【新启航】如何解决碳化硅衬底 TTV 厚度测量中的各向异性干扰问题

摘要

本文针对碳化硅衬底 TTV 厚度测量中各向异性带来的干扰问题展开研究，深入分析干扰产生的机理，提出多种解决策略，旨在提高碳化硅衬底 TTV 厚度测量的准确性与可靠性，为碳化硅半导体制造工艺提供精确的测量技术支持。

引言

碳化硅（SiC）作为第三代半导体材料，凭借其优异的物理化学性能，在高功率、高频电子器件领域展现出巨大的应用潜力。晶圆总厚度变化（TTV）是衡量碳化硅衬底质量的关键指标之一，精准测量 TTV 对于保障器件性能和良率至关重要。然而，碳化硅晶体具有显著的各向异性，其晶体结构和物理性质在不同晶向存在差异，这种各向异性会对 TTV 厚度测量造成干扰，导致测量结果出现偏差，影响工艺控制和产品质量评估。因此，研究解决碳化硅衬底 TTV 厚度测量中的各向异性干扰问题具有重要的现实意义。

各向异性干扰产生的原因

碳化硅晶体的各向异性主要源于其独特的晶体结构。不同晶面的原子排列方式和键合强度存在差异，使得在进行 TTV 测量时，测量仪器与衬底表面的相互作用因晶向不同而变化。例如，在原子力显微镜（AFM）测量中，探针与不同晶面的接触力和摩擦力不同，导致测量的表面形貌出现偏差。此外，光学测量方法中，碳化硅衬底对光的反射、折射和吸收特性也会随晶向改变，从而影响测量信号的准确性，造成 TTV 测量误差 。

解决各向异性干扰的策略

测量方法优化

选择对各向异性不敏感的测量技术，如基于 X 射线衍射（XRD）的 TTV 测量方法。XRD 通过分析晶体的衍射图谱获取晶格参数，进而计算衬底厚度，其测量结果受表面形貌和晶向影响较小。此外，改进传统测量方法，在使用光学测量设备时，可采用多角度测量方式，从不同方向获取测量数据，通过数据融合降低各向异性带来的干扰 。

样品预处理

对碳化硅衬底进行预处理，改善其表面状态以减少各向异性影响。通过化学机械抛光（CMP）技术，使衬底表面更加平整均匀，降低因表面粗糙度差异导致的测量误差。同时，可对衬底进行表面钝化处理，改变表面物理化学性质，减小测量仪器与衬底表面的相互作用差异 。

数据处理与校正

建立基于碳化硅晶体各向异性特性的数学模型，对测量数据进行校正。利用已知的晶体结构和物理性质参数，结合测量得到的数据，通过算法补偿各向异性带来的偏差。采用机器学习算法，对大量不同晶向、不同条件下的测量数据进行训练，构建高精度的数据校正模型，实现对测量结果的智能修正 。

实验验证

设计实验验证上述解决策略的有效性。选取不同晶向的碳化硅衬底样品，分为对照组和实验组。对照组采用传统测量方法，实验组采用优化后的测量方法、经过预处理的样品，并结合数据处理校正策略。使用高精度测量设备对两组样品的 TTV 进行测量，对比测量结果。初步实验数据表明，实验组测量结果的误差范围较对照组缩小约 30%，有效降低了各向异性干扰对 TTV 厚度测量的影响。

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（以上为新启航实测样品数据结果）

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（以上为新启航实测样品数据结果）

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（以上为新启航实测样品数据结果）

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（以上为新启航实测样品数据结果）

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