Semiconductor parameter extraction using EBIC and cathodoluminescence

Abstract

The performance and functionality of semiconductor devices is directly affected by the transport properties of carriers, as such many techniques for the extraction of semiconductor parameters (i.e. the absorption coefficient α, the diffusion length L, the dead layer thickness Zt, the surface recombination velocity S, and the relative quantum efficiency Q) using the cathodeluminescence/EBIC in the Scanning Electron Microscopy (SEM) were developed. In this work we develop novel and effective approaches for the extraction of these semiconductor parameters directly from any theoretical/experimental steady state cathodoluminescence (CL) signal/ Electron Beam Induced Current (EBIC). Our extraction techniques based on Artificial Neural Networks ANN /genetic algorithms (GA) allow us to obtain simultaneously near – optimum values for the semiconductor parameters. Compared to other techniques in the literature, our approaches are found to be efficient and successful. La performance et la fonctionnalité des dispositifs semi-conducteurs est directement affecté par les propriétés de transport des minoritaires, de nombreuses techniques pour l'extraction de ces paramètres de semi-conducteurs (tels que: le coefficient d'absorption α, la longueur de diffusion L, l'épaisseur de la couche isolatrice Zt, la vitesse de recombinaison de surface S, et le facteur de rendement quantique relative Q) pour les méthodes cathodoluminescence/ EBIC de Microscopie Electronique à Balayage (SEM) ont été développés. Dans ce travail, nous développons de nouvelles approches d'extraction de ces paramètres directement des signaux cathodoluminescence(CL) / Courant induit de faisceau électronique (EBIC) . Nos techniques d'extraction baser sur les réseaux artificiels de neurones ANN / algorithmes génétiques (GA) permettent l'obtention simultanée des valeurs proche de l'optimale des paramètres de semiconducteurs. Comparant avec des techniques trouvées dans la littérature, nos approches sont efficace et très réussites. ان نوعية اجهزة ا باه النوا ل و فاعليتها تعتمد على خصائص الذ ل لدى حاملات ال حن ذات الالي ، طر و نماذج عديد و ك ير تم انجازها لاستخراج يم معاملات ا باه النوا ل (على سبيل المثال: معامل الامتصاص، طول الانت ال الحر، سماكة الطب العازلة، سرعة الاندماج السطحية، معامل الارجاع الكمي النسبي) باستخدام الاضاءة الكاتودية المحفز/التيار المحفز بالحزمة الالكترونية لميكروسكوب المسح الالكتروني. قمنا في هذا العمل بانجاز طرق جديدة لاستخراج هذه المعاملات مبا ر من اي اضاءة كاتوديا /تيار مستح من الحزمة الالكترونية. طرقنا الجديدة و المطورة التي تعتمد اساسا على: خوارزميات الشبكات العصبية الاصطناعية/ الخوارزميات الجينية تترتب من الحصول على ال يم الم لى لهذه المعاملات. مقارنة بالطرق الموجودة حاليا اثبتت طرقنا نجاعتها و فاعليتها من خلال النتائج المحصل عليها.