HEMT的神经形态视觉传感器是亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足之处，提供一种改进的用作神经形态视觉传感器的AlGaN/GaN高电子迁移率晶体管(HEMTs)，即基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器，该神经形态视觉传感器在紫外至可见光波段都具备正负光响应，可用于视觉感知、图像采集、图像处理等多个领域。
本发明提供一种神经形态视觉传感器，所述神经形态视觉传感器包括GaN基底、位于所述GaN基底上两端的源电极和漏电极、高k介质层，所述神经形态视觉传感器还包括钙钛矿层和顶栅电极，所述钙钛矿层位于所述高k介质层之上，所述顶栅电极位于钙钛矿层之上，所述神经形态视觉传感器在紫外至可见光波段都具备正向/负向光电流响应。
优选的，所述GaN基底包括SiC衬底、AlN成核层、GaN缓冲层、AlN插入层、AlGaN势垒层。
优选的，所述钙钛矿层为二维有机无机杂化钙钛矿, 其厚度为200nm～300nm。
优选的，所述视觉传感器的入射光响应波长为375nm～660nm。
本发明还提供一种神经形态视觉传感器的应用方法，所述神经形态视觉传感器包括GaN基底、位于所述GaN基底上两端的源电极和漏电极、高k介质层，其特征在于：所述神经形态视觉传感器还包括钙钛矿层和顶栅电极，所述钙钛矿层位于所述高k介质层之上，所述顶栅电极位于钙钛矿层之上，所述神经形态视觉传感器在紫外至可见光波段都具备正向/负向光电流响应，所述神经形态视觉传感器应用在神经网络中，利用所述神经形态视觉传感器构建卷积核。
优选的，所述卷积核的值由所述神经形态视觉传感器的光电流的值归一化得到。
本发明还提供一种神经形态视觉传感器的制备方法，所述方法具体包括：
S1：制造GaN基底;
S2：制作源电极和漏电极;
S3：采用原子层沉积系统在沉积了源电极和漏电极的所述GaN基底上生长高k介质层；
S4：在高k介质层上旋涂钙钛矿层；
S5：利用金属掩膜版和热蒸发镀膜系统在钙钛矿层表面蒸镀顶栅电极。
优选的，步骤S4具体包括：
S41:制备钙钛矿前驱体溶液；
S42:准备基底：将所述S3得到的生长高k介质层的基底置于紫外臭氧中处理5-10min；
S43:将制备好的钙钛矿前驱体溶液旋涂到基底上，之后将基底置于热板上退火，得到钙钛矿层。
优选的，步骤S41具体包括：
将碘化苯乙胺PEAI和碘化铅PbI2粉末按2:1的摩尔比例混合，将混合的粉末溶于N,N-二甲基甲酰胺DMF溶剂中，置于50 °C的热板上搅拌8小时至完全溶解，过滤即可得到(PEA)2PbI4钙钛矿前驱体溶液。
优选的，步骤S43具体包括：将制备好的钙钛矿前驱体溶液以4000rpm的转速旋涂到基底上，旋涂时间为40s，之后将基底置于热板上退火，退火的温度为100°C，时间为60min，得到钙钛矿层。
总体而言，与现有技术相比，本发明所构思的技术方案能够取得的有益效果为：
1、本发明通过引入钙钛矿层作为栅介质，得益于有机无机杂化钙钛矿/高k介质层界面上的光诱导载流子的长寿命，本发明提供的视觉传感器在532nm激光照射下表现出2.0×106 A/W的超高光响应度，利用钙钛矿材料作为光吸收材料可以将视觉传感器的光响应波长拓展至可见光波段，打破了现有的基于AlGaN/GaN异质结构的视觉传感器探测波长小于400nm的局限性。
2、本发明提供的基于钙钛矿异质栅结构的视觉传感器打破了AlGaN/GaN HEMT单向光响应的限制。经测试，随着入射光功率强度的增加，光增强场效应机制使得AlGaN/GaNHEMT中栅压可调的正/负光电流响应成为可能。这一特性可以用来模拟典型的突触器件的功能，为制备基于HEMT的视觉传感器阵列以模仿视觉记忆提供了基础。
3、本发明提供的视觉传感器可以应用于卷积神经网络架构中，将本发明提供的视觉传感器作为卷积核Kernel的硬件实现，通过硬件的改进，对可见光谱的光子信息进行预处理，提高了卷积神经网络架构的处理速度和运算效率。
4、本发明通过采用AlGaN/GaN HEMT与二维有机无机杂化钙钛矿的独特而简单的组合，可以实现图像感应、记忆以及预处理功能的统一实现，实现了高效的传感功能和存储功能。
附图说明
图1为本发明提供的基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器的制备方法流程图；
图3为本发明实施例提供的一种基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器在Vds=1 V，入射光为532nm时，在不同的激光功率密度下测得的器件的漏源电流和栅极电压的关系图；
图4为本发明实施例提供的一种基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器在Vds=1 V，入射光为532nm时，在不同的激光功率密度下测得的器件的光电流和栅极电压的关系图；
图5为本发明实施例提供的一种基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器在不同入射激光功率密度下，响应度与栅极电压的关系图；
图6为本发明实施例提供的一种基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器在不同波长入射光下的转移特性曲线；
图7为本发明实施例提供的一种基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器在不同波长入射光下测得的器件的光电流和栅极电压的关系图；
图8为本发明实施例提供的一种基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器在入射光为532nm，栅压分别为5V和-6V时，光电流随入射光梯度的变化曲线；
图9为本发明实施例提供的一种基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器通过卷积神经网络处理图像的示意图。
其中，附图标记为：1—SiC衬底， 2—AlN成核层，3—GaN缓冲层，4—AlN插入层，5—AlGaN势垒层，6a—源电极，6b—漏电极，7—高k介质层，8—钙钛矿层，9—顶栅电极。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
实施例一
本发明实施例提供的一种基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器的制备方法，参见图1和图2，具体包括下述步骤：
步骤一，制造GaN基底。
如图1所示，本发明实施例中，采用金属化学气相沉积系统在SiC衬底1上生长出高质量的AlGaN/GaN异质结材料，该异质结材料为外延层结构，从下往上依次为AlN成核层2、GaN缓冲层3、AlN插入层4以及AlGaN势垒层5。
优选的，AlN成核层2的厚度为100nm，GaN缓冲层3的厚度为1.5μm，AlN插入层4的厚度为1nm，AlGaN势垒层5的厚度为22nm。
步骤二，制作源电极6a和漏电极6b。
具体包括，采用溅射的方法在GaN基底上沉积Ti/Al/Ni/Au金属来形成欧姆接触，随后通过ICP干法刻蚀的手段来实现器件的隔离。
步骤三，采用原子层沉积（ALD）系统在沉积了源电极6a和漏电极6b的所述GaN基底上生长高k介质层7(也称为氧化物介质层)。
优选的，所述高k介质层7为Al2O3。
使用原子层沉积ALD系统沉积的过程具体包括，在室温条件下，利用高纯N2作为载体和保护气体，将三甲基铝（TMA）前驱体和水前驱体运输至温度为95 ℃的反应腔室进行反应。
优选的，ALD沉积Al2O3一个生长循环的厚度为1Å，共生长100个循环，得到厚度为10nm的高k介质层7。
其中，一个生长循环包括：首先，N2将水前驱体持续运输至反应腔室100s-120s，之后停止运输水前驱体；接着，N2将三甲基铝(TMA)前驱体持续运输至反应腔室100s-120s，之后停止运输TMA前驱体。
优选的，所述高k介质层7为HfO2介质层。
使用原子层沉积ALD系统沉积的过程具体包括：在室温条件下，使四(二甲氨基)铪(TDMAH)前驱体源保持75 ℃，水前驱体源保持室温，利用高纯N2作为载体和保护气体，将四(二甲氨基)铪(TDMAH)前驱体和水前驱体运输至温度为95 ℃的反应腔室进行反应。
优选的，ALD沉积HfO2一个生长循环的厚度为1.2Å，共生长100个循环，得到厚度为12nm的高k介质层7。
其中，一个生长循环包括：首先，N2将水前驱体持续运输至反应腔室100s-120s，之后停止运输水前驱体；接着，N2将四(二甲氨基)铪(TDMAH)前驱体持续运输至反应腔室100s-120s，之后停止运输TDMAH前驱体。
步骤四，在高k介质层7上旋涂钙钛矿层8。
本实施例中钙钛矿层8的制备和旋涂都在手套箱中完成，以尽量避免空气中的氧气和水分对钙钛矿性能的影响。具体的步骤如下：
（1）制备钙钛矿前驱体溶液：在本实施例中，具体使用“一步法”来制备钙钛矿溶液。“一步法”具体包括：将碘化苯乙胺PEAI和碘化铅PbI2粉末按2:1的摩尔比例混合，将混合的粉末溶于N,N-二甲基甲酰胺DMF溶剂中，置于50 °C的热板上搅拌8小时至完全溶解，过滤即可得到(PEA)2PbI4钙钛矿前驱体溶液。
（2）准备基底：旋涂钙钛矿层之前，将步骤三得到的生长高k介质层的基底置于紫外臭氧中处理5-10min。
（3）将制备好的钙钛矿前驱体溶液以4000rpm的转速旋涂到基底上，旋涂时间为40s，之后将基底置于热板上退火，退火的温度为100°C，时间为60min，得到钙钛矿层8。
优选的，所述钙钛矿层为二维层状有机无机杂化钙钛矿, 其厚度为200nm～300nm。
步骤五，利用金属掩膜版和热蒸发镀膜系统在钙钛矿层8表面蒸镀顶栅电极9。
具体包括，利用金属掩膜版和热蒸发镀膜系统在完成步骤四旋涂钙钛矿层8的基底上蒸镀沉积25nm的Al电极，蒸镀的速率为0.1～0.2Å/s,得到顶栅电极层9。
本实施例仅给出了本发明的一种示范，其具体参数并不受实施例所限制。
实施例二
本实施例提供了一种基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器，其是根据实施例一提供的制备方法制备得到的。图3～8示出所述基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器的性能测试结果。
参见图3，图3所示为所述基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器在漏源偏压 Vds=1 V，入射光为532nm时，在不同的激光功率密度下测得的转移特性曲线，不同的激光功率密度（图3箭头方向）包括0.8µW/cm2、2.3µW/cm2、4.6µW/cm2。其中，图3的横坐标是栅极电压Vgs，纵坐标是漏源电流Ids。从图3中可以看到在532nm的光照刺激时，即使入射光功率很小，转移特性曲线也依旧会发生变化，即本发明提供的神经形态视觉传感对光照敏感。
参见图4，图4所示为从图3响应的实验中提取的不同入射激光功率密度下，光电流与栅极电压的关系图，其中，视觉传感器器件的光电流等于该器件在光场下的漏源电流与该器件在暗态时的漏源电流之差。
从图4中可以看出本发明提供的神经形态视觉传感在栅极电压Vgs为-6V和Vgs为5V时分别取得了负向的和正向的光电流。通过实验测得，在Vgs为-6V时，负向光电流最值为-1.4mA/mm，在Vgs为5V时，正向光电流最大为0.8mA/mm。通过该实验表明钙钛矿异质栅结构可以实现针对入射光为532nm的可见光，不同栅极电压下的正向/负向光电流。这一特性可以用来模拟典型的突触器件的功能，为制备基于HEMT的视觉传感器阵列以模仿视觉记忆提供了基础。
参见图5，图5所示为从图3相应的实验中提取的不同入射激光功率密度下，响应度与栅极电压的关系图。通过实验表明，得益于有机无机杂化钙钛矿/高k介质层界面上的光诱导载流子的长寿命，当入射光功率密度为0.8µW/cm2时，本发明提供的神经形态视觉传感器的光响应度高达2×106A/W，进一步证明了钙钛矿异质栅结构可以显著的提升氮化镓基图像传感器的光响应度。
参见图6，图6所示为本发明实施例提供的一种基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器在漏源偏压Vds=1 V，入射光功率密度Plight=10mW/cm2条件下,入射光波长分别为375nm/457nm/532nm/660nm时，纵坐标漏源电流Ids随横坐标栅极电压Vgs的变化曲线，所述漏源电流Ids，是指从漏极流向源极的电流。
通过上述实验表明，本发明提供的基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器对波长为375nm～660nm的激光都有响应。
参见图7，图7为从图6相应的实验中提取的不同入射光波长下，光电流与栅极电压的关系图。从图7中可以看出本发明提供的神经形态视觉传感在栅极电压Vgs为-6V和Vgs为5V时分别取得了负向的和正向的光电流。通过该实验表明钙钛矿异质栅结构可以在375～660nm的工作范围内实现不同栅极电压下的正向/负向光电流。
参见图8，图8所示为本发明实施例提供的一种基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器在入射光为532nm，栅压分别为5V和-6V时，光电流随入射光梯度的变化。其中，横坐标入射光梯度1-10对应的入射光功率密度分别是1/20/50/100/150/180/210/240/270/300mW/cm2,光电流是器件在经对应的入射光梯度照射1s后的漏源电流和暗态时的的漏源电流的差值。通过实验表明，相同栅压时，入射光梯度越大，传感器的光电流越大。
参见图9，图9所示为本发明实施例提供的一种基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器应用于卷积神经网络的示意图。在利用卷积神经网络进行图像处理时，其卷积核Kernel通常为数值矩阵阵列。本发明利用实施例一制备的神经形态视觉传感器来存储和处理卷积核的数值，其中正值由图8中栅压为5V时的光电流的值归一化得到；负值由图8中栅压为-6V时的光电流的值归一化得到。
由此可见，本发明可以利用实施例一制备的的神经形态视觉传感器来构建卷积神经网络的卷积核Kernel，通过硬件的改进，对可见光谱的光子信息进行预处理，实现高效的、快速的传感功能和存储功能。
综上所述，本发明提供了一种基于钙钛矿异质栅结构的神经形态视觉传感器及其制备方法，所述神经形态视觉传感器不仅成功突破了AlGaN/GaN异质结构光电探测器单向光响应的限制，还实现了有效地感知和存储紫外线-可见光区域的光学信息。
上述实施例仅为本发明较佳的实施例，不能以此限定本发明的实施方式及保护范围，熟悉本领域的技术人员而言在了解用本发明说明书内容与原则后，对其作出的等同替换和变更修改后所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种神经形态视觉传感器，所述神经形态视觉传感器包括GaN基底、位于所述GaN基底上两端的源电极和漏电极、高k介质层，其特征在于：所述神经形态视觉传感器还包括钙钛矿层和顶栅电极，所述钙钛矿层位于所述高k介质层之上，所述顶栅电极位于钙钛矿层之上，所述神经形态视觉传感器在紫外至可见光波段都具备正向/负向光电流响应；所述光电流等于其在光场下的漏源电流与其在暗态时的漏源电流之差；所述神经形态视觉传感器以高k介质层和钙钛矿层作为栅介质。
2.根据权利要求1所述的视觉传感器，其特征在于：所述GaN基底包括SiC衬底、AlN成核层、GaN缓冲层、AlN插入层、AlGaN势垒层。
3.根据权利要求1所述的视觉传感器，其特征在于：所述钙钛矿层为二维有机无机杂化钙钛矿, 其厚度为200nm～300nm。
4.根据权利要求1所述的视觉传感器，其特征在于：所述视觉传感器的入射光响应波长为375nm～660nm。
5.一种神经形态视觉传感器的应用方法，所述神经形态视觉传感器包括GaN基底、位于所述GaN基底上两端的源电极和漏电极、高k介质层，其特征在于：所述神经形态视觉传感器还包括钙钛矿层和顶栅电极，所述钙钛矿层位于所述高k介质层之上，所述顶栅电极位于钙钛矿层之上，所述神经形态视觉传感器在紫外至可见光波段都具备正向/负向光电流响应，所述神经形态视觉传感器应用在神经网络中，利用所述神经形态视觉传感器构建卷积核；所述光电流等于其在光场下的漏源电流与其在暗态时的漏源电流之差；所述神经形态视觉传感器以高k介质层和钙钛矿层作为栅介质。
6.根据权利要求5所述的应用方法，其特征在于：所述卷积核的值由所述神经形态视觉传感器的光电流的值归一化得到。
7.一种神经形态视觉传感器的制备方法，其特征在于： 所述方法具体包括：
S1：制造GaN基底;
S2：制作源电极和漏电极;
S3：采用原子层沉积系统在沉积了源电极和漏电极的所述GaN基底上生长高k介质层；
S4：在高k介质层上旋涂钙钛矿层；
S5：利用金属掩膜版和热蒸发镀膜系统在钙钛矿层表面蒸镀顶栅电极；
制备得到的所述神经形态视觉传感器在紫外至可见光波段都具备正向/负向光电流响应；所述光电流等于其在光场下的漏源电流与其在暗态时的漏源电流之差；所述神经形态视觉传感器以高k介质层和钙钛矿层作为栅介质。
8.根据权利要求7所述的制备方法，其特征在于：步骤S4具体包括：
S41:制备钙钛矿前驱体溶液；
S42:准备基底：将所述S3得到的生长高k介质层的基底置于紫外臭氧中处理5-10min；
S43:将制备好的钙钛矿前驱体溶液旋涂到基底上，之后将基底置于热板上退火，得到钙钛矿层。
9.根据权利要求8所述的制备方法，其特征在于：步骤S41具体包括：
将碘化苯乙胺PEAI和碘化铅PbI2粉末按2:1的摩尔比例混合，将混合的粉末溶于N,N-二甲基甲酰胺DMF溶剂中，置于50 °C的热板上搅拌8小时至完全溶解，过滤即可得到(PEA)2PbI4钙钛矿前驱体溶液。
10.根据权利要求8所述的制备方法，其特征在于：步骤S43具体包括：将制备好的钙钛矿前驱体溶液以4000rpm的转速旋涂到基底上，旋涂时间为40s，之后将基底置于热板上退火，退火的温度为100°C，时间为60min，得到钙钛矿层。
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