
シリコンのディープトレンチ(DT)は機械的応力の源であり、最終的には結晶欠陥の形成につながる可能性があります。本研究では、室温でのマイクロフォトルミネッセンス・イメージングが、DTによって生成された埋もれた欠陥の非破壊的なインラインモニタリングに適用できることが示された。自動画像セグメンテーションのための畳み込みニューラルネットワークのトレーニングにより、画像解析が自動化され、広範囲の検査が可能になります。さまざまな間隔と多重度の DT 構造を解析すると、DT の相互距離が欠陥生成の主な要因であることがわかります。最後に、段階的に分析することで、欠陥の発生とプロセスフローに沿った欠陥密度のさらなる増加の原因となるステップを検出できます。