《炬丰科技-半导体工艺》采用RCA-1进行硅蚀刻

采用RCA-1进行硅蚀刻的研究

最新推荐文章于 2025-11-29 20:35:04 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-29 20:35:04 发布 · 601 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#机器学习 #深度学习

《炬丰科技-半导体工艺》中提到，RCA-1（改良版SC1）清洗剂在25-30埃的硅层上10分钟内可蚀刻25-30埃的硅。此蚀刻现象在绝缘体上硅技术中可能具有重要意义。文章详细探讨了SC1清洗对薄膜厚度的影响，指出在某些器件结构中，即使是少量的硅损失也需要精确控制。

书籍：《炬丰科技-半导体工艺》

文章：采用RCA-1进行硅蚀刻

编号：JFKJ-21-725

作者：炬丰科技

摘要

众所周知，在器件制造过程中反复使用的RCA标准清洁1会导致硅的蚀刻。在一些工艺流程中，当制造具有薄膜的器件时，例如在绝缘体上硅技术中，这种蚀刻可能是重要的。我们显示，当在二氧化硅上的裸露硅层上涂覆10分钟时，25-30埃的硅被改良版的SC1清洗剂(1:8:64重量份的NH4OH、H2O2和H2O)蚀刻掉。

介绍

制造业中使用了许多湿法化学清洗方案，其中最流行的是Kern在1965年开发的RCA标准清洗SC1。这种清洗的主要目的是从晶片表面去除颗粒和金属等杂质。RCA清洁旨在分两步完成。第一步，SC1清洁，它是氢氧化铵、氧化剂过氧化氢和水的含水混合物，混合比为1:1:5(80℃，

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

hlkn2020

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

《炬丰科技-半导体工艺》硅氮化物蚀刻

jfkj2021的博客

11-09

989

书籍：《炬丰科技-半导体工艺》文章：硅氮化物蚀刻编号：JFKJ-21-493 作者：炬丰科技介绍在 45nm 节点之前，CMOS 晶体管制造仅使用一两次氮化硅蚀刻操作，即定义浅沟槽隔离。最新的节点需要越来越多的氮化硅蚀刻操作，以使用氮化硅作为硬掩模生成图案或生成局部应力：SPT（应力邻近技术）或 SMT（应力记忆技术）。H3PO4 受益于对氧化硅的巨大蚀刻选择性。尽管如此，它仍然存在于回收浸入式批处理工具中，其缺点是：颗粒和金属在批次内或批次间交叉污染。各种替代方案正在开发中：化学配方、单晶片方

《炬丰科技-半导体工艺》用于半导体的RCA清洁技术

jfkj2021的博客

01-06

702

书籍：《炬丰科技-半导体工艺》文章：用于半导体的RCA清洁技术编号：JFKJ-21-1073 引言 RCA清洗技术是用于清洗硅晶圆等的技术，由于其高可靠性，30多年来一直被用于半导体和平板显示器(FPD)领域的清洗。其基础是以除去颗粒为目的的氨水-过氧化氢溶液组成的SC―1洗涤和以除去金属杂质为目的的盐酸-过氧化氢溶液组成的SC―2洗涤相结合的洗涤技术。SC-1洗涤的机理说明如下。首先，用过氧化氢氧化硅晶片的表面，用作为碱的氨蚀刻氧化硅，并通过剥离去除各种颗粒。此外，如图1所示，在pH 10.5附近的S

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

《炬丰科技-半导体工艺》硅片湿法清洗技术

jfkj2021的博客

01-12

699

书籍：《炬丰科技-半导体工艺》文章：硅片湿法清洗技术编号：JFHL-21-1063 作者：炬丰科技引言以DRAM及CPU为代表的超大规模集成电路硅半导体器件，近年来成为个人电脑热潮的导火索，预计今后器件的需求也会扩大。那么，该硅半导体器件的基板材料几乎都是通过直拉法(CZ)法培育的单晶硅。通过对单晶硅锭进行切割、研磨、蚀刻、镜面抛光以及湿法清洗工序，制作出厚度为700-800μm的镜面晶圆。随着半导体器件的微细化及高性能化，晶圆表面的高品质化被进一步要求。晶圆表面质量有粒子、金属杂质、有机物、

《炬丰科技-半导体工艺》RCA清洁变量对颗粒去除效率的影响

hlkn2020的博客

09-24

456

书籍：《炬丰科技-半导体工艺》文章：RCA清洁变量对颗粒去除效率的影响编号：JFKJ-21-605 作者：炬丰科技关键词——区域合作协定、供应链1、供应链2、QDR 摘要在湿化学加工中，制造需要表面清洁度和表面光滑度[1]。有必要完美地控制所有工艺参数，特别是对于常见的清洁技术RCA clean (SC-1和SC-2) [2]。本文讨论了表面处理参数的特点及其影响。硅技术中RCA湿化学处理的特性基于SC-1和QDR的处理时间、温度、浓度和兆频超声波功率。提出了一种通过增加湿法..

《炬丰科技-半导体工艺》不破坏MEMS结构的颗粒去除方法

jfkj2021的博客

11-13

1384

书籍：《炬丰科技-半导体工艺》文章：不破坏MEMS结构的颗粒去除方法编号：JFHL-21-1059 作者：炬丰科技引言 MEMS (微机电系统)和集成电路的一体化，正如通过电容型传感器和静电电容检测电路的集成化来降低寄生电容和噪声，实现喷墨打印头和红外线区域传感器等大规模阵列一样这样的集成化是构成MEMS核心的技术之一。由于使用多晶Si的表面微加工技术在控制应力时需要1100°C的高温退火，因此一体化的LSI将采用老一代的设计规则和特殊材料。但是，这样的LSI不适合高速信号处理。对此，有人提出了分

《炬丰科技-半导体工艺》SiO2薄膜对硅界面退化

hlkn2020的博客

09-07

353

书籍：《炬丰科技-半导体工艺》文章：SiO2薄膜对硅界面退化编号：JFKJ-21-489 作者：炬丰科技摘要已表明氢硫化硅的高温退火可蚀刻和柔化其表面。我们尝试使用几种电测量来描述这种粗糙度的程度和它发生的时间尺度：过量的直接隧道电流、介电击穿和 Fowler-Nordheim 隧道电流的振荡。根据这些结果，我们得出了预氧化退火对 Si/SiO2 界面显微粗糙度的时间和水含量依赖性的结论。介绍 ULSI 技术设计规则的不断缩小将更多的注意力集中在非常薄的 -50A 钝化 Jims.

《炬丰科技-半导体工艺》硅的湿化学蚀刻和清洗

hlkn2020的博客

08-21

316

书籍：《炬丰科技-半导体工艺》文章：硅的湿化学蚀刻和清洗编号：JFKJ-21-255 作者：炬丰科技引言与硅器件、电路和系统相关的研究和制造通常依赖于硅晶片的湿化学蚀刻。深度蚀刻和微加工、成型和清洗需要使用液体溶液溶解硅。此外，湿化学通常用于单晶硅材料中的缺陷描绘。本文综述了工程师们使用的典型湿化学配方。已经使用了尽可能多的来源来呈现蚀刻剂和工艺的简明列表。晶圆清洗一系列化学物质通常用于清洗硅片。这种化学顺序不会侵蚀硅材料，而是选择性地去除残留在晶片表面的有机和无机...

《炬丰科技-半导体工艺》SC1/SC2蚀刻后Si表面的分析

hlke2022的博客

02-09

1373

书籍：《炬丰科技-半导体工艺》文章：SC1/SC2蚀刻后Si表面的分析编号：JFKJ-21-952 作者：炬丰科技引言本文首次提出了由标准SC1/SC2腐蚀周期引起的Si (100)表面改性的证据。SC1/SC2蚀刻(也称为RCA清洗)通过NH3:H2O2:H2O混合物使硅片氧化，在稀释的HF中去除氧化物，通过HCl:H2O2:H2O混合物进一步氧化，并在稀释的HF中进行最终蚀刻。使用高分辨率透射电子显微镜(HRTEM)-平行电子能量损失光谱(皮勒斯)和低能电子衍射(LEED)技术分析样品。HRTE

《炬丰科技-半导体工艺》硅晶片清洗技术的演变

hlkn2020的博客

08-21

310

书籍：《炬丰科技-半导体工艺》文章：硅晶片清洗技术的演变编号：JFKJ-21-250 作者：炬丰科技摘要晶圆表面的纯度是成功制造超大规模集成电路和超大规模集成电路的必要条件。晶圆清洗的化学成分基本没有变化，是基于热碱性和酸性过氧化氢溶液，这一过程被称为“RCA标准清洗”。这仍然是在行业中使用的主要方法。改变的是它与优化的设备的实施:从简单的浸泡到离心喷雾， megasonic技术，和允许同时去除污染物薄膜和颗粒的封闭系统处理。正在研究利用异丙醇蒸汽或Uslow-puir从...

深度学习、机器学习、人工智能三者的关系

casually的博客

11-29

340

以上就是深度学习、机器学习、人工智能三者的关系。

中文社交媒体情感分析实战：基于B站评论的机器学习与深度学习对比

m0_54846764的博客

11-29

684

评论内容：用户原始评论文本（核心分析对象）评论时间：发布时间戳（用于时间趋势分析）类别：情感标签（-1=负面，0=中性，1=正面）视频标题/网址：评论所属内容上下文数据预处理是关键：去重、分词、停用词过滤三步使数据质量提升30%特征工程决定上限：1-gram+2-gram的TF-IDF特征比单纯1-gram提升5%准确率模型选择需适配场景：SVM适合追求高精度的离线分析，朴素贝叶斯适合实时部署。

机器学习初级

2401_87118211的博客

11-28

288

机器学习初级

机器学习入门：深入理解线性回归

最新发布

spinage的博客

11-29

584

本文以银行贷款预测为例，系统介绍了线性回归的核心原理和实现方法。通过建立工资、年龄与贷款额度之间的线性关系模型，详细阐述了误差的高斯分布假设、最大似然估计推导出最小二乘法的过程。重点讲解了两种参数求解方法：正规方程的直接解法和梯度下降的迭代优化，包括批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降三种变体。文章指出，线性回归虽简单却蕴含了机器学习的基本思想，为后续学习更复杂算法奠定了基础，同时强调了实际应用中特征工程的重要性。

2301_78372746的博客

11-24

2232

鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。

ResNet (2015)（卷积神经网络）

weixin_45556264的博客

11-23

792

它不是一个复杂的理论突破，而是一个极其优雅和有效的工程解决方案，其“大道至简”的思想深刻地影响了整个领域。直到今天，基于ResNet的架构仍然是许多视觉任务的强大基线。在ResNet出现之前，主流的认知是：网络越深，表达能力越强，性能应该越好。论文中提出了几种不同深度的ResNet变体，最著名的是ResNet-34和ResNet-50/101/152。这种下降不是由过拟合引起的，因为即使在训练集上，深层的模型误差也比浅层模型更高。这是ResNet的核心构建模块。，巧妙地解决了极深神经网络的。

深度学习——神经网络

2303_80634169的博客

11-24

4065

本文梳理了深度学习中的核心网络模型及其组件。基础模型包括MLP（全连接层堆叠）、CNN（卷积结构处理图像）、RNN（循环结构处理序列）和Transformer（自注意力机制）。扩展模型涵盖跨模态融合（如CLIP）、图神经网络（如GCN）和强化学习网络（如DQN）。核心组件涉及网络层（卷积/全连接/注意力等）、激活函数（ReLU/Sigmoid等）、优化器（Adam/SGD等）、损失函数（交叉熵/MSE等）以及数据处理方法。通过系统分类和典型示例，为深度学习模型选择与设计提供参考框架。

深度学习：从技术本质到未来图景的全面解析

m0_71934846的博客

11-29

838

摘要 深度学习作为人工智能的核心技术，通过多层神经网络模拟人脑机制，实现端到端学习，广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域。其核心技术包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及优化算法与损失函数。尽管深度学习已深刻改变产业模式，但仍面临数据依赖、可解释性差、算力消耗等挑战。未来发展趋势包括自监督学习、可解释AI、多模态学习及通用人工智能（AGI）。深度学习不仅推动技术革新，也对个人职业发展和社会数字化进程产生深远影响。

AI 算法竞赛通关指南：基于深度学习的图像分类模型优化实战

LplLpl11的博客

11-29

165

图像分类竞赛的通关逻辑可概括为：以优质数据预处理为基础，搭建轻量化基线模型，通过结构优化、训练策略调优与多模型融合逐步提升性能，最终借助科学的竞赛策略实现冲分。这些优化技巧不仅适用于竞赛，更可迁移至实际工业场景 —— 无论是小样本数据、硬件受限环境，还是高精度要求场景，均可通过这套逻辑找到适配的解决方案。未来，轻量化模型、低资源训练技术将成为竞赛与实际应用的核心趋势，选手需持续关注技术动态，沉淀数据驱动的优化思维，才能在各类竞赛中保持竞争力。

【食物识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法

子午的博客

11-29

463

食物识别系统，本系统基于TensorFlow框架，构建了一个结合深度学习与Web应用的智能食物识别平台。系统采用卷积神经网络（CNN）对涵盖11类日常食物（‘面包’, ‘乳制品’, ‘甜点’, ‘蛋类’, ‘油炸食品’, ‘肉类’, ‘面食’, ‘米饭’, ‘海鲜’, ‘汤羹’, ‘蔬菜水果’）的图像数据进行多轮训练，最终生成高精度识别模型，并部署为可交互的Web应用。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能。

TSUPREM-4 2013版半导体工艺仿真软件详细介绍

1. 半导体工艺仿真：在集成电路(IC)设计与制造过程中，工艺仿真是一个关键环节。仿真可以帮助设计者在实际制造之前预测和优化制造工艺对器件性能的影响，从而减少试错成本和提升研发效率。TSUPREM-4正是这样一款仿真...