Résumé:
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.