电池制造工艺-过程质量控制测试与分析

过程质量控制测试与分析１制程质量测试导电类型的测量冷热探针法测导电型号热探针和N型半导体接触时，传导电子将流向温度较低的区域，使得热探针处电子缺少，因而其电势相对于同一材料上的室温触点而言将是正的。同样道理，P型半导体热探针触点相对于室温触点而言将是负的。此电势差可以用简单的微伏表测量。热探针的结构可以是将小的热线圈绕在一个探针的周围，也可以用小型的点烙铁。在太阳电池制造工艺中，通常使用热电动势法进行导电类型的测量．电阻率的测量什么是电阻率它是相对于电子流向的某一种材料特定阻抗的一种测量．电阻与电阻率的关系？对于给定的材料，电阻率是常数，相同体积的同种材料的电阻由长度和电阻率共同决定，其关系类似于密度和重量的关系．LDW四探针测试仪测量电阻率测试原理电阻，电压和电流三个参数通过欧姆定律相互联系，其数学表达式如下Ｒ＝V/I=(ρ)L/A=(ρ)L/(W×D)为什么不用万用表？探针与硅片材料的接触电阻太大，以至于不能精确测量低掺杂情况下的半导体的电阻率为什么使用四探针测试仪不会受到接触电阻影响？一个四探针测试仪由四个排成一条线的细小金属探针组成．外侧的两个探针连接能源，内侧的两个探针连接伏特计，在测量过程中，电流流过外侧的两个探针，并且通过内侧探针测量得到电压的变化值，其电流和电压值的关系由探针距离和材料的电阻率共同决定．四探针测试仪测量时的电压，电流，电阻率关系：ρ＝2πsV/I

四探针测试仪测量方块电阻什么是方块电阻？四探针测试仪可以测量在掺杂工艺后，硅片表面的薄掺杂层的电阻率，在薄层上测量的电性能称为方块电阻Ｒs,单位为为单位面积的欧姆数．薄层的概念？薄层是指层厚比探针之间的距离还小的生长层．方块电阻与电流电压的关系？Ｒs＝4.53V/I（4.53是由探针距离引起的常数）

四探针测试仪测量薄膜厚度测试原理：T=ρs/Rs,T为薄膜层厚度，ρs为电阻率，Rs为方块电阻使用前提：均匀导电层的薄膜（掺杂情况不适用）层厚的测量（SiO2/SiN4）颜色判定法原理（为什么看硅片角度改变，表面颜色会改变？）光的干涉现象（如雨后彩虹现象），具体为当有光线入射时，一部分照射到晶圆表面的光线被氧化物反射回来，而另一部分则在穿过透明的氧化层在衬底表面发生发射，当光线从氧化膜中出来后与之前的反射光线汇合，就使硅片表面有了颜色．准确的颜色判定决定因素？膜材料的反射系数观察角度膜厚颜色判定的特点当膜厚变得越来约厚时，硅片的颜色会按照一个特定顺序变化，并不断重复．颜色判定的缺点依赖于对颜色的准确理解（不同的人对某种颜色理解不一样，如橘红色）SiO2/Si3N4颜色规则表太阳电池中使用的Si3N4膜颜色对照表氮化硅颜色与厚度的对照表颜色厚度（nm）颜色厚度（nm）颜色厚度（nm）硅本色0-20很淡蓝色100-110蓝色210-230褐色20-40硅本色110-120蓝绿色230-250黄褐色40-50淡黄色120-130浅绿色250-280红色55-73黄色130-150橙黄色280-300深蓝色73-77橙黄色150-180红色300-330蓝色77-93红色180-190

淡蓝色93-100深红色190-210

实际的膜层颜色会受到材料反射率的影响。分光光度计原理使用光电管代替人眼，在紫外线范围内的单色光被样品反射回来，并通过光电管分析．特点可以用来测试反射系数可用用来测试膜层厚度（对硅膜，需采用红外线光源）椭偏仪测试原理使用极化光源（类似于手电筒的平面传播光束），产生的光束以一定角度入射到有膜层的硅片表面，并且被反射性的硅片表面反射回来，在光学通过膜层的通路中，光束平面的角度已经发生了旋转，其旋转大小取决于膜厚和晶圆表面的折射系数．椭偏仪判定的特点可以测试膜厚和折射率通常用于50~1200A的膜层测量准确性无与伦比可用于多层膜厚表面污染和缺陷目测法（１x观测）即放大率为１，污染和缺陷很直观，操作员需要对硅片外观很敏感，可以看出很小的变化．白光补偿目测（１x平行光）以一定角度观察硅片表面，部分污染和缺陷会在光束下显现出来白光补偿目测（１x紫外光）紫外光的亮度比白光更大，会提高对表面污染物的检测能力显微镜技术亮场显微镜暗场显微镜特点：目镜中，图片来自于所有平面的黑色区域．任何表面的不平整处，都会以亮线形式出现扫描电镜（SEM）特点：因采用电子束，允许表面细节分辨率降到微米水平，不再存在景深问题，并且表面上每一平面都处于聚焦状态，放大倍数最高可以达到50000倍。表面污染认定扫描俄歇微量分析（SAM）可以用来鉴定污染物的元素，但不能鉴定元素的化学状态及数量电子分光镜可以用来了解污染物的化学状态，但同常只能进行微米级别的表面分析气相分解／原子吸收光谱(VPD-AAS)主要用于无机物的探测２制程统计分析SPC分析方法的应用工艺控制的对象是什么？生产的产品符合设计和操作规范，并且能达到足够高的生产率以获取利润对于一组数据来说，其平均值可以反映这一问题．怎么判定工艺是否受控？假设有２组数据，有同样的平均值下，如果通过绘图可以发现，其数据频率是不同的．通过数据出现频率进行绘制的图通常称为直方图直方图是决定一个工艺是否受控的第一条件直方图的原理和分析方法？其原理来自于高斯分布的数学分布，直方图是基于平均值的数据表现，位于平均值左右两侧的数据，其频率分布状态大致一样．大自然中有很多例子，如星体运动，草坪上的草叶高度，人的身高分布，智商分布对于半导体工艺，大多数的工艺参数分布满足这一特征，如表面电阻，厚度等？分析应用？若某工艺参数数据的频率分布图形不是正态分布，则有可能工艺过程中存在某中问题．若分布是正态的，下一步则是比较分布的范围和该工艺参数的设计极限其他的分析方法？柏拉图原理：将相关的工艺数据放在同一Ｘ轴上，会突出某种工艺发生较好，或需要改进分析应用，主要用于表面电阻，缺陷检测，并行新工艺开发等X-R控制图原理：一个受控的工艺产生的数据点在平均值附近有规律变化分析应用：主要用于工艺控制量的直观证据