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Selective Growth of GaP Crystals on CMOS-Compatible Si Nanotip Wafers by Gas Source Molecular Beam Epitaxy
ABSTRACT: Gallium phosphide (GaP) is a III − V semiconductor with remarkable optoelectronic properties, and it has almost the same lattice constant as silicon (Si). However, to date, the monolithic and large-scale integration of GaP devices with silicon remains challenging. In this study, we present a nanoheteroepitaxy approach using gas-source molecular-beam epitaxy for selective growth of GaP islands on Si nanotips, which were fabricated using complementary metal − oxide semiconductor (CMOS) technology on a 200 mm n-type Si(001) wafer. Our results show that GaP islands with sizes on the order of hundreds of nanometers can be successfully grown on CMOS-compatible wafers. These islands exhibit a zinc-blende phase and possess optoelectronic properties similar to those of a high-quality epitaxial GaP layer. This result marks a notable advancement in the seamless integration of GaP- based devices with high scalability into Si nanotechnology and integrated optoelectronics. ■ INTRODUCTION
ESIA 报告-硅锭和硅片.pdf
中国占据全球近 97% 的产能，是制造光伏电池所用硅片的制造业高度集中的地方 [1, 2]。硅锭-硅片生产的整个产业生态系统，包括材料、设备和消耗品，也都位于中国。中国商务部和科技部最新发布的《禁止出口限制出口技术目录》 [3] 包括“大规模太阳能硅片技术、超高效铸锭单/多晶技术、黑硅制备技术和‘其他’”，这意味着与光伏制造业相关的三项技术的出口可能会受到限制：硅片、黑硅和铸锭。如果这三类技术被添加到限制名单中，制造商将需要从相应省级部门获得技术出口许可证才能出口此类产品 [4]，以支持中国以外的制造业。
关注晶圆故障检测和预测
1计算机科学与工程，1海得拉巴技术与管理学院，印度海得拉巴。 摘要：晶圆，薄的半导体切片对于微电子设备至关重要，尤其是在综合电路（ICS）中，在各种行业（例如计算，太阳能电池和光学）中起着基本作用。 我们创建了一种使用Python，Flask和Pycharm的机器学习模型，以及随机的森林和XG增强分类器，以预测需要基于传感器输入来替换Wafers。 晶圆故障检测对于半导体产生至关重要，通过识别非功能晶圆来提高制造产量。 数据集包括晶圆名称和590个传感器值列，最后一列指示“好/坏”状态，以批量进行分析。 两个类别+1和-1分别表示工作条件和更换的需求，从而确保有效识别和预测有故障的晶圆，而不会影响其他资源。 索引项 - 晶圆，集成电路，计算，机器学习模型，故障检测，传感器输入，分类，替换。1计算机科学与工程，1海得拉巴技术与管理学院，印度海得拉巴。摘要：晶圆，薄的半导体切片对于微电子设备至关重要，尤其是在综合电路（ICS）中，在各种行业（例如计算，太阳能电池和光学）中起着基本作用。我们创建了一种使用Python，Flask和Pycharm的机器学习模型，以及随机的森林和XG增强分类器，以预测需要基于传感器输入来替换Wafers。晶圆故障检测对于半导体产生至关重要，通过识别非功能晶圆来提高制造产量。数据集包括晶圆名称和590个传感器值列，最后一列指示“好/坏”状态，以批量进行分析。两个类别+1和-1分别表示工作条件和更换的需求，从而确保有效识别和预测有故障的晶圆，而不会影响其他资源。索引项 - 晶圆，集成电路，计算，机器学习模型，故障检测，传感器输入，分类，替换。
解决方案的解决方案在粉丝范围内提出挑战...
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200 mm工艺晶圆载体
我们的模块化构造PFA工艺增强晶圆载体和传统模制PFA工艺晶圆载体是为200 mM Fabs的湿化学加工应用而设计的。开放式流动器允许解决方案均匀，快速地通过。它们也由耐化学的PFA材料构成，因此您的过程仍未受到污染。
使用潜在向量表示的晶圆图缺陷模式半监督分类
摘要 —随着半导体设计和制造工艺的全球化，集成电路制造阶段的缺陷检测需求变得越来越重要，在提高半导体产品的产量方面发挥着重要作用。传统的晶圆图缺陷模式检测方法涉及使用电子显微镜进行手动检查以收集样本图像，然后由专家评估缺陷。这种方法劳动密集且效率低下。因此，迫切需要开发一种能够自动检测缺陷的模型来替代手动操作。在本文中，我们提出了一种方法，该方法首先采用预先训练的 VAE 模型来获取晶圆图的故障分布信息。该信息作为指导，结合原始图像集进行半监督模型训练。在半监督训练期间，我们利用师生网络进行迭代学习。本文提出的模型在基准数据集 WM-811K 晶圆数据集上进行了验证。实验结果表明，与最先进的模型相比，该模型具有更高的分类精度和检测性能，满足了工业应用的要求。与原始架构相比，我们取得了显着的性能提升。索引术语——缺陷检测；半监督学习；无监督学习；变异自动编码器
半导体晶圆键合：科学、技术与应用 17
T. Wernicke、B. Rebhan、V. Vuorinen、M. Paulasto-Krockel、V. Dubey、K. Diex、D. Wünsch、M. Baum、M. Wiemer、S. Tanaka、J. Froemel、KE Aasmundtveit、HV Nguyen、V. Dragoi
太阳能电池应用的半导体晶圆粘结
有效地需要用能量转换器覆盖较大的表面。这是太阳能电池，也称为光伏的地方。光伏设备，首先是由法国科学家Henri Becquerel于1839年发现的，它通过产生电子对 - 在光伏材料中的孔对直接转化为电子。这些对创建了电流流，该电流遵循材料的内置势坡。太阳能电池已成为重要的替代电源，尤其是自1970年代的石油座舱以来。此外，太阳能电池是一种有希望的无碳能源，可以帮助减轻全球变暖。实现高效率太阳能转化对于使太阳能成为满足世界能源需求的可行选择至关重要。太阳能电池的能量转化效率是指电池产生的电力与电池每单位时间接收到的入射阳光能量的比率。
基于颜色空间变换模型的晶圆颗粒计算机视觉检测技术
结果表明，由于背景图像噪声比颗粒尺寸更占主导地位，因此无法辨别晶圆上的颗粒。另一方面，所提出的方法可以以最小的串扰检查晶圆表面，并且使用实验定义的 HSV 颜色空间模型，可以按类型分离颗粒。生成的图像在视觉上清晰，没有颗粒和背景之间的串扰。所提出的方法简单、快速且易于使用，并表现出良好的颗粒分类性能。因此，该方法有望用于晶圆缺陷检测步骤，增强晶圆缺陷分类过程。
优化芯片准备和处理以实现高产量混合芯片到晶圆键合
摘要 混合铜/电介质键合是一种成熟的晶圆对晶圆 (W2W) 键合技术，但将该技术应用于芯片对晶圆 (D2W) 键合却具有挑战性。芯片或晶圆上的极小颗粒可能会导致空隙/非键合区域。用于混合 W2W 的晶圆清洁和激活工艺已经相当成熟，但将其应用于减薄和单片化芯片进行 D2W 键合却非常具有挑战性。为了允许（部分）重复使用现有的晶圆级清洁、计量和激活工艺和设备，我们提出了一个新概念，即在玻璃载体晶圆上对芯片进行单片化、清洁和激活。在完成芯片准备步骤后，直接从载体晶圆上拾取芯片。这种方法不需要额外的拾取和放置步骤，并且避免使用传统的切割胶带。使用这种新方法进行的首次直接电介质 D2W 键合实验显示出非常有希望的键合产量，键合的 50 µm 薄芯片数量众多，完全没有空隙。此外，通过消除切割胶带，减薄晶圆和单个芯片始终由刚性表面支撑，从而实现超薄芯片处理。在本研究中，我们还报告了厚度小于 10 µm 的芯片的处理。关键词载体系统、混合键合、互连、拾取和放置、薄芯片