Nano-roughness Measurement of Semiconductor Substrates by Using Light Scattering Properties
محل انتشار: دومین کنگره بین المللی علوم و فناوری نانو
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 767
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICNN02_391
تاریخ نمایه سازی: 27 شهریور 1391
چکیده مقاله:
The roughness of semiconductor substrate is an important issue in growing the isotropic layers by liquid phase epitaxial (LPE) procedure. After the preparation process (grinding and polishing), the roughness of substrate is measured by equipments like stylus profilemeters or scanning probe microscope (SPM). These equipments are costly and their tip may even cause mechanical damage on surface. In this paper, we propose an effective, non-destructive, non-contact and easy optical method to measure root mean square (RMS) roughness (Rq) in nanometer scale.Total integrated scattering (TIS) and angle-resolved scattering (ARS) are methods that are most often used for measuring the surface roughness by light scattering [1]. In both of the two methods, a coherent laser beam with wavelength λ, is incident on a rough surface at angle θ , which is scattered in hemisphere. In TIS, for a surface with Gaussian distributed height, the ratio of the specular reflectance (Is) to the total scattering (Io) (including Is), is related to RMS roughness (Rq) as [1]: 22)/4exp()/cos4exp(λπλθπqqosRRIITIS≅== (1)On the other hand, ARS deals with angular distribution of laser light around the specular scattering direction. ARS have a direct relation with power spectral density (PSD) of surface height [1, 2]. However, the relation is more complicated and the experimental data are often used to obtain a mathematical formula
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :