Управление эрозией маски и коррекция профиля структур в адаптированном процессе глубокого реактивного ионного травления кремния

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Представлен новый подход к оптимизации циклической процедуры глубокого реактивного ионного травления кремния. Настройка параметров травления проводилась на основе прямых измерений скоростей процессов осаждения и травления в цикле на поверхности окисленного кремния с использованием лазерного интерферометра. Качественный профиль травления при минимальной эрозии SiO2-маски (максимальной селективности процесса) достигался при адаптации трехстадийного процесса глубокого реактивного ионного травления по измеренной длительности удаления полимера на дне канавок в кремнии. Установлено, что в течение процесса травления возможна коррекция формы профиля путем изменения параметров глубокого реактивного ионного травления. В результате оптимизации был получен рецепт травления канавок шириной 30 мкм на глубину 350 мкм с углом наклона стенок 0.36° при скорости и селективности процесса – 3.4 мкм/мин и ~400 соответственно. Адаптированный рецепт был успешно применен в технологии изготовления чувствительного элемента микромеханического гироскопа.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

О. В. Морозов

Ярославский филиал Физико-технологического института им. К.А. Валиева РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: moleg1967@yandex.ru
Россия, Ярославль, 150067

Список литературы

  1. Wu B., Kumar A., Pamarthy S. // J. Appl. Phys. 2010 V. 108. Art. No. 051101. https://doi.org/10.1063/1.3474652
  2. Huff M. // Micromachines. 2021. V. 12. No. 8. P. 991. https://doi.org./10.3390/mi12080991
  3. Tang Y., Najafi K. // 2016. IEEE International Symposium on Inertial Sensors and Systems. https://doi.org./10.1109/ISISS.2016.7435562
  4. Tang Y., Najafi K. // J. Microelectromech. Syst. 2018. V. 28. No. 1, P. 131-142. https://doi.org./10.1109/JMEMS.2018.2884524
  5. Jia J., Ding X., Qin Z., et.al. // Measurement. 2021. V. 182. 109704. https://doi.org./10.1016/j.measurement.2021.109704
  6. Challoner A.D., Ge H.H., Liu J.Y. // 2014. IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium. https://doi.org./10.1109/PLANS.2014.6851410
  7. Schwartz D.M., Kim D., Stupar P., et.al. // J. Microelectromech. Syst. 2015. V.24. No. 3. P. 545–555. https://doi.org./10.1109/JMEMS.2015.2393858
  8. Li Q., Xiao D., Zhou X. et al. // Microsyst. Nanoeng. 2018. V. 4. Art. No. 32. https://doi.org./10.1038/s41378-018-0035-0
  9. Trusov A.A., Schofield A.R., Shkel A.M. // Sens. Actuator. A. Phys. 2011. V. 165. P. 26–34. https://doi.org./10.1016/j.sna.2010.01.007
  10. Askari S., Asadian M.H., Shkel A.M. // Micromachines, 2021. V. 12. No. 3. P. 266. https://doi.org./10.3390/mi12030266
  11. Weinberg M.S., Kourepenis A. // J. Microelectromech. Syst. 2006. V. 15, No. 3, P. 479–491. https://doi.org./10.1109/JMEMS.2006.876779
  12. Li J., Liu A.Q., Zhang Q.X. // Sensors and Actuators A. 2006. V. 125. P. 494–503. https://doi.org./10.1016/j.sna.2005.08.002
  13. Chen K.-S., Ayon A.A., Zhang X., Spearing S.M. // J. Microelectromech. Syst. 2002. V. 11. No. 3. P. 264–275. https://doi.org./10.1109/JMEMS.2002.1007405
  14. Yeom J., Wu Y., Selby J.C., Shannon M.A. // J. Vac. Sci. Technol. B. 2005 V. 23. Art. No. 2319. https://doi.org./10.1116/1.2101678
  15. Meng L., Yan J. // Micromech. Microeng. 2015. V. 25. Art. No. 035024. https://doi.org./10.1088/0960-1317/25/3/035024
  16. Xu T., Tao Z., Li H., et.al. // Advances in Mechanical Engineering. 2017. V. 9. No. 12. P. 1–19. https://doi.org./10.1177/1687814017738152
  17. Tang Y., Sandoughsaz A., Owen K.J., Najafi K. // J. Microelectromech. Syst. 2018. V. 27. No. 4. P. 686. https://doi.org./10.1109/JMEMS.2018.2843722
  18. Chang B. Leussink P. Jensen F. et al. // Microelectron. Eng. 2018. V. 191, P. 77. https://doi.org./10.1016/j.mee.2018.01.034
  19. Lips B. Puers R. // J. Phys.: Conf. Ser., 2016. V. 757. Art. No. 012005. https://doi.org./10.1088/1742-6596/757/1/012005
  20. Gerlt M.S., Läubli N.F., Manser M. et al. // Micromachines. 2021. V. 12. No. 5. P. 542. https://doi.org./10.3390/mi12050542
  21. Kim T., Lee J. Optimization of deep reactive ion etching for microscale silicon hole arrays with high aspect ratio // Micro and Nano Syst. Lett. 2022. V. 10. No. 12. P. 1–7. https://doi.org./10.1186/s40486-022-00155-6
  22. Abdolvand R., Ayazi F. // Sens. Actuator. A. Phys. 2008 V. 144. No. 1. P. 109–116. https://doi.org./10.1016/j.sna.2007.12.026
  23. Морозов О.В. // Известия РАН. Серия физическая. 2024. Т. 88. № 4. Morozov O.V. // Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics. 2024. V. 88, No. 4, P. 447–453. https://doi.org./10.1134/S1062873823706050
  24. Morozov O., Postnikov A., Kozin I., et.al. // Proc. SPIE 8700, 2012 International Conference Micro- and Nano-Electronics 2012, 87000T (2013). https://doi.org./10.1117/12.2016784
  25. Chutani R.K., Hasegawa M., Maurice V., et.al. // Sens. Actuator. A. Phys. 2014. V. 208. P. 66–72. https://doi.org./10.1016/j.sna.2013.12.031
  26. Ефремов А.М., Мурин Д.Б., Kwon K.-H. // Микроэлектроника. 2020. Т. 49. № 3. С. 170–178. https://doi.org./10.31857/S0544126920020039. Efremov A.M., Murin D.B., Kwon K.-H. // Russian Microelectronics, 2020, V. 49, No. 3, P. 157–165. https://doi.org./10.1134/S1063739720020031
  27. Мяконьких А.В., Кузьменко В.О., Ефремов А.М., Руденко К.В. // Микроэлектроника, 2022, Т. 51, № 6, С. 505–512. https://doi.org./10.31857/S0544126922700090. Miakonkikh A.V., Kuzmenko V.O., Efremov A.M., Rudenko K.V. // Russian Microelectronics, 2022, V. 51, No. 6, P. 505–511. https://doi.org./10.1134/S1063739722700032
  28. Saraf I.R., Goeckner M.J., Goodlin B.E., et.al. // J. Vac. Sci. Technol. B. 2013. V. 31. Art. No. 011208. https://doi.org./10.1116/1.4769873
  29. Sant S.P., Nelson C.T., Overzet L.J., Goeckner M.J. // J. Vac. Sci. Technol. A. 2009. V. 27. No. 4. P. 631–642. https://doi.org./10.1116/1.3136850
  30. Lotters J. Model-Based Multi-Gas/Multi-Range Mass Flow Controllers With Single Gas Calibration and Tuning // Gases and Instrumentation. 2008. http://tuncell.com/userfiles/modelbased_multigasmultirange_mfcs.pdf
  31. Амиров И.И., Алов Н.В. // Химия высоких энергий. 2006. Т. 40. № 4. С. 311. Amirov I.I., Alov N.V. // High Energy Chemistry. 2006. V. 40. No. 4. P. 267–272. https://doi.org./10.1134/S0018143906040114
  32. Руденко К.В., Мяконьких А.В., Орликовский А.А. // Микроэлектроника. 2007. Т. 36. № 3. С. 206. Rudenko K.V., Myakon’kikh A.V., Orlikovsky A.A. // Russian Microelectronics. 2007. V. 36. No. 3. P. 179–192. https://doi.org./10.1134/S1063739707030079
  33. Amirov I.I., Gorlachev E.S., Mazaletskiy L.A., et.al. // J. Phys. D: Appl. Phys. 2018. V. 51. No. 11. P. 267. https://doi.org./10.1088/1361-6463/aaacbe
  34. Морозов О.В., Амиров И.И. // Микроэлектроника. 2007. Т. 36. № 5. С. 380. Morozov O.V., Amirov I.I. // Russian Microelectronics, 2007, V. 36, No. 5, P. 333–341. https://doi.org./10.1134/S1063739707050071
  35. Lai L., Johnson D., Westerman R. // J. Vac. Sci. Technol. A. 2006. V. 24. P. 1283. https://doi.org./10.1116/1.2172944
  36. Craigie C.J.D., Sheehan T., Johnson V.N., et.al. // J. Vac. Sci. Technol. B. 2002. V. 20(6). P. 2229–2232. https://doi.org./10.1116/1.1515910
  37. Choi J.W., Loh W.L., Praveen S.K., et. al. // 2013. J. Micromech. Microeng. V. 23. Art. No. 065005. https://doi.org./10.1088/0960-1317/23/6/065005
  38. Min J.-H., Lee G.-R., Lee J.-K., Moon S.H. // 2004. J. Vac. Sci. Technol. B.V. 22. No. 6. P. 2580–2588. https://doi.org./10.1116/1.1808746
  39. Min J.-H., Lee G.-R., Lee J.-K., Moon S.H. // 2004. J. Vac. Sci. Technol. B. 2004. V. 22. No. 3. P. 893–901. https://doi.org./10.1116/1.1695338

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схематическое изображение профиля травления разной формы: (а) – вертикальный до критического значения аспектного отношения ARc = hc / w, (б) – бочкообразный. θ – угол наклона стенок относительно вертикали.

Скачать (68KB)
Метаданные
3. Рис. 2. (а) – Нормированные значения Q, Р, U в течение одного цикла TMDSE, (б) – скорости процессов V: осаждения (–V) и травления (+V) на разных стадиях TMDSE (R = 0.27, tr = 1.9 с).

Скачать (234KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Зависимости: средней скорости травления SiO2 (1) и селективности процесса TMDSE (2) от параметра Δ = tbias – tr. Круги – значения VSiO2, вычисленные по изменению толщины слоя SiO2 за несколько десятков циклов, линия – зависимость VSiO2 от Δ, вычисленная по формуле (1). Значения селективности рассчитаны для VSi = 70.4 нм/с, при глубине травления 338 мкм за 400 циклов (табл. 2).

Скачать (70KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Специфичная для циклической процедуры TMDSE текстура поверхности стенки в виде гребешков под маской (а), профили травления канавок при разных параметрах R-Δ: 0.2–1.3 с, h = 114 мкм (б), 0.2–1.3 с, h = 296 мкм (в), 0.17–0.8 с, (г), 0.13–0.4 с (д, е).

Скачать (194KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Профили травления канавок при R = 0.17: (а) – Δ = 1.8 с, (б) – Δ = 0.8 с. Вид на стенку канавки (Δ = 0.8 с) по всей ее глубине (в), в середине (г), в нижней части (д). Результаты, полученные в процессе TMDSE с сегментированным изменением Δ с 0.8 с до 1.8 с (е – и).

Скачать (300KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Профили травления канавок при разных параметрах R–Δ: 0.3–1.6 с (а), 0.27–1.1 с (б), 0.23–0.6 с (в).

Скачать (120KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Результаты изготовления чувствительного элемента микрогироскопа: (а) – профиль травления “разрезных” канавок — h = 349 мкм; (б) – вид фрагмента чувствительного элемента под углом 45°; (в) – увеличенное изображение поверхности стенки конструкционного элемента чувствительный элемента всей его высоте; (г), (д) – текстура поверхности стенки в верхней и нижней части соответственно.

Скачать (314KB)
Метаданные

© Институт физики твердого тела РАН, Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».