Распознавание дислокационной структуры эпитаксиальных слоев карбида кремния с использованием нейронной сети
Автор: Брагин Анатолий Валерьевич, Пьянзин Денис Васильевич, Сидоров Роман Игоревич, Скворцов Денис Александрович
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Численные методы и анализ данных
Статья в выпуске: 4 т.44, 2020 года.
Бесплатный доступ
Технологические особенности роста монокристаллов карбида кремния неизбежно создают условия для образования в них дефектов кристаллической структуры. Предложен способ распознавания и анализа дефектной дислокационной структуры монокристаллов карбида кремния на основе применения оптической микроскопии и нейронной сети прямого распространения. Проведена апробация способа на гомоэпитаксиальных слоях карбида кремния 4 H политипа. На базе предложенного способа создано программное обеспечение, позволяющее строить карты распределения краевых, винтовых и базисных дислокаций по поверхности монокристаллов карбида кремния. Проведена апробация работы программного обеспечения на цифровых изображениях ростовой поверхности эпитаксиальных слоев карбида кремния. Точность распознавания дислокаций составила 95 %. Полученная информация о распределении дислокаций применяется при разработке технологических приемов снижения их плотности при выращивании монокристаллов.
Дефектная структура, дислокации, карбид кремния, распознавание изображений, нейронная сеть
Короткий адрес: https://sciup.org/140250034
IDR: 140250034 | DOI: 10.18287/2412-6179-CO-660
Recognition of dislocation structure of silicon carbide epitaxial layers by а neural network
Technological features of the growth of single crystal silicon carbide inevitably create conditions for the formation of crystal structure defects in them. A method is proposed for recognizing and analyzing a dislocation structure of single crystal silicon carbide based on the use of optical microscopy and a direct distribution neural network. The method was tested on homoepitaxial layers of 4H-polytype silicon carbide. Software has been developed that allows building maps of the dislocation structure distribution over the surface of single crystal silicon carbide. The software was tested on digital images of the surface of silicon carbide epitaxial layers. The accuracy of recognition of dislocation structure was 95%. The dislocation mapping is used in the development of process technologies for reducing their density during the growth of single crystals.
Список литературы Распознавание дислокационной структуры эпитаксиальных слоев карбида кремния с использованием нейронной сети
- Лучинин, В.В. Карбид кремния - алмазоподобный материал с управляемыми наноструктурно-зависимыми свойствами / В.В. Лучинин, Ю.М. Таиров // Наноиндустрия. - 2010. - Вып. 1. - С. 36-40.
- Kimoto, T. Fundamentals of silicon carbide technology: Growth, characterization, devices and applications / T. Kimoto, J.A. Cooper. - Wiley-IEEE Press, 2014. - 538 p.
- Авров, Д.Д. Политипные включения и политипная стабильность кристаллов карбида кремния / Д.Д. Авров, А.О. Лебедев, Ю.М. Таиров // Физика и техника полупроводников. - 2016. - Т. 50. - С. 501-508.
- Kallinger, B. Threading dislocations in n- and p-type 4H-SiC material analyzed by etching and synchrotron X-ray topography / B. Kallinger, S. Polster, P. Berwian, J. Friedrich, G. Muller, A.N. Danilewsky, A. Wehrhahn, A.-D. Weber // Journal of Crystal Growth. - 2011. - Vol. 314, Issue 1. - P. 21-29. - DOI: 10.1016/j.jcrysgro.2010.10.145
- Friedrichs, P. Silicon carbide: Volume 1: Growth, defects, and novel applications / P. Friedrichs, T. Kimoto, L. Ley, G. Pensl. - Weinheim: John Wiley & Sons, 2011. - 528 р.
- Chen, H. Effects of different defect types on the performance of devices fabricated on a 4H-SiC homoepitaxial layer / H. Chen, B. Raghothamachar, W. Vetter, M. Dudley, Y. Wang, B. Skromme // MRS Online Proceeding Library Archive. - 2006. - 911. -
- DOI: 10.1557/PROC-0911-B12-03
- Logunov, M. Study of nanoscale inhomogeneities in silicon carbide crystals via small-angle X-ray scattering / M. Logunov, V. Neverov, B. Mamin, D. Skvortsov, R. Sidorov // Materials Science Forum. - 2016. - Vol. 858. - P. 349-352. -
- DOI: 10.4028/www.scientific.net/MSF.858.349
- Danz, R. C-DIC: A new microscopy method for rational study of phase structures in incident light arrangement / R. Danz, P. Gretscher // Thin Solid Films. - 2004. - Vol. 462-463. - P. 257-262.
- Сангвал, К. Травление кристаллов: Теория, эксперимент, применение / К. Сангвал, пер. с англ. - М.: Мир, 1990. - 492 с.
- Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин, пер. с англ. - Изд. 2-е. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2006. - 1104 с.
- Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. - М.: Техносфера, 2005. - 1072 с.
- Сойфер, В.А. Анализ и распознавание наномасштабных изображений: традиционные подходы и новые постановки задач / В.А. Сойфер, А.В. Куприянов // Компьютерная оптика. - 2011. - Т. 35, № 2. - С. 136-144.
- Karpinski, H. Efficient image segmentation for detection of dislocations in high resolution light microscope images of SiC wafers / H. Karpinski, S.A. Sakwe, M. Fried, E. Bänsch, P. Wellmann // Materials Science Forum. - 2011. - Vols. 679-680. - P. 277-281. -
- DOI: 10.4028/www.scientific.net/MSF.679-680.277
- Schmidt, A. Design of adaptive finite element software: The finite element toolbox ALBERTA / A. Schmidt, K. Siebert. - Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2005. - 978-3-540-22842-4.
- ISBN: 9783540228424
- Evans, L.C. Motion of level sets by mean curvature. I / L.C. Evans, J. Spruck // Journal of Differential Geometry. - 1991. - Vol. 33, Issue 3. - Р. 635-681. -
- DOI: 10.4310/jdg/1214446559
- Otsu, N. A threshold selection method from gray-level histograms / N. Otsu // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. - 1979. - Vol. 9, Issue 1. - Р. 62-66.
