JP7329278B2

JP7329278B2 - 単一入射光ベース光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の欠陥分類装置及びそれを用いた欠陥分類方法

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Description

本発明は、光ルミネッセンス（Ｐｈｏｔｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）を用いたＳｉＣ基板の欠陥分類装置及び欠陥分類方法に関するものであり、特に、１つの入射光をＳｉＣ基板に照射して発生するＳｉＣの特性（ｂａｎｄｇａｐ）光ルミネッセンスをマッピングして積層欠陥（ｓｔａｃｋｉｎｇｆａｕｌｔ）を含む複数の欠陥の位置を確認した後、各積層欠陥位置別に分光分析を進行して迅速に積層欠陥の位置および種類を分類できる単一入射光ベースの光ルミネサンスを用いた炭化珪素基板の欠陥分類装置及びそれを用いた欠陥分類方法に関する。

光発光または光ルミネッセンスは、試料物質のバンドギャップより大きなエネルギーを持つ光を試料に照射し、その結果、電子を家電帯から伝導帯に励起すると、励起された電子が価電子帯に戻る過程で発生する。光ルミネッセンスは入射光を照射するため、試料に特別な処理が必要なく損傷も起こらず、非破壊的に半導体などの物性を分析に役立つ方法である。

試料物質に不純物が混ざっているなどの欠陥があるときはバンドギャップ内にエネルギー準位を形成することができ、家電帯にあった電子が励起されるとき不純物が形成する伝導帯の下に位置するエネルギー準位で励起されることもあり、伝導帯に励起された電子が遷移するときに不純物が作る家電磁台の上にあるエネルギー準位に降りてくることもある。不純物が作る伝導帯の下に位置するエネルギー準位から不純物が作る家電磁台の上にあるエネルギー準位に降りることができる。

したがって、光ルミネッセンス分析を行うと、原料物質と不純物が形成する様々なエネルギー準位との間で起こる様々な電子遷移にそれぞれ対応するエネルギーに対応する光ルミネッセンスを観察することができる。

基板表面に発生する積層欠陥も種類別にそれぞれ異なる波長を有する光ルミネッセンスを生成する。ところで、従来技術の光ルミネッセンスを用いた分類方式は、光電増幅管（ＰｈｏｔｏＭｕｌｔｉｐｌｉｅｒＴｕｂｅ：ＰＭＴ）を用いて積層欠陥が現れるすべての波長別に帯域通過フィルタ（ｂａｎｄｐａｓｓｆｉｌｔｅｒ）を設置して積層欠陥を分類した。線形ビーム（Ｌｉｎｅｂｅａｍ）などを用いて時間遅延積分（Ｔｉｍｅｄｅｌａｙａｎｄｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：ＴＤＩ）カメラで発光画像を取得し、波長別に帯域通過フィルタ（ｂａｎｄｐａｓｓｆｉｌｔｅｒ）を通過させた後、積層欠陥の種類を分離することもできる。あるいは、基板前面のすべての点で分光分析器（ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ）を用いた分析を行い、欠陥を把握しなければならなかった。しかし、波長別帯域通過フィルタ分類は、実際の欠陥の波長が重なり合う問題によって正確な分類が難しく、波長別分類のために複数の通過経路（ｐｏｒｔ）に対する同時測定が行われる必要があるため、データが大きくなりすぎる問題点がある。基板表面の全ての点で分光分析を進行する場合には、分光器の信号分類のための最小露光時間が各点ごとに数ミリ秒（ｍｓｅｃ）以上かかるため、やはり測定時間が過度に長くなる問題点を示す。

韓国公開特許第２０１６－００２４９６８号公報は、「試料の欠陥検出及び光ルミネッセンス測定のためのシステム及び方法」に関するものであり、試料から欠陥散乱された放射線又は光ルミネッセンス放射線を収集し、帯域通過フィルタを介して波長別々に分離して光ルミネッセンス特性を分類する技術を開示する。しかしながら、上記技術は、垂直入射放射線源と傾斜入射放射線源とが必要であり、分光計の構造が複雑であるだけでなく、検出と分類のためのデータの過剰で分析時間が過度に長くなる欠点がある。特許第６７５８１９７号公報は、「ワイドギャップ半導体基板の欠陥検査方法及び欠陥検査装置」に関し、ワイドギャップ半導体基板の欠陥のない部位から放出される光の強度と当該ワイドギャップ半導体基板の欠陥部位で放出される光の強度差に基づいて当該ワイドギャップ半導体基板に発生した欠陥検査を行う技術を開示する。しかし、上記技術は、光ルミネッセンスのうち長波長光を白黒画像で撮像し、短波長光をカラー画像で撮像し、撮像された画像の冗談情報と色情報組み合わせで欠陥分類をするため、その種類を区別することが困難であり、これを解決するために帯域通過フィルタを設置しても測定速度が遅く、まだ分類が正確ではないという問題を持つ。

韓国公開特許第２０１６－００２４９６８号公報特許第６７５８１９７号公報

本発明は、ＳｉＣ基板上の積層欠陥の位置と各位置別欠陥の分類を迅速に進めるために案出されたものであり、マッピング機能と分光機能を備えた一つの装置に光ルミネッセンス画像をマッピングして欠陥の位置情報を求めた後、欠陥の位置でのみ分光分析を行い、迅速かつ正確なＳｉＣ基板欠陥分類ができるようにする。

本発明は、単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類方法であって、前記基板および前記基板の表面欠陥が光ルミネッセンスを放出するように、前記基板の表面に対して実質的な垂直方向に沿って前記基板のバンドギャップエネルギーより大きいエネルギーに対応する波長を有する垂直照明光を基板の表面の各部分に送る段階と、基板表面から基板のバンドギャップエネルギーに対応する波長を有する光ルミネッセンスマッピング画像を光電増幅管（ＰＭＴ）を用いて取得する段階と、光電増幅管で取得した基板の光ルミネッセンスマッピング画像に表示される識別可能な欠陥を形状と大きさに分類して位置データを確保する段階と、前記分類された欠陥から積層欠陥を選別し、前記位置データを用いて前記選別された積層欠陥の各中心位置に座標を付与する段階と、前記座標が付与された積層欠陥に順次垂直照明光を照射する段階と、分光分析器（ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ）で垂直照明光が照射される各積層欠陥から放出される光ルミネッセンススペクトルを取得する段階、及び各積層欠陥で取得した光ルミネッセンススペクトルの４００ｎｍ以上の領域におけるピーク波長を欠陥データベースの積層欠陥中心波長と比較して積層欠陥別特性を分類する段階を含む、単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類方法を提供する。

本発明はまた、前記分類された欠陥から積層欠陥を選別は、前記形状と大きさに分類した前記識別可能な欠陥を１ＳＳＦ、２ＳＳＦ、３ＳＳＦ、４ＳＳＦ及び３Ｃの積層欠陥を含む前記欠陥データベースの形状及び大きさと比較するプログラムを内蔵するコンピュータで行う、単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類方法を提供する。

本発明はまた、前記基板のバンドギャップエネルギーに対応する波長は３９０ｎｍであり、前記基板のバンドギャップエネルギーより大きいエネルギーに対応する波長を有する垂直照明光の波長は３５５ｎｍである単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類方法を提供する。

本発明はまた、前記欠陥データベースの１ＳＳＦ、２ＳＳＦ、３ＳＳＦ、４ＳＳＦ及び３Ｃの積層欠陥（スタッキングフォールト）中心波長はそれぞれ４２０ｎｍ、５００ｎｍ、４８０ｎｍ、４５５ｎｍ及び５４０ｎｍであり、前記光ルミネッセンススペクトルが４００以上の領域でピーク波長を欠陥データベースの積層欠陥中心波長と比較して特性を分類する段階では、ピーク波長が各積層欠陥の中心波長を中心に上下５ｎｍ範囲内であれば該当積層欠陥に分類する単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類方法を提供する。

本発明はまた、単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類装置であって、前記装置は、前記炭化珪素基板を固定して入射光が基板表面を走査できるように位置移動可能な試料ステージアセンブリと、前記炭化珪素基板表面に実質的な垂直方向に沿って前記基板および前記基板の表面欠陥が光ルミネッセンスを放出するように、前記基板のバンドギャップエネルギーより大きいエネルギーに対応する波長を有する垂直照明光を基板の表面各部に送る入射光源部と、前記基板表面から前記基板のバンドギャップエネルギーに対応する波長を有する光ルミネッセンスマッピング画像（ｉｍａｇｅ）を取得する光電増幅管（ＰｈｏｔｏＭｕｌｔｉｐｌｉｅｒＴｕｂｅ：ＰＭＴ）と、制御部と、前記垂直照明光が照射される各積層欠陥から放出される光ルミネッセンススペクトルを獲得する分光分析器（ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ）と、前記各積層欠陥で獲得した光ルミネッセンススペクトルの４００ｎｍ以上の領域でピーク波長を前記欠陥データベースの積層欠陥中心波長と比較して積層欠陥別特性を分類する特性分類部を含み、前記制御部は前記光電増幅管で獲得した前記基板の光ルミネッセンスマッピング画像に表示される識別可能な積層欠陥を形状と大きさに分類して位置データを確保する形状分類部と前記分類された欠陥から積層欠陥を選別し前記位置データを用いて前記選別された積層欠陥の各中心位置に座標を付与する座標付与部と前記座標が付与された積層欠陥に対して順次に垂直照明光を照射するように前記ステージアセンブリと前記入射光源部とを調整する調整部を含み、前記制御部および特性分類部はコンピュータを含む、単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類装置を提供する。

本発明はまた、前記分類された欠陥から積層欠陥を選別は、前記形状と大きさに分類した前記識別可能な欠陥を１ＳＳＦ、２ＳＳＦ、３ＳＳＦ、４ＳＳＦ及び３Ｃの積層欠陥を含む前記欠陥データベースの形状及び大きさと比較するプログラムを内蔵するコンピュータで行う、単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類装置を提供する。

本発明はまた、前記基板のバンドギャップエネルギーに対応する波長は３９０ｎｍであり、前記基板のバンドギャップエネルギーより大きいエネルギーに対応する波長を有する垂直照明光の波長は３５５ｎｍである単一入射光ベースの光ルミネッセンスを使用した炭化珪素基板の積層欠陥分類装置を提供する。

本発明はまた、前記欠陥データベースの１ＳＳＦ、２ＳＳＦ、３ＳＳＦ、４ＳＳＦ及び３Ｃの積層欠陥（スタッキングフォールト）中心波長はそれぞれ４２０ｎｍ、５００ｎｍ、４８０ｎｍ、４５５ｎｍ及び５４０ｎｍであり、前記光ルミネッセンススペクトルが４００以上の領域でピーク波長を欠陥データベースの積層欠陥中心波長と比較して特性を分類する段階では、ピーク波長が各積層欠陥の中心波長を中心に上下５ｎｍ範囲内であれば該当積層欠陥に分類する単一入射光ベース光ルミネッセンスを用いた炭化ケイ素基板の積層欠陥分類装置を提供する。

本発明は、マッピング機能と分光機能を備えた一つの装置で光ルミネッセンス画像をマッピングして欠陥の位置情報を求めた後、積層欠陥の位置でのみ分光分析を進めるので、従来技術の複数の帯域通過フィルタ方式で光ルミネッセンスを分離して測定する方式に比べ、迅速かつ正確なＳｉＣ基板欠陥分類が可能である。

本発明の一実施形態による、単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥を示す。本発明の一実施形態による、光電増幅管（ＰＭＴ）によるマッピングによる積層結合の形状（左）と特定位置における光ルミネッセンス強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）に関する線形分析表（ラインプロファイル）である。本発明の一実施形態による、ＳｉＣ基板のバンドギャップエネルギーに対応する光ルミネッセンス波長（３９０ｎｍ）のマッピング画像と、表面積層欠陥別光ルミネッセンス波長の中央値範囲を示す。本発明の一実施形態による、図３のマッピング画像に現れる各表面積層欠陥別座標および分光分析された中心波長に基づいて積層欠陥種類を分類したものである。本発明の一実施形態による、図４の積層欠陥の分光結果を示すグラフである。本発明の一実施形態による、図４の積層欠陥の分光結果を示すグラフである。本発明の一実施形態による、図４の積層欠陥の分光結果を示すグラフである。本発明の一実施形態による、単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類方法の手順を示す概念図である。

本発明の詳細な説明の前に、以下で説明する本明細書および特許請求の範囲で使用される用語または単語は、通常または辞書の意味に限定されて解釈されるべきではない。したがって、本明細書に記載された実施形態と図面に示される構成は、本発明の最も好ましい一実施形態に過ぎず、本発明の技術的思想を全て代弁するものではないので、本出願時点においてこれを置き換えることができる様々な均等水と変形があるかもしれないことを理解すべきである。以下、本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者が容易に実施できるほど好ましい実施形態を図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施形態による、単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類装置の概念図である。本発明の一実施形態による単一入射光ベース光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類装置は、前記炭化珪素基板を固定して入射光が基板表面を走査できるように位置移動可能な試料ステージアセンブリ２０と、前記炭化珪素基板表面に実質的な垂直方向に沿って前記基板および前記基板の表面欠陥が光ルミネッセンスを放出するように前記基板のバンドギャップエネルギーより大きいエネルギーに対応する波長を有する垂直照明光を基板の表面各部に送る入射光源部１０と、前記基板表面から前記基板のバンドギャップエネルギーに対応する波長を有する光ルミネッセンスマッピング画像を取得する光電増幅管（３０）と、制御部（図示せず）と、前記垂直照明光が照射される各積層欠陥から放出される光ルミネッセンススペクトルを獲得する分光分析器５０と、前記各積層欠陥で獲得した光ルミネッセンススペクトルの４００ｎｍ以上の領域でピーク波長を前記欠陥データベースの積層欠陥中心波長と比較して積層欠陥別特性を分類する特性分類部（図示せず）を含む。本発明の一実施形態において、前記制御部は、前記光電増幅管で取得した前記基板の光ルミネッセンスマッピング画像に表示される識別可能な積層欠陥を形状と大きさに分類し、位置データを確保する形状分類部と、前記分類された欠陥で積層欠陥を選別し、前記位置データを用いて前記選別された積層欠陥の各中心位置に座標を付与する座標付与部と、前記座標が付与された積層欠陥に対して順次前記垂直照明光を照射する。ステージアセンブリと入射光源部を調整する調整部とを含む。本発明の一実施形態では、欠陥データベース（図示せず）は、積層欠陥のサイズおよび形状など、様々な関連情報を含む。

本発明の一実施形態では、制御部および特性分類部は、中央処理装置、演算装置などで表されるコンピュータを含むことができる。本発明の一実施形態では、試料ステージアセンブリ上部の入射光入射経路および入射光による基板表面放出光ルミネッセンス通過経路には集光器２５が配置されてもよい。本発明の一実施形態において、入射光源部から入射光１００が向かう経路、及び光電増幅管及び分光器で基板から放出された光ルミネッセンス２００が向く経路には全反射又は部分反射ミラーが位置できる。本発明の一実施形態では、入射光１００はミラー１５に反射してサンプルステージアセンブリ２０に向かい、放出された光ルミネッセンス２００はミラー１５を通過した後にバンドギャップエネルギーに対応する波長（３９０ｎｍ）の光ルミネッセンス３００を反射するミラー３５で反射され、光電増幅管３０に向かうことができる。本発明の一実施形態において、積層欠陥から放出された光ルミネッセンス２００は、ミラー１５を通過して進行した後、ミラー５５で反射５００されて分光分析器５０に向かうことができる。本発明の一実施形態において、前記分類された欠陥から積層欠陥を選別は、前記形状と大きさに分類された前記識別可能な欠陥を１ＳＳＦ、２ＳＳＦ、３ＳＳＦ、４ＳＳＦ及び３Ｃの積層欠陥（ｓｔａｃｋｉｎｇｆａｕｌｔ）を含む前記欠陥データベースの形状及びサイズと比較するプログラムを内蔵したコンピュータで行うことができる。ＳＳＦはＳｈｏｃｋｌｅｙＳｔａｃｋｉｎｇｆａｕｌｔの略語であり、１から４までのＳＳＦがある（H. P. Iwata、U. Lindefelt、S. Oberg、およびP. R. Briddon、J. Appl. Phys. 94、4972（2003））。３Ｃは、４Ｈ－ＳｉＣマトリックスの３Ｃのような障害領域を表す。また、基板のバンドギャップエネルギーに対応する波長は３９０ｎｍであり、基板のバンドギャップエネルギーより大きいエネルギーに対応する波長を有する垂直照明光の波長は３５５ｎｍに選択することができる。本発明の一実施形態では、装置は、ミラー３５を通過する光ルミネッセンス４００を検出するための追加の検出器４０をさらに備えることができる。本発明の一実施形態では、機械学習は公知の方法であればいずれでも使用可能である。

図２は、本発明の一実施形態による、光電増幅管（ＰＭＴ）によるマッピングによる積層結合の形状（左）と特定位置での光ルミネッセンス強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）に関する線形分析表（ｌｉｎｅ－ｐｒｏｆｉｌｅ）である。４Ｈ－ＳｉＣでは、ショックリー型欠陥は、大部分が三角形または四角形状の板状欠陥を有しており、基板のエネルギーバンドギャップに相当する波長（３９０ｎｍ）を有する光ルミネッセンス画像で明確に観察される特徴がある。図２から分かるように、表面積層欠陥位置で光ルミネッセンスの強度が低くなることを確認することができる。これにより、光ルミネッセンスマッピングによって積層欠陥の位置を容易に把握することが可能である。

図３は、本発明の一実施形態によるＳｉＣ基板のバンドギャップエネルギーに対応する光ルミネッセンス波長（３９０ｎｍ）のマッピング画像と表面積層欠陥別光ルミネッセンス波長の中央値範囲を示す。図４は、本発明の一実施形態による、図３のマッピング映像に示された各表面積層欠陥別座標および分光分析された中心波長を基準に積層欠陥種類を分類したものである。本発明の一実施形態において、前記欠陥データベースの１ＳＳＦ、２ＳＳＦ、３ＳＳＦ、４ＳＳＦ、及び３Ｃの積層欠陥（スタッキングフォールト）中心波長は、それぞれ４２０ｎｍ、５００ｎｍ、４８０ｎｍ、４５５ｎｍ及び５４０ｎｍであり、前記光ルミネッセンススペクトルの４００ｎｍ以上の領域でピーク波長を欠陥データベースの積層欠陥中心波長と比較して積層欠陥別特性を分類する段階では、ピーク波長が各積層欠陥の中心波長を中心に上下５ｎｍ範囲内であれば該当積層欠陥に分類できる。

図５は、本発明の一実施形態による、図４の積層欠陥の分光データを示すグラフである。図５（ａ）は積層欠陥番号１～３に対する分光データであり、前記積層欠陥１～３は基板から放出される３９０ｎｍ波長を共有し、それぞれ５４１ｎｍ、４８３ｎｍ及び４８３ｎｍのピーク波長を有することが確認できる。したがって、積層欠陥１は３Ｃ型積層欠陥であり、積層欠陥２と３は３ＳＳＦ積層欠陥であることが分かる。図５（ｂ）は積層欠陥４～６及び１１に対する分光データであり、積層欠陥４は３Ｃ型、積層欠陥５は３ＳＳＦ、積層欠陥１１は４ＳＳＦ積層欠陥であることが分かる。しかし、積層欠陥６のピーク波長は４６３ｎｍで、これまで把握された欠陥データベースにない値である。このような値は不明（ｕｎｋｎｏｗｎ）に分類され、後の研究結果に基づいて特性が分類されれば欠陥データベースに追加することができる。このようなピーク波長比較による分類および追加機能を機械学習機能に含めることができる。図５（ｃ）は積層欠陥７～１０に対する分光材料であり、積層欠陥７は３ＳＳＦ、積層欠陥８は４ＳＳＦ、積層欠陥９と１０は３Ｃ型積層欠陥であると把握することができる。

図６は、本発明の一実施形態による、単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類方法の手順を示す概念図である。本発明の一実施形態による単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類方法６００は、前記基板および前記基板の表面欠陥が光ルミネッセンスを放出するように、前記基板の表面に対して実質的な垂直方向に沿って前記基板のバンドギャップエネルギーより大きいエネルギーに対応する波長を有する垂直照明光を基板の表面の各部分に送る段階６０１と、基板表面から基板のバンドギャップエネルギーに対応する波長を有する光ルミネッセンスマッピング画像を光電増幅管（ＰＭＴ）を用いて取得する段階６０２と、前記光電増幅管で得られた前記基板の光ルミネッセンスマッピング画像に表示される識別可能な積層欠陥を形状と大きさに分類し１ＳＳＦ、２ＳＳＦ、３ＳＳＦ、４ＳＳＦ及び３Ｃの積層欠陥（ｓｔａｃｋｉｎｇｆａｕｌｔ）を含む欠陥データベースの形状およびサイズと比較して各積層欠陥を形状とサイズに分類する段階６０３と、前記マッピング画像の識別可能な積層欠陥の各中心位置に座標を付与する段階６０４と、前記座標が付与された積層欠陥に対して順次垂直照明光を照射する段階６０５と、垂直照明光が照射される各積層欠陥から放出される光ルミネッセンススペクトルを分光分析器（ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ）で取得する段階６０６と、各積層欠陥で取得した光ルミネッセンススペクトルの４００ｎｍ以上の領域におけるピーク波長を欠陥データベースの積層欠陥中心波長と比較して積層欠陥別特性を分類する段階６０７を含む。

本発明の一実施形態において、前記分類された欠陥から積層欠陥を選別は、前記形状と大きさに分類された前記識別可能な欠陥を１ＳＳＦ、２ＳＳＦ、３ＳＳＦ、４ＳＳＦ及び３Ｃの積層欠陥を含む前記欠陥データベースの形状及びサイズと比較するプログラムを内蔵したコンピュータで行うことができ、前記基板のバンドギャップエネルギーに対応する波長は３９０ｎｍであり、前記基板のバンドギャップエネルギーより大きいエネルギーに対応する波長を有する垂直照明光の波長は３５５ｎｍである。本発明の一実施形態において、前記欠陥データベースの１ＳＳＦ、２ＳＳＦ、３ＳＳＦ、４ＳＳＦ、及び３Ｃの積層欠陥（スタッキングフォールト）中心波長は、それぞれ４２０ｎｍ、５００ｎｍ、４８０ｎｍ、４５５ｎｍ及び５４０ｎｍであり、前記光ルミネッセンススペクトルの４００ｎｍ以上の領域でピーク波長を欠陥データベースの積層欠陥中心波長と比較して積層欠陥別特性を分類する段階では、ピーク波長が各積層欠陥の中心波長を中心に上下５ｎｍ範囲内であれば該当積層欠陥に分類できる。

以上、本願の例示的な実施例について詳細に説明したが、本願の権利範囲はこれに限定されるものではなく、以下の特許請求の範囲で定義している本願の基本概念を利用した当業者の種々の変形及び改良形態も本願の権利範囲に属する。

本発明で使用される全ての技術用語は、他に定義されない限り、本発明の関連分野で当業者が一般に理解するような意味で使用される。本明細書に参考文献として記載されている全ての刊行物の内容が本発明に導入される。

１０．入射光源部
１５、３５、５５．セクションごとのミラー
２０．サンプルステージアセンブリ
２５．集光器
３０．光電増幅管
４０．検出器
５０．分光分析器
１００．入射光
２００、３００、４００、５００．光ルミネッセンス
６００．積層欠陥分類方法
６０１～６０７．段階１～段階７

Claims

単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類方法であって、
上記の方法は、前記基板および前記基板の表面欠陥が光ルミネッセンスを放出するように、前記基板の表面に対して実質的な垂直方向に沿って前記基板のバンドギャップエネルギーより大きいエネルギーに対応する波長を有する垂直照明光を基板の表面の各部分に送る段階と、
基板表面から基板のバンドギャップエネルギーに対応する波長である３９０ｎｍ帯を有する光ルミネッセンスマッピング画像を光電増幅管（ＰＭＴ）を用いて取得する段階と、
光電増幅管で取得した基板の３９０ｎｍ帯を有する光ルミネッセンスマッピング画像に表示される識別可能な欠陥を形状と大きさに分類して位置データを確保する段階と、
前記分類された欠陥から積層欠陥を選別し、前記位置データを用いて前記選別された積層欠陥の各中心位置に座標を付与する段階と、
前記座標が付与された積層欠陥に順次垂直照明光を照射する段階と、
分光分析器（ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ）で垂直照明光が照射される各積層欠陥から放出される欠陥データベースの波長全範囲にわたる光ルミネッセンススペクトルを取得する段階、及び
各積層欠陥で取得した光ルミネッセンススペクトルの４００ｎｍ以上の領域におけるピーク波長を欠陥データベースの積層欠陥中心波長と比較して積層欠陥別特性を分類するステップを含む、
単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類方法。
前記分類された欠陥から積層欠陥を選別は、前記形状と大きさに分類した前記識別可能な欠陥を１ＳＳＦ、２ＳＳＦ、３ＳＳＦ、４ＳＳＦ及び３Ｃの積層欠陥を含む前記欠陥データベースの形状及び大きさと比較するプログラムを内蔵するコンピュータで行う、
請求項１に記載の方法。
前記基板のバンドギャップエネルギーより大きいエネルギーに対応する波長を有する垂直照明光の波長は３５５ｎｍである、
請求項１に記載の方法。
前記欠陥データベースの１ＳＳＦ、２ＳＳＦ、３ＳＳＦ、４ＳＳＦ及び３Ｃの積層欠陥中心波長はそれぞれ４２０ｎｍ、５００ｎｍ、４８０ｎｍ、４５５ｎｍ及び５４０ｎｍであり、前記光ルミネッセンススペクトルの４００ｎｍ以上の領域でピーク波長を前記欠陥データベースの積層欠陥中心波長と比較して積層欠陥別特性を分類する段階では、前記ピーク波長が前記各積層欠陥の中心波長を中心に上下５ｎｍ範囲以内であれば該当積層欠陥に分類する、
請求項１に記載の方法。
単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類装置であって、
前記装置は、前記炭化珪素基板を固定して入射光が基板表面を走査できるように位置移動可能な試料ステージアセンブリと、
前記炭化珪素基板表面に実質的な垂直方向に沿って前記基板および前記基板の表面欠陥が光ルミネッセンスを放出するように、前記基板のバンドギャップエネルギーより大きいエネルギーに対応する波長を有する垂直照明光を基板の表面各部に送る入射光源部と、
前記基板表面から前記基板のバンドギャップエネルギーに対応する波長である３９０ｎｍ帯を有する光ルミネッセンスマッピング画像（ｉｍａｇｅ）を取得する光電増幅管（ＰｈｏｔｏＭｕｌｔｉｐｌｉｅｒＴｕｂｅ：ＰＭＴ）と、
制御部と、
前記垂直照明光が照射される各積層欠陥から放出される欠陥データベースの波長全範囲にわたる光ルミネッセンススペクトルを獲得する分光分析器（ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ）、及び
前記各積層欠陥で獲得した光ルミネッセンススペクトルの４００ｎｍ以上の領域でピーク波長を欠陥データベースの積層欠陥中心波長と比較して積層欠陥別特性を分類する特性分類部を含み、
前記制御部は前記光電増幅管で獲得した前記基板の３９０ｎｍ帯を有する光ルミネッセンスマッピング画像に表示される識別可能な積層欠陥を形状と大きさに分類して位置データを確保する形状分類部と前記分類された欠陥から積層欠陥を選別し前記位置データを用いて前記選別された積層欠陥の各中心位置に座標を付与する座標付与部と前記座標が付与された積層欠陥に対して順次に垂直照明光を照射するように前記ステージアセンブリと前記入射光源部とを調整する調整部を含み、
前記制御部および特性分類部はコンピュータを含む、
単一入射光ベースの光ルミネッセンスを用いた炭化珪素基板の積層欠陥分類装置。
前記分類された欠陥から積層欠陥を選別は、前記形状と大きさに分類した前記識別可能な欠陥を１ＳＳＦ、２ＳＳＦ、３ＳＳＦ、４ＳＳＦ及び３Ｃの積層欠陥を含む前記欠陥データベースの形状及び大きさと比較するプログラムを内蔵するコンピュータで行う、
請求項５に記載の装置。
前記基板のバンドギャップエネルギーより大きいエネルギーに対応する波長を有する垂直照明光の波長は３５５ｎｍである、
請求項５に記載の装置。
前記欠陥データベースの１ＳＳＦ、２ＳＳＦ、３ＳＳＦ、４ＳＳＦ及び３Ｃの積層欠陥中心波長はそれぞれ４２０ｎｍ、５００ｎｍ、４８０ｎｍ、４５５ｎｍ及び５４０ｎｍであり、前記光ルミネッセンススペクトルの４００ｎｍ以上の領域でピーク波長を前記欠陥データベースの積層欠陥中心波長と比較して積層欠陥別特性を分類する段階では、前記ピーク波長が前記各積層欠陥の中心波長を中心に上下５ｎｍ範囲以内であれば該当積層欠陥に分類する、
請求項５に記載の装置。