仅这些数字就令人印象深刻：根据数据，到2027年，SiC功率器件的年平均增长率将接近34%。然而，氮化镓等其他基于化合物半导体的功率器件改变我们周围世界的潜力更加令人印象深刻。
由于基于碳化硅的器件在汽车电气化和可持续能源运动中发挥的作用，让这个世界变得更清洁、更环保的努力不再是科幻小说中梦寐以求的幻想。也许有一天，它将成为我们的现实。甚至可能很快。
汽车和清洁能源领域的制造商希望功率器件比传统的硅基功率器件更高效，能够适应更高的电压、更快的开关速度和更低的损耗。为了实现这一目标，他们正在转向基于碳化硅的更高效器件。
在碳化硅功率器件方面，大多数制造商都采用了基于沟槽的架构。这降低了导通电阻并增加了载流子的移动性。然而，这些改进是以制造复杂性的增加为代价的。
为了解决这个问题，大批量的碳化硅功率器件制造商在几个关键步骤中采用了在线过程控制方法，包括傅里叶变换红外等光学计量技术。借助支持FTIR光学计量的系统，制造商可以更准确地测量外延层生长以及晶圆上注入掺杂剂的深度和精度，这是SiC功率器件制造复杂性增加带来的主要挑战。在这篇博客中，我们将讨论傅里叶变换红外技术如何帮助制造商成功应对这些挑战。
测量外延层生长
让我们先来看看为什么碳化硅功率器件制造商正在转向傅里叶变换红外光谱。通过将这种特殊的光学计量方法与先进的算法结合使用，SiC制造商可以提取两层和三层堆叠的外延层厚度和载流子浓度。此外，傅里叶变换红外光谱仪可以在退火前后直接在SiC衬底上对晶圆的植入后掺杂剂分布进行无损表征。好处是什么?这样就无需依靠二次离子质谱来监测硅晶圆以进行植入物表征，并能够更早地检测工艺偏移。
在碳化硅功率器件的制造中，傅里叶变换光谱用于通过使用迈克尔逊干涉仪、宽带光源和快速傅里叶变换算法来获得红外光谱。但是，借助傅里叶变换红外计量系统，碳化硅功率器件制造商可以测量透射光谱和反射光谱，从而使用单个工具即可测量元素成分和外延层厚度。当这样的系统可以在一次扫描中测量多达五个外延层时，这甚至更有影响力。
由于自由载流子吸收，电磁波谱的红外区域对掺杂半导体的载流子浓度很敏感。当波长高于等离子体频率时，电场振荡太快。在这种情况下，材料的作用类似于电介质;低于此频率，载流子可以吸收电场能量。当波长低于等离子体频率时，吸收系数与载流子浓度成正比，载流子浓度在掺杂半导体的红外区域。
这就引出了SiC沟槽MOSFET和SiC IGBT测量之间的区别。在SiC沟槽MOSFET工艺中，测量漂移层的厚度和载流子浓度很重要，因为它直接决定了晶体管的击穿电压，而在SiC IGBT工艺中，缓冲层厚度和自由载流子浓度至关重要，因为它们决定了开关速度和传导损耗等关键参数。这两种类型的测量对于功率器件制造都很重要。
为了模拟化合物半导体中的复杂外延薄膜堆栈，Onto Innovation开发了一种新的分析引擎。该分析引擎可以直接模拟载流子浓度和多层的薄膜厚度。这些模型准确地指示了扩散和植入过程中发生的载流子浓度与深度的关系转变(图 1)。
图1：载流子浓度跃迁与深度的关系。
我们使用该模型来测量缓冲层和漂移层厚度，以及缓冲层和衬底的载流子浓度，遵循IGBT工艺流程中的SiC外延层生长步骤。我们通过将漂移层厚度从5μm改变到30μm来处理实验设计;其他感兴趣的参数保持不变。图 2 显示了拟合到 FTIR 系统的实验光谱的模型示例，以及所有相关参数的晶圆图。进一步研究测量的漂移层厚度与预期厚度的相关性表明，该模型的预测能力是准确的。
图2：拟合到FTIR系统实验光谱的模型和所有感兴趣参数的晶圆图。
此外，我们还能够确定FTIR能够测量注入深度，并在离子注入过程之后和退火前检测铝物种的剂量变化。通常，FTIR需要激活掺杂剂才能检测影响，但该模型使制造商能够在掺杂剂活化之前进行测量，从而可以更早地检测工艺偏移并减少废品。
图 3：能量和剂量偏斜的 SRIM 模拟，然后是原始 FTIR 光谱对这些偏斜的响应，最后是 FTIR 测量值与 SRIM 的相关性。
为了证明这一点，我们用FTIR测量了剂量和能量偏斜。对物质中离子的停止范围进行模拟，以模拟植入物的深度和载流子浓度。我们使用该模型作为FTIR测量的参考。图 3 显示了能量和剂量偏斜的 SRIM 模拟结果、FTIR 测量对偏斜的响应，以及测量结果与 SRIM 模拟的相关性。我们在新的分析引擎中使用了振荡器模型，同时对自由载流子浓度和厚度进行了建模。然后，我们利用模型的厚度结果来关联峰值植入物深度;该相关性约为0.96。然后使用最大反射率与剂量相关联。同样，显示出极好的相关性。
