Исследование поверхности арсенида галлия с помощью атомно-силовой микроскопии

Размещено на http://www.allbest.ru/

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«КАБАРДИНО-БАЛКАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. Х.М. БЕРБЕКОВА»

Факультет микроэлектроники и компьютерных технологий

КУРСОВАЯ РАБОТА

по теме: Исследование поверхности GaAs с помощью атомно-силовой микроскопии

Нальчик 2012 г.

Содержание

Введение

1. Арсенид галлия (GaAs)

2. Программа Nova

3. Исследование образца в 2D

4. Дерево методов

Заключение

Литература

Введение

В настоящее время одной из научно-технических проблем в области нанотехнологии является разработка методов формирования и контроля атомно-гладкой поверхности различных полупроводниковых материалов.

Целью настоящей работы было исследование поверхности арсенида галлия.

В качестве экспериментальных образцов были использованы подложки GaAs, имеющие поверхность после стандартной жидкостной полировки.

Качество обработки АСМ изображения во многом определяется методикой его коррекции. Несмотря на то, что методика обработки АСМ изображения во многом схожа с общим подходом к обработке изображений, однако есть и отличия, связанные со спецификой его получения.

1. Арсенид галлия (GaAs)

Арсенид галлия (GaAs) - химическое соединение галлия и мышьяка. Важный полупроводник, третий по масштабам использования в промышленности после кремния и германия. Используется для создания сверхвысокочастотных интегральных схем, светодиодов, лазерных диодов, диодов Ганна, туннельных диодов, фотоприемников и детекторов ядерных излучений. Некоторые электронные свойства GaAs превосходят свойства кремния. Арсенид галлия обладает более высокой подвижностью электронов, которая позволяет приборам работать на частотах до 250 ГГц.

Полупроводниковые приборы на основе GaAs генерируют меньше шума, чем кремниевые приборы на той же частоте. Из-за более высокой напряженности электрического поля пробоя в GaAs по сравнению с Si приборы из арсенида галлия могут работать при большей мощности. Эти свойства делают GaAs широко используемым в полупроводниковых лазерах, некоторых радарных системах. Полупроводниковые приборы на основе арсенида галлия имеют более высокую радиационную стойкость, чем кремниевые, что обусловливает их использование в условиях радиационного излучения (например, в солнечных батареях, работающих в космосе). GaAs-прямозонный полупроводник, что также является его преимуществом. GaAs может быть использован в приборах оптоэлектроники: светодиодах, полупроводниковых лазерах. Из-за практически идеального согласования постоянных решеток слои имеют малые механические напряжения и могут выращиваться произвольной толщины. По физическим характеристикам GaAs - более хрупкий и менее теплопроводный материал, чем кремний. Подложки из арсенида галлия гораздо сложнее для изготовления и примерно впятеро дороже, чем кремниевые, что ограничивает применение этого материала. [1]

Исследованию поверхности {100} GaAs в настоящее время уделяется большое внимание, поскольку эта поверхность широко используется для: эпитаксиального роста слоев GaAs и Al_xGa_1-xAs , создания эффективных эмиттеров с отрицательным электронным сродством и приборов, основанных на явлениях, возникающих в системах металл-полупроводник. В связи с этим представляет большой интерес исследование изменения примесного и основного химического состава поверхности {100} GaAs при нагреве ее в сверхвысоком вакууме. [2]

2. Программа Nova

На сегодняшний день существует много коммерческих и некоммерческих программ по обработке АСМ-изображений.

Зондовый микроскоп Nanoeducator разработан отечественной фирмой NT-MDT для образовательных целей. Он может работать в двух режимах: как зондовый, так и туннельный микроскоп. Возможности программного обеспечения прибора ограничены функциями двух модулей - «модуля управления» и «модуля обработки изображения».[3]

Основные функции модуля управления

1. Процедура подготовки к измерениям (предварительный подвод зондового датчика к образцу, построение резонансной кривой и установка рабочей частоты колебаний пьезодатчика с укрепленным на нем зондом).

2. Задание и просмотр текущих параметров, установленных в конфигурации измерительной головки и контроллера.

3. Задание и просмотр текущих параметров планируемых измерений и процедур.

4. Включение видеомикроскопа, осмотр исследуемого образца и контроль взаимного расположения зонда и образца (управление расстоянием между образцом и кончиком зонда сканера).

5. Управление процедурой подвода сканера к образцу.

6. Управление процедурами сканирования и спектроскопических измерений. (измерение отклика поверхности образца в ответ на приложенную силу давления со стороны зонда атомно-силового микроскопа).

7. Автоматизированные отчеты («Report generator»). Данные отчеты содержат изображения, обработанные пользователем после сканирования, параметры сканирования, список параметров примененных фильтров и комментарии пользователя.

Оставляя в стороне вопрос разумности англоязычного интерфейса в отечественной системе обучения, заметим, что функция подавления амплитуды колебаний иглы в правом окне (оно вызывается при нажатии кнопки «Set interaction» левого окна) должна влиять на получаемое значение высоты элементов исследуемого рельефа. Хотя это влияние, похоже, может быть ослаблено установкой параметра глубины обратной связи (функцией «Feed back loop gain» левого окна) метрологические характеристики при этом остаются неясными, и сигнал данного СЗМ даёт, скорее, качественное, а не количественное знание параметров рельефа подложки.

3. Исследование образца в 2D

Здесь отображается координата точки, выбранной курсором на изображении. В данном случае точка выбрана почти по центру изображения, а его вычисление-А(2,468, 2,561, 1,094).

Рис. 1. Применение функции Point Instrument.

Рис. 2. Применение функции Length Instrument.

Length Instrument - позволяет измерить расстояние между двумя выделенными точками. После нажатия данной кнопки необходимо щелчком мыши зафиксировать на изображении первую точку. После этого при передвижении курсора от одной точки к другой, в информационной строке-панели выводится расстояние от зафиксированной точки до текущей.

Рис. 3. А)Применение функции Angle Instrument; Б) Увеличенное изображение выбранного инструмента.

Angle Instrument - позволяет измерять угол между двумя выбранными направлениями на изображении. После нажатия данной кнопки необходимо щелчком мыши зафиксировать первую точку. Затем, вторым щелчком мыши зафиксировать вторую точку - вершину угла. После этого при передвижении курсора от одной точки изображения к другой в строке состояния выводится значение угла, образованного двумя выделенными ранее точками и текущей.

Рис. 4. А) Применение функции Center Section; Б) Гистограмма к этой функции.

Эта функция позволяет делать сечение из центра 2D-изображения. При расчётах получены: А) Center Section 2D Range = 3,14 µm; 3D Range = 3,14 µm; Б) A(X=2.079 µm; Y=1.675 µm); B (DX=-1.059 µm; DY=1.346 µm; Angle=128.20)

Рис. 5. А)Применение функции X Section; Б) Гистограмма к этой функции.

Здесь применяется Сечение по оси X. В результате измерений получаются величины: Line: X100 (1,96 µm), а по гистограмме с вершин А и В: A(X=20 nm; Y=1.6 µm); B (DX=-1.98 µm; DY=733 nm; Angle=159.70)

Рис. 6. А) Применение функции Y Section; Б) Гистограмма к этой функции.

А здесь применяется функция сечение по оси Y. Выбрана наиболее светлая линия по пикам. После вычислений получились результаты - Line Y:155 (3,04 µm), а по гистограмме A(X=0 m;Y=873 nm;) ; B(DX=-4.863 µm; DY=-1.02 µm; Angle=-168.16)

Рис. 7. А) Применение функции Arbitrary. Б) Гистограмма к этой функции.

Применяется функция Arbitrary- сечение по любому отрезку. Выбрана самая светлая вершина пика и самая тёмная. И по результатам вычислений получаются 2D Range = 4,50 µm; 3D Range = 4,50 µm, а по гистограмме A(X=0 m; Y=1.732 µm) ; B(DX=-4.495 µm; DY=-1.463 µm; Angle=161.97).

4. Дерево методов

Дерево методов располагается справа от контейнера изображений и содержит список всех методов по обработке и анализу СЗМ-данных, которые соответствуют активированному элементу контейнера изображений. Если активировано Окно 2D-данных, то дерево содержит список методов, предназначенных для анализа и обработки 2D-данных

При двукратном щелчке мышью на названии какого-либо метода в дереве методов, происходит запуск метода при тех параметрах настройки, которые загружаются по умолчанию. [4]

Рис. 8. Применение функции Autocorrelation из дерева методов.

При применении метода Autocorrelation для исходного СЗМ-изображения рассчитывается автокорреляционная функция ACF и создается новый фрейм с изображением ACF. Автокорреляционная функция определяется как усредненное по достаточно большой площади произведение высот рельефа в двух точках, отстоящих одна от другой на фиксированном расстоянии.

Рис. 9. Применение функции Global Equilization из дерева методов.

арсенид галлий двухмерный поверхность

С помощью этой функции определяется градиент для каждого пикселя данного изображения. Как и Local Equilization является полезным инструментом для анализа двухмерной структуры поверхности.

Рис. 10. Применение функции Local equilization из дерева методов.

Local Equilization является полезным инструментом для анализа двухмерной структуры поверхности в том случае, когда именно двумерная структура и представляет основной интерес. Local Equilization позволяет контрастировать тонкую структуру поверхностных объектов, в случае, когда рельеф имеет несколько характерных масштабов, например тонкую структуру на фоне больших изменений высоты рельефа с большой характерной длиной.

Рис. 11. Применение функции Fourier Analysis 2D FFT из дерева методов.

Эта функция вычисляет одномерные Фурье функции на 2D изображении и является одним из главных функций дерева методов.

Рис. 12. А) Применение функции Fourier Analysis FFT Filtering из дерева методов; Б) 3D изображение этой функции.

Вычисление с применением этой функции из дерева методов дают такой результат:

WaveLength: = 980,58 nm, Value: 2474 (-5, -1).

Рис. 13. Применение функции Average Profile из дерева методов.

Average profile позволяет получить средний профиль вдоль заданного направления (либо вдоль оси X, либо вдоль оси Y) для всего изображения, или для выделенной области. После применения получаем A(X=0 Angstrom; Y=1.5063 µm); B (DX=-4.941 µm; DY=488.6 µm Angle =174.35).

Рис. 14. Применение функции Average X-Fourier из дерева методов.

В результате применения Average X-Fourier к области, выделенной на СЗМ-изображении, получен график средней PSD для направления X, а его результаты - A(X=0 µm;Y=0 counts) B(DX=-1 µm;DY=-9431852773680 Counts; Angle=-90.00).

Рис. 15. Применение функции Bearing Ratio из дерева методов.

Bearing Ratio строит кривую распределения значений исходной 2D-функции. На получаемой кривой по оси Х откладываются значения исходной 2D-функции. Вычисление кривой даёт такой результат: A(X=-2.165 µm; Y=0%); B(DX=-2.166 µm; DY=-100%).

Рис. 16. Применение функции Staticstics Histogram из дерева методов.

Histogram строит гистограмму плотности распределения значений 2D-функции. Гистограмма строится для всего изображения, если отсутствует выделение какой-либо области на изображении. Вычисление функции выдаёт такой результат: A(X=0 nm; Y=1 Counts); B(DX=-1.28 µm; DY=-20 Counts).

Рис. 17. А) Применение функции Data test; Б) 3D изображение этой функции.

Функция Data test из подветви функции Test из дерева методов, а также его 3D изображение.

Заключение

На рис. 1-17 представлены результаты исследований поверхности Арсенид галлия (GaAs). Для туннельной микроскопии и атомно-силовой микроскопии высокого разрешения имеется необходимость дополнения программных средств интерпретации измерений алгоритмами учёта влияния формы острия иглы зонда на процесс формирования изображения.

Средства работы с изображениями в целом не выходят за рамки традиционных настраиваемых графических фильтров. Осуществляемые преобразования не используют особенности физического процесса сканирования.

Литература

1. Материал из Википедии-свободной энциклопедии.

2. Дворянкин В. Ф., Дворянкина Г. Г., Черевацкий Н. Я. Изв. АНСССР. Сер.Неорган. матер., 1980, т. 16, № 12, с. 2103.

3. Карташев В. В. Диссертация «Алгоритмическое программное обеспечение комплексов для зондовой микроскопии» Москва 2010, с. 122.

4. Справочное руководство по программному модулю обработки изображений. NT-MDT , с. 74.

Размещено на Allbest.ru