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碳化硅衬底 TTV 厚度测量仪器的选型指南与应用场景分析

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新启航半导体

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发表于 2025-06-03 15:02:56
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引言


碳化硅衬底 TTV(总厚度变化)厚度是衡量其质量的关键指标,直接影响半导体器件性能。合理选择测量仪器对准确获取 TTV 数据至关重要,不同应用场景对测量仪器的要求存在差异,深入分析选型要点与应用适配性,有助于提升测量效率与质量。


选型指南


测量精度与分辨率


碳化硅衬底 TTV 厚度通常在微米级甚至亚微米级,测量仪器的精度和分辨率需与之匹配。光学干涉类仪器,如白光干涉仪,凭借其纳米级的测量精度,能精准捕捉衬底表面细微高度变化,适用于对 TTV 精度要求极高的场景 。激光扫描类仪器,部分型号可实现亚微米级分辨率,在满足多数常规生产检测需求的同时,还具备较高的测量速度 。在选型时,需根据生产工艺对 TTV 的公差要求,选择对应精度与分辨率的仪器,避免因精度不足影响产品质量,或因过度追求高精度导致成本浪费 。


测量速度与效率


对于大规模生产场景,测量速度直接影响生产节拍。接触式测量仪器,如探针式厚度测量仪,虽测量精度较高,但需逐点测量,耗时较长,不适用于批量快速检测 。非接触式测量仪器,如激光扫描共聚焦显微镜,可通过快速扫描获取大面积衬底表面数据,大幅提升测量效率 。在实际选型中,应综合考量生产规模与检测周期,选择能满足测量效率要求的仪器,以保障生产线的流畅运行 。


仪器稳定性与耐用性


碳化硅衬底生产环境复杂,可能存在高温、粉尘等因素,对测量仪器的稳定性与耐用性提出挑战 。选型时需关注仪器的防护等级、抗干扰能力以及关键部件的使用寿命 。例如,具备防尘、防潮设计的仪器,能在恶劣生产环境中保持稳定运行;采用模块化设计的仪器,便于关键部件的更换与维护,延长仪器使用寿命 。


应用场景分析


研发实验室场景


在碳化硅衬底研发阶段,需要对新型材料和工艺进行深入研究,对 TTV 厚度测量的精度和数据完整性要求极高 。白光干涉仪、原子力显微镜等高精度仪器成为首选 。白光干涉仪可快速获取衬底表面三维形貌数据,原子力显微镜则能在纳米尺度下对衬底表面进行精确测量,帮助研究人员深入分析衬底微观结构与 TTV 之间的关系,为工艺优化提供数据支持 。


晶圆制造生产线场景


晶圆制造生产线对 TTV 厚度测量的效率和稳定性要求突出 。激光扫描类仪器,如激光轮廓仪,凭借快速扫描、非接触测量的特点,能实现对碳化硅衬底的在线快速检测 。其可在短时间内完成整片衬底的 TTV 测量,并将数据实时反馈至生产控制系统,便于及时调整工艺参数,保证产品质量的一致性 。


质量检测与认证场景


质量检测与认证机构需确保测量结果的权威性和可靠性 。选用经过校准且具备高精度、高重复性的测量仪器至关重要 。如高精度的光学轮廓仪,不仅能满足严格的测量精度要求,还具备完善的溯源体系和数据管理功能,可生成符合标准的检测报告,为产品质量认证提供有力依据 。


高通量晶圆测厚系统运用第三代扫频OCT技术,精准攻克晶圆/晶片厚度TTV重复精度不稳定难题,重复精度达3nm以下。针对行业厚度测量结果不一致的痛点,经不同时段测量验证,保障再现精度可靠。



碳化硅衬底 TTV 厚度测量仪器的选型指南与应用场景分析

我们的数据和WAFERSIGHT2的数据测量对比,进一步验证了真值的再现性:



碳化硅衬底 TTV 厚度测量仪器的选型指南与应用场景分析

(以上为新启航实测样品数据结果)

该系统基于第三代可调谐扫频激光技术,相较传统双探头对射扫描,可一次完成所有平面度及厚度参数测量。其创新扫描原理极大提升材料兼容性,从轻掺到重掺P型硅,到碳化硅、蓝宝石、玻璃等多种晶圆材料均适用:

对重掺型硅,可精准探测强吸收晶圆前后表面;

点扫描第三代扫频激光技术,有效抵御光谱串扰,胜任粗糙晶圆表面测量;

通过偏振效应补偿,增强低反射碳化硅、铌酸锂晶圆测量信噪比;


碳化硅衬底 TTV 厚度测量仪器的选型指南与应用场景分析

(以上为新启航实测样品数据结果)

支持绝缘体上硅和MEMS多层结构测量,覆盖μm级到数百μm级厚度范围,还可测量薄至4μm、精度达1nm的薄膜。



碳化硅衬底 TTV 厚度测量仪器的选型指南与应用场景分析

(以上为新启航实测样品数据结果)

此外,可调谐扫频激光具备出色的“温漂”处理能力,在极端环境中抗干扰性强,显著提升重复测量稳定性。



碳化硅衬底 TTV 厚度测量仪器的选型指南与应用场景分析

(以上为新启航实测样品数据结果)

系统采用第三代高速扫频可调谐激光器,摆脱传统SLD光源对“主动式减震pt”的依赖,凭借卓越抗干扰性实现小型化设计,还能与EFEM系统集成,满足产线自动化测量需求。运动控制灵活,适配2-12英寸方片和圆片测量。



碳化硅衬底 TTV 厚度测量仪器的选型指南与应用场景分析



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