はじめに
発光ダイオード（LED）は、現在生産されている半導体デバイスの多くの部分を占めており、室内照明やスマートフォン、高精細テレビ、拡張現実ヘッドセットなどのディスプレイを含む、ほとんどの照明アプリケーションに適しています。LEDは、コンパクト蛍光灯よりも効率が約10％高く、寿命が約3倍長くなっています。さらに、デバイスは小さく、高速で、直接アドレス指定できます。.
図1．（左）LEDテレビ、（中央）拡張現実ヘッドマウントディスプレイ、（右）スマートフォンなどのマイクロLEDを採用したディスプレイデバイス
マイクロLEDやその他の半導体デバイスの製造工程は、数百のステップを持ち、何週間も続く場合もあります。したがって、欠陥のあるデバイスに対する更なる工程を回避するため、製造中に不良デバイスの検査をし、その先のバッチのスループットを改善するために製造工程を最適化する故障解析（FA）が不可欠です。ウエハーにマウントされたマイクロLEDの簡単なワークフローを図2に示します。
図2．マイクロLEDデバイスの製造工程のフローチャート
マイクロLEDデバイスの歩留まりを向上させる必要がありますが、電気的なショート、ハンドリングによる欠陥、誘電体層の欠陥、半導体の組成検査など、製造ステップの間に使用できる非破壊の欠陥識別に関する技術が不足しています。新たに発表された走査型電子顕微鏡（SEM）用のMonarc®カソードルミネッセンス（CL）検出器は、6インチウエハーからナノスケールまでの特性評価を提供し、欠陥識別に関する不足を補うことが期待されます。また、Monarc検出器は、他の信号とも正確な相関関係が得られます。この機能により、凹凸、組成、結晶学的情報を同時に収集でき、故障解析の機能が大幅に強化されます。
分析法
高エネルギー電子で励起されたサンプルから放出される光（CL）は、プロセス開発やデバイスの特性評価において化合物半導体業界で大きな役割を担っており、誘電体材料の分析にも利用できます。この分析法により、従来の光学分析やSEM分析では簡単に判断できない材料の識別が可能になります[1]。電子顕微鏡で行うCL分析の主な利点は、ナノメートルサイズの分析スポットをフルウエハー検査に使用し、個々のマイクロLEDのナノスケールの特性評価が行えることです。
図3．電子顕微鏡用に取付けたMonarc CL検出器
図4．希土類添加セラミックから測定されたCLスペクトル。紫外、可視、近赤外部分にわたる電磁波の発光を検出できます。
SEMにおけるエネルギー分散型X線分析装置（EDS）は、分析科学における重要な手法であり、微小な空間分解能で元素組成を測定できます。EDSは、サンプルから発生したX線のエネルギーを分析し、そこから元素の分布を知ることができるため、故障解析（FA）には理想的です。
結果と考察
本実験では、FE-SEMに取付けたGatan Monarc CL、EDAX Octane Elite EDSを使用し、4インチサファイア基板上に製造された市販のGaN-InxGa1-xN多重量子井戸（MQW）ミニLEDを分析しました。各長方形のLED（図5）は、成長と選択エッチングされた材料が積層されて構成されています。下から順に、薄いAlNバッファー層、約2μmのn-GaN、約2μmのSiドープN +-、GaN、200 nmのMQW層、300 nmのMgドープP-GaN、100 nmのインジウムスズ酸化物（ITO）が約300nmのSiO2と金属接点でコーティングされています。
図5．(左) 部分的に完成したLEDウエハーの低倍率像。(中央) 単一LEDの二次電子像。 (右)InGaN/GaN MQW LEDの断面図。
SEM像は表面形態の観察には優れていますが、LED材料の分布の均一性や、欠陥に関する情報が得られません。CLイメージングを使用してLEDデバイスを分析し、ハンドリングによる欠陥、製造上の欠陥、材料組成等のFAに用いられる欠陥について評価しました。
ハンドリングによる欠陥
二次電子像およびフィルタリングされていないCL像を、広い領域（〜16 mm2）について収集しました（図6）。 CL像から、約1％のLEDの輝度が低いことを示しています。これはSEM像では分からない欠陥です。影響を受けたデバイスは、デバイスの列と行のパターンに対応していない「X」パターンであるため、製造プロセス中の誤ったハンドリングが原因である可能性があります。これらの欠陥のあるデバイスについて調査し、欠陥の原因と、デバイスが実装に使用できるかを判断しました。
図6．ミニLEDアレイの(左)二次電子像。(右) CL像。CL像から、「X」の形に強度が低下した一連の欠陥のあるLEDがあることが分かります。
欠陥のあるLED（黄色の四角）についてCLスペクトル像（ハイパースペクトルマップ）を収集しました。図7に示します。CLマップは、主にMQW層の発光に関係する表面の影響を示しています。これは、MQWの後、金属の積層前の機械的なスクラッチであることを示しています。
図7．(左)二次電子像。(中央)300-700nmの波長のCLスペクトル像。(右)GaN（360nm：緑）とInxGa1-xN（430nm：青、460nm：赤）に着目したバンド幅20nmのカラースペクトル像。各色のバンドは強度でノーマライズ。
これらの欠陥は、電気回路を危険にさらしている可能性があり、LED発光が大幅に削減されるため、この先のプロセスを中止する必要があります。CLでマップを作成することで、傷つけられたデバイスを特定し、欠陥のあるデバイスを以降のプロセスから選択的に除外することができます。このような欠陥は、数十のデバイスに影響を及ぼし、ウエハーの広い範囲の排除になる可能性がありますが、ウエハーの輸送中やプロセス中の機器の交換など、人間の行動に起因するため、一般的に最も回避が可能です。
電気的な欠陥
LEDの電気接続に影響を与える欠陥は、アレイ全体に影響を及ぼし、パッケージ化されたデバイスのパフォーマンスを低下させる可能性があります。最も一般的な電気的欠陥は、断線とショートです。
図8．コンタクトパッドが欠落しているLEDの（左）二次電子像。（右）フィルタリングなしのCL像。
コンタクトパッドが欠落したLEDを観察した結果を図8に示します。これは、電気的に断線する可能性のあるデバイスにつながります。金属層であるべきところは、CL像で明るく表示されており、欠落しているコンタクトパッドは簡単に見つかります。クラッド層がないため、CLの明るさはクラッド層のある領域の2.5倍でした。
図9．電気的にショートしているLEDの（左）二次電子像。（右）CL像。
電気的なショートの欠陥が明らかになったLEDを図9に示します。この種類の欠陥は、適切なLED機能を妨げ、電力損失につながる可能性があるため致命的です。接触する材料によって投射された影は、周囲の領域と最大7:1の明暗コントラスト比を示します。一方、二次電子像ではコントラスト比が2:1にしかなりません。
CL像を観察することで、電気的ショートの発見が飛躍的に簡略化されます。CLマップによりコントラストが向上することで、より確実な自動故障検出アルゴリズムを設計することができ、結果としてデバイスの歩留まりを向上させることができます。
製造上の欠陥
図10．欠陥のあるLEDのフィルタリングなしのCL像とEDS元素マップ（ガリウム（赤）、シリコン（黄色）、酸素（緑））。
CLマッピングを行うことで、図10に示すように、デバイスの上側と下側の接点付近の製造欠陥など、いくつかの欠陥が見つかりました。このケースでは、CLでは欠陥の性質について明確な説明をすることが出来ません。EDSマッピングとCLイメージングの同時分析により、欠陥の種類を特定できました。図10に示すEDSマップにより、シリコンと酸素が局所的に減っており、ガリウムが強く検出されていることから、リフトオフ処理中にSiO2が意図せずに除去された結果、赤枠で示された欠陥が発生した明らかになりました。また別な領域（緑枠）では、SiO2が過剰になっていることがわかりました。
材料の組成
図11．（左）300～700 nmの波長のCLスペクトル、（中央）GaN（360 nm：緑）、InxGa1-xN（430 nm：青、460 nm：赤）のバンド幅20nmで強調したカラースペクトル像。各色は強度でノーマライズ。（右）（赤）MQWと（青）中央のGaNからのLED CLスペクトル（わかりやすくするために10倍に拡大）。
図11（左）のCL画像では、非常に強い発光強度を示しており、不透明な金属層で覆われていないLEDの表面にもばらつきがあることがわかりました。図11（中央）はスペクトル画像を収集し、LED MQWのインジウム比率のばらつきを明らかにするため着色しました。スペクトル画像から抽出した３枚のバンドパス画像に着色し、重ね合わせ表示しました。青色の強度は430 nmでの発光を表し、赤は460 nm、緑は360 nmで、それぞれのバンド幅は20 nmです。この合成像は、赤色の強度が低下している領域があることを示しており、局所的にインジウムの濃度が平均の16.2%よりも約0.4%低いことを示しています。この程度のばらつきは、この後のプロセスを中止するほど重要ではありません。スペクトル像のMQW部から抽出したスペクトル（赤）と、GaN部から抽出したスペクトル（青、10倍拡大）ルを図11（右）に示します。450nm付近ではInGaN発光に、365nm付近ではGaN発光に対応した非常に強い強度を示しています。
まとめと結論
半導体デバイスの製造には膨大な時間とリソースを必要とします。そのため、不良品に対して無駄にリソースを配分しないため、計測と検査が不可欠です。CLに補足的にEDSを組合せることで、デバイスの性能を大幅に低下させるさまざまな欠陥を直接観察できる貴重な検査技術が提供できます。さらに、CLは表面より下の層を可視化する能力があり、デバイスの強度を測定することで欠陥の影響を判定することができ、コントラストの強化に基づくより確実な欠陥識別アルゴリズムの開発をサポートします。EDSでは、欠陥領域の元素組成を決定することで、欠陥の種類を識別できます。
引用・参考文献
[1] D. J. Stowe, J. D. Lee and M. Bertilson, "Octane Elite and Monarc Come Together to Capture EDS and CL Simultaneously," EDAX Insight, pp. 1-2, September 2020.