半导体价值链容易受到干扰,这对现代经济构成了相当大的风险。更好的数据对于决策者识别瓶颈、监控特定半导体类型的供需平衡以及管理干扰至关重要。本文提出了半导体类型和生产设施的通用分类法,以促进协调的数据收集和共享。该分类法将半导体产品分为四大类——“逻辑”、“内存”、“模拟”和“其他”——并根据其普及程度和特定功能细分为子类别。半导体生产设施根据所使用的技术和生产不同类型半导体的能力、安装的生产能力以及其他相关工厂(和公司)特征进行分类。该分类法将成为半导体生产数据库的基础,并将在未来进行修订,以跟上半导体技术的发展。
在生长过程中,腔体压力和晶圆温度分别保持在 5.0 托和 800 o C。我们采用脉冲注入策略来调节二次成核并实现逐层生长模式。每个反应循环包括 2 分钟所有前体共注入,然后中断前体并清洗 1 分钟,循环时间为 3 分钟。通过五个生长循环获得了晶圆级多晶 MoS 2 薄膜;因此,总生长时间为 15 分钟。
电磁频率扫描方法(EOF)在微波网络分析仪(MNA)的帮助下广泛使用,以将光学转换为电测量[1,2]。在晶状体级别的情况下,光电收集器芯片被视为层叠的电气 - 光电极(E-O-E)链路,该链接包含包括强度调制器(IM)芯片和光电二极管(PD)芯片(PD)芯片的chip,并通过散射参数在参考平面上表征的M1-D2-2-D2-2均匀表征。附录A中显示了详细的传输和散射矩阵。由于测得的结果由IM和PD构成贡献,因此必须通过将整数收发器分解为离散的IM或PD芯片,以与O-E或E-O-O-O-O-O TransDucer Standards相结合,以使IM或PD的个体响应进行隔离。
创新、小巧、快速、精确。并且具有一定的节能效果。这些是许多先进技术和微型部件所需的要素。为了继续快速的技术进步,弗劳恩霍夫光机电系统研究所还向小型企业提供其研究组合、最先进的技术和设备以及 200 毫米和 300 毫米洁净室。 200 毫米晶圆上的 MEMS 技术和设备 在弗劳恩霍夫光机电系统研究所,MEMS 技术的技术开发和支持贯穿整个价值链:从单个工艺到技术模块再到完整技术,以及洁净室设备的工艺技术支持。i. 成功开发后,该研究所提供试生产或技术转让支持。弗劳恩霍夫光机电系统研究所涵盖的技术成熟度 (TRL) 为 3 至 8。因此,初创企业、中小型企业和没有自己工厂的公司尤其可以从低投资成本中受益。在传感器和执行器领域,弗劳恩霍夫光机电系统研究所开发了电容式超声波传感器等产品。这些是作为快速客户定制化调整的平台提供的。这为中小型公司提供了经济高效的高科技访问方式。对客户来说,另一个重要方面是:一种简单且经济高效的方法来测试其应用中的最新开发成果。为此,Fraunhofer IPMS 提供了评估套件。借助这些现成的设置,客户可以例如
本文概述了用于实现纳米、微米和宏观系统以及系统集成的最常见晶圆键合技术。首先,讨论了晶圆键合应用的一般方面。然后是对不同晶圆键合工艺的技术描述,因为不同的键合应用需要与工艺集成和应键合的晶圆上的实际表面层相关的不同工艺。最后,在概述表中显示了优点和缺点以及技术和应用方面,对所述键合工艺进行了系统化和详细的比较。本概述应有助于为晶圆级键合和其他应用选择最合适的工艺。
该项目的目的是通过利用在要模拟的过程步骤中测量所涉及的材料的固有应力来获得变形晶片的图形表示。通过应力,可以通过对扁平晶片的一系列特征进行评估,可以直接获得变形,而无需考虑导致几何形状修饰的热预算或步骤。在一个阶段进行模拟整个晶圆仍然需要无法实现的计算能力,因此有必要将模拟分为3个主要步骤:
摘要BrainScales的第一代,也称为Brainscales-1,是一种用于模拟尖峰神经元网络的神经形态系统。按照“物理建模”原理,其VLSI电路旨在模拟生物学示例的动力学:模拟回路与其电子组件的内在特性产生的时间常数实现神经元和突触。与生物学状态相比,它连续运行,动力学通常匹配10 000。尽管不可避免的模拟可变性和组件故障,但容忍故障设计使其能够实现晶圆尺度的集成。在本文中,我们介绍了Brainscales-1晶圆模块的调试过程,提供了对系统物理组件的简短描述,说明了其组装过程中采取的步骤以及对其进行操作所采取的措施。此外,我们反思了系统的开发过程以及所学到的经验教训,通过模拟晶圆尺度同步释放链来证明其功能,这是迄今为止最大的尖峰网络仿真,迄今为止,最大的尖峰网络模仿和单个突触。
我们通过在100 mm ge晶片上减少压力化学蒸气沉积来生长紧张的GE/SIGE异质结构。将GE晶片用作外部延长的底物可以使高质量的GE富含SIGE应变 - 释放的缓冲液具有螺纹位错密度为ð66 6 61Þ10 5 cm 2,与SI Wafers上的控制应变缓冲区相比,几乎是一个数量级的改善。相关的短距离散射的减少可以极大地改善二维孔气体的疾病性能,该特性在几个GE/SIGE异质结构领域效应的晶体管中测量。We measure an average low percolation density of ð 1 : 22 6 0 : 03 Þ 10 10 cm 2 and an average maximum mobility of ð 3 : 4 6 0 : 1 Þ 10 6 cm 2 = Vs and quantum mobility of ð 8 : 4 6 0 : 5 Þ 10 4 cm 2 = Vs when the hole density in the quantum well is satu- rated to ð 1 : 65 6 0 : 02 Þ 10 11 cm 2 。我们预计,这些异质结构即时应用于下一代,高性能的GE旋转量,并将其集成到更大的量子处理器中。
摘要 - 背面照明(BSI)3D堆叠的CMOS图像传感器对于包括光检测和范围(LIDAR)在内的各种应用中引起了重大兴趣。这些设备的3D集成中的重要挑战之一涉及单个光子雪崩二极管(SPAD)晶圆的良好控制的背面稀疏,后者堆叠着CMOS WAFERS。背面晶圆稀疏通常是通过硅的回培养和掺杂敏感的湿化学蚀刻的组合来完成的。在这项研究中,我们开发了一种基于量身定制的HF:HNO 3:CH 3 COOH(HNA)化学的湿蚀刻过程,能够在P+/P硅过渡层中实现蚀刻层,具有高掺杂级别的选择性(> 90:1)。在300毫米晶片中证明了〜300 nm的极佳总厚度变化的可行性。此外,还表征了包括染色和表面粗糙度在内的HNA蚀刻硅表面的众所周知的特性。最后,提出了一种湿的化学尖端方法来减少表面粗糙度。
我们报告了一种通用方法,用于提高软烤 BCB 键合堆栈中键合后晶圆对准精度和 BCB 厚度均匀性。该方法基于新型 BCB 微柱,在键合过程中充当锚点。锚点结构成为键合界面的自然组成部分,因此对键合堆栈的光学、电气和机械性能的干扰最小。我们研究了固定锚点密度和各种锚点高度与粘合剂 BCB 厚度的关系,这些性能也不同。我们证明了对准精度可以提高大约一个数量级,并且该工具可以接近基本的键合前对准精度。我们还证明了该技术对 2 – 16 μ m 的大范围 BCB 厚度都有效。此外,我们观察到,对于 8 – 16 μ m 范围内的 BCB 厚度,厚度不均匀性降低了 2 – 3 倍。