Подписка на новости

Опрос

Нужны ли комментарии к статьям? Комментировали бы вы?

Реклама

 

2008 №9

Низкочастотные шумы электронных компонентов как инструмент для диагностики внутренних дефектов

Разуменко Дмитрий


В большинстве статей, посвященных низкочастотным шумам электронных компонентов, рассматриваются различные способы борьбы с этим вредным явлением. Однако в последнее время стало понятно, что низкочастотный шум занимает особое положение среди других видов шума. Это особое положение обусловлено как уникальностью причин, вызывающих шум на низких частотах, так и последствиями, к которым эти причины приводят. Теперь пришло время посмотреть на данное явление немного с другой стороны. А именно, какую практическую пользу можно извлечь, измеряя шумовые характеристики электронных компонентов на низких частотах. Может показаться странным сочетание терминов «шум» и «польза». Но в некоторых случаях пользу можно извлечь даже из вредных явлений.

Введение

Исследования шума вида 1/f продолжаются более 80 лет. Началом отсчета в данном случае принято считать 1925 год. В это время Дж. Б. Джонсон (J. B. Johnson), изучавший флуктуации тока термоэлектронной эмиссии, обнаружил новый вид шума, спектральная плотность которого возрастала с уменьшением частоты. (1/f-шум, избыточный шум или фликкер-шум — три названия одного явления. Все три названия относятся к низкочастотному шуму, спектральная плотность которого возрастает с уменьшением частоты.) В 30-х годах прошлого века аналогичное явление было обнаружено в шумовом спектре металлических пленок и гранулярных проводников, а в 40–50-х годах полупроводники и полупроводниковые приборы продемонстрировали это явление еще раз. Далее сообщения об обнаружении 1/f-шума стали поступать из самых разных, иногда неожиданных, областей.

В настоящее время стало понятно, что шум вида 1/f присутствует практически в любых компонентах современной электроники. Даже атомные стандарты частоты не свободны от этого вида шума. Хотя в последнем случае он проявляется не на низких частотах, а в виде некоторой девиации основной частоты, спектр которой соответствует 1/f-шуму. Такое своеобразное проявление 1/f-шума не позволяет повысить относительную точность измерения временных промежутков даже при неограниченном увеличении времени измерения [1]. Другими словами, достижимая точность измерения времени или частоты определяется 1/f-шумом. В данном примере, как и во многих других случаях, шум вида 1/f определяет возможности измерителей. Некоторое время только эта неприятная особенность 1/f-шума была предметом изучения. Но по мере накопления разнообразных данных оказалось, что значение шума вида 1/f выходит далеко за рамки одной лишь точности или разрешающей способности электроники. Более того, шум вида 1/f не ограничен электроникой. Этот шум легко обнаружить в социальных процессах, тектонических явлениях, солнечной активности, прозрачности атмосферы или колебаниях уровня паводкового подъема воды в реке Нил (почему-то именно этот пример любят приводить авторы в соответствующей литературе).

Несмотря на давнюю историю изучения иширокую распространенность, шум вида 1/f изучен значительно хуже других видов шума. Правда состоит в том, что мы не знаем природы шума 1/f в подавляющем большинстве объектов, где он наблюдается, это признают исследователи [2].

В каждом конкретном случае можно найти свою специфическую причину  возникновения этого вида шума. Однако распространенность явления наводит на мысль о какой-то единой причине, которая до сих пор остается непонятной.

Но не будем углубляться в философию и, ограничившись лишь электронными компонентами, посмотрим, как низкочастотные шумы можно превратить в полезный инструмент для практического применения.

Шумы электронных компонентов

Сначала несколько слов ошумах, которые неизбежно присутствуют в любом компоненте современной электроники. На рис. 1 изображена спектральная плотность шума, характерная для абсолютного большинства электронных компонентов.

Физическим смыслом спектральной плотности S(f ) является мощность, которая приходится на единицу полосы частот и выделяется на сопротивлении 1 Ом. Единица измерения спектральной плотности — В2/Гц или А2/Гц. Частотный диапазон спектральной плотности шума электронных компонентов имеет две выраженные области. Область средних частот характеризуется равномерной, не зависящей от частоты спектральной плотностью шума (такой шум называют белым). На рис. 1 величина спектральной плотности этого белого шума обозначена как S0. Для идеального белого шума соседние по времени значения напряжения или тока считают некоррелированными, то есть никак не связанными и не зависящими друг от друга. На самом деле такая связь существует. Она приводит к тому, что на достаточно высоких частотах, соизмеримых с верхней границей полосы пропускания цепи, спектральная плотность реального белого шума уменьшается.

В области низких частот данная плотность возрастает с уменьшением частоты. Эта зависимость, в первом приближении, обратно пропорциональная. Частота, на которой происходит переход от горизонтального к возрастающему участку спектральной плотности, называется частотой избыточного шума fизб . На этой частоте мощности белого и из быточного шума равны.

Сегодня на шумовых свойствах полупроводниковых компонентов сосредоточено особое внимание производителей и потребителей. Шум в полупроводниках имеет три основные составляющие. Это тепловой шум, дробовый шум и 1/f-шум. Совокупность этих трех составляющих образует шум со спектральной плотностью, изображенной на рис. 1.

Тепловой шум возникает из-за хаотического движения зарядов в проводнике или полупроводнике. Этот вид шума образует горизонтальный участок спектральной плотности на рис. 1. Для случая комнатных температур (T = 300 °К) и частот менее 1012 Гц формула для спектральной плотности напряжения теплового шума имеет очень простой вид:

где SТ (f ) — спектральная плотность напряжения теплового шума;  k — постоянная Больцмана (1,38G10–23Дж/°K); T — абсолютная температура, °K; R — сопротивление источника шума.

Спектральная плотность напряжения теплового шума зависит только от температуры и сопротивления источника шума. Никакой другой информации о своем источнике этот вид шума не несет. Поэтому измерение теплового шума не применяется для контроля качества электронных компонентов.

Дробовый шум возникает из-за дискретности носителей заряда, которые перемещаются из одной среды в другую. Можно сказать, что электрический ток является последовательностью очень коротких импульсов.

Спектральная плотность такого сигнала равномерна вширокой полосе частот. Поэтому дробовый шум, в первом приближении, так-же считают белым.

Спектральная плотность тока дробового шума имеет вид:

где Sдр(f )— спектральная плотность тока дробового шума; e — заряд электрона (1,6G10–19Кл); I0 — среднее значение тока — источника дробового шума.

Дробовый шум вносит свой вклад в горизонтальный участок спектральной плотности шума на рис. 1 и, как и тепловой шум, не несет полезной для нашего случая информации.

Примечание. Спектральные плотности теплового и дробового шума имеют разные размерности — В2/Гц или А2/Гц соответственно. Для оценки суммарного шума необходимопреобразовать их к одной размерности через параметр сопротивления, на котором измеряется этот суммарный шум.

Единственный вид шума, который может быть применен для контроля качества электронных компонентов, — шум вида 1/f.

Спектральная плотность этого шума зависит от частоты. Размерность 1/f-шума может быть В2/Гц или А2/Гц, что определяется удобством конкретного применения:

где S(f ) — спектральная плотность 1/f-шума; S1 — спектральная плотность 1/f-шума на частоте 1 Гц; f — частота; 0,8≤α≤1,4.

Соответственно мощность 1/f-шума, заключенную между частотами f1 и f2, которая выделяется на сопротивлении 1 Ом, можно вычислить так:

где Р1/f — мощность 1/f-шума; f1 — нижняя частота диапазона вычислений; f2 — верхняя частота диапазона вычислений.

Часто полагают, что α = 1. В этом случае с уменьшением частоты спектральная плотность 1/f-шума увеличивается пропорционально 1/f. Отсюда происходит название шума.

В этом случае выражение (4) приобретает вид:

Удивительной особенностью 1/f-шума является то, что его спектральная плотность не имеет насыщения и неограниченно возрастает с уменьшением частоты. По крайней мере, до тех частот, на которых еще возможно это проверить (10–7Гц).

Любая частотная декада 1/f-шума имеет равную мощность. Например, мощности 1/f-шума, заключенные в диапазоне частот 0,01–0,1 Гц и 1–10 Гц равны (отношение под знаком логарифма в выражении (5) одно и то же). С формальной точки зрения это означает, что мощность любого шумового процесса вида 1/f бесконечно велика, если вести отсчет от 0 Гц. Впрочем, любой реальный процесс имеет конечную длительность и, следовательно, ограничен по частоте снизу.

Все это интересно (или неинтересно), но какое это имеет отношение к теме статьи? — может спросить читатель.

Как показывают последние исследования, уровень 1/f-шума объекта является мерой его разупорядоченности (трудно подобрать более правильное слово). Иначе говоря, чем больше нарушений в структуре объекта, тем выше уровень его 1/f-шума. Поэтому 1/f-шум является незаменимым инструментом для изучения этих нарушений.

Применение шумовых измерений для исследования потенциальной ненадежности и скрытых дефектов электронных компонентов

Оказывается, что в электронных компонентах причиной возникновения шума вида 1/f являются дефекты этих компонентов. Сравнивая уровень 1/f-шума однотипных компонентов, можно оценить их относительную надежность.

Предположим, что с конвейера сошла партия интегральных схем (ИС) или каких-либо других электронных компонентов (транзисторов, диодов, резисторов и т. д.). Параметры произведенных компонентов соответствуют заданным пределам. Для каждого компонента произведено измерение 1/f-шума. Некоторые компоненты имеют уровень 1/f-шума, который значительно выше, чем средний. Можно ли утверждать, что вероятность отказа таких компонентов также значительно выше? Да, можно. Результаты многочисленных экспериментов позволяют говорить об этом вполне уверенно. При желании можно подвергнуть эту «подозрительную» группу компонентов испытанию на надежность. Например так, как это сделано в [3] или в [4]. Результаты таких экспериментов свидетельствуют об одном: повышенный уровень 1/f-шума является признаком предотказного состояния.

Все, что было сказано выше, относится как к аналоговым, так и к цифровым компонентам. Для последних измерение 1/f-шума выглядит некоторой экзотикой. Но и здесь шумовая диагностика нашла применение. Для цифровых компонентов (например, ИС памяти) измеряется ток потребления в статическом режиме. 1/f-шум, присутствующий в спектре тока потребления, содержит информацию о надежности ИС [5]. Часто бывает так, что никаким другим способом невозможно выявить потенциальную ненадежность такого компонента.

Шумовые измерения дают возможность обнаруживать дефектность материала с такой чувствительностью, которая оказывается недоступной ни для электрических, ни для оптических методов. В Si, например, уровень шума 1/f может изменяться на 5–6 порядков при практически неизменных значениях подвижности и концентрации,  отмечается в [2].

Это обстоятельство указывает на огромную практическую ценность шумовых измерений.

Примечательно, что информация о дефектах компонента может быть получена неразрушающими методами и весьма оперативно. Эти знания позволяют своевременно реагировать на сбои в технологическом процессе. При необходимости можно организовать 100%-ный контроль всей выпускаемой продукции на предмет надежности и скрытых дефектов. Нет необходимости объяснять, насколько важно для производителя уменьшить процент брака, особенно того, который невозможно выявить никакими другими способами.

Следует особо подчеркнуть, что на надежность можно проверять самые разные объекты. Метод универсален и не ограничен одними лишь полупроводниковыми компонентами. Это может быть, например, внутренний электрический контакт ИС в момент его изготовления, готовая ИС или целый модуль, в котором эта ИС будет работать. И во всех случаях можно предвидеть отказ компонента до того, как что-то случится. Неудивительно, что различные авиакомпании и аэрокосмические агентства проявляют интерес к этим технологиям. Цена отказа в данном случае может быть велика. Поэтому целесообразно принять упреждающие меры.

Сегодня эти меры сводятся к попыткам активизировать скрытые дефекты компонента (ИС, модуля) до того, как он попадет к потребителю. Это могут быть различные варианты термотренировки, электротермотренировки, энергоциклирования и т. д. Компонент подвергается значительным нагрузкам (температурным, электрическим, экстремальным переходным процессам). Такие воздействия заставляют проявиться скрытые дефекты компонента. Можно сказать, что после подобных воздействий скрытые дефекты превращаются в явные. В этом случае потенциально ненадежные компоненты либо отказывают, либо их характеристики недопустимым образом изменяются.

Такие способы контроля качества и диагностики потенциальной надежности применяются давно и вполне успешно. Однако время, которое требуется для подобной диагностики, очень велико. Оно составляет десятки, даже сотни часов. Большие потери времени усложняют и удорожают производство электронных компонентов, затрудняют своевременную реакцию на сбои в технологическом процессе. Всегда есть соблазн уменьшить временные потери за счет более интенсивного воздействия на компонент. Но такое оружие — обоюдоострое. Скрытые дефекты проявятся быстрее, но могут появиться новые дефекты за счет чрезмерной интенсивности воздействия. Возможны даже отказы исправных компонентов.

Установлено, что в процессе отбраковки полупроводниковых изделий тридцатичасовая тренировка при температуре 150 °С эквивалентна режиму тренировки в течение 168 часов при температуре 125 °С. Однако следует учитывать, что при повышенных температурах могут возникать повреждения, обусловленные большими неконтролируемыми внутренними токами или другими причинами, которые не поддаются контролю при тренировке высокими температурами.

Продолжительность тренировок остается проблемой как для изготовителя, так и для потребителя изделий. Малое число отказов может трактоваться как следствие недостаточной продолжительности испытаний, и наоборот, большое количество отказов может служить свидетельством чрезмерной продолжительности тренировки, указывается в [6].

Шумовая диагностика выгодно отличается малыми временными затратами и отсутствием риска повредить исследуемый компонент.

Последние исследования в области шумовой диагностики показали, что возможности этого метода не ограничены лишь выбраковкой потенциально ненадежных компонентов. В комбинации с другими методами диагностики (измерением нелинейных искажений [5] и т. д.) возможно получение дополнительной информации о свойствах исследуемого компонента, его устойчивости к различным перегрузкам или предельно допустимым значениям параметров эксплуатации. Особую ценность для производителей электронных компонентов представляет комбинация этих методов диагностики с внешними воздействиями на исследуемый компонент [3]. Это могут быть как электрические воздействия током или напряжением, так и воздействия неэлектрической природы (температурные, механические, акустические, радиационные, световые или какие-нибудь другие). Если, например, речь идет о контроле качества детекторов, логично подвергнуть их воздействию соответствующих частиц или электромагнитных волн. Как показано в [7], 1/f-шум состоит из нескольких составляющих. Одна из этих составляющих (неравновесный фликкер-шум) напрямую связана с внешними воздействиями. Именно эта составляющая наиболее информативна для диагностики внутренних дефектов. Схема такой диагностики в самом общем виде изображена на рис. 2.

На основании полученных данных блок обработки посылает команды исполнительным устройствам, которые производят сортировку, маркировку или выбраковку исследуемых компонентов. Набранная статистика позволяет оперативно корректировать технологический процесс с целью уменьшения процента брака.

Такая комплексная диагностика кроме исчерпывающих сведений о потенциальной надежности исследуемого компонента позволяет получить данные о природе его внутренних дефектов, их размере, локализации и степени их опасности.

Прочитав последние строки, любой специалист по полупроводникам будет немало удивлен. В научной среде до сих пор идут дискуссии по поводу источника (источников) низкочастотного шума. Нет ясности, связан ли этот шум с изменением концентрации носителей заряда или с изменением их подвижности. Непонятна локализация источников 1/f-шума. Большая часть полученных данных говорит о том, что низкочастотные шумы генерируются вблизи поверхностного слоя полупроводника. Другие исследователи предполагают наличие объемного механизма генерации 1/f-шума [8]. Единственная общепризнанная на данный момент количественная зависимость для 1/f-шума (эмпирическая формула Хоухе) дает точность до одного-двух порядков [1]! Для конкретного полупроводника, находящегося в определенных условиях, часто удается создать модель источников низкочастотного шума. Но попытки применить эту модель к другому случаю обычно заканчиваются неудачей.

Таково положение дел в области изучения 1/f-шума. Нельзя сказать, что ничего не делается в этом направлении. Напротив, интенсивные исследования в данной области даже способствовали появлению новых научных направлений где-то на стыке математики, физики и статистики (фликкер-шумовая спектроскопия, вейвлет-анализ и др.). Объем накопленного теоретического и практического материала непрерывно растет. Предпринимаются первые успешные попытки обобщить результаты многочисленных экспериментов и сделать их пригодными для практического применения [7]. Однако разнообразие полученных экспериментальных данных не позволяет надеяться на быстрый успех. По-видимому, эта неопределенность значительно тормозит применение перспективной технологии.

Здесь необходимо сделать отступление и коротко рассказать о перспективных методах анализа, с которыми связывают надежды на определенный прорыв в изучении 1/f-шума и применении шумовых диагностик.

Вейвлет-анализ и фликкер-шумовая спектроскопия

Почему преобразование Фурье (ПФ) недостаточно эффективно в случае 1/f-шума? Дело в том, что ПФ, как и любое другое преобразование сигнала, целесообразно использовать только при определенных условиях. Для ПФ этим условием является стационарность сигнала. Другими словами, ПФ можно эффективно применять только для тех сигналов, спектральные характеристики или частотное наполнение которых не зависят от времени. При частотном анализе таких сигналов временную информацию можно не рассматривать — все частоты спектра присутствуют в сигнале постоянно.

Но реальные сигналы в той или иной степени нестационарны во времени. Примером может быть сигнал с частотной модуляцией. Весь смысл частотной модуляции состоит в том, что различные частотные составляющие сигнала появляются и исчезают в определенной последовательности. Однако, изучая частотный спектр такого сигнала, полученный при помощи ПФ, невозможно определить, когда и в какой последовательности появлялись и исчезали эти частотные составляющие. Сигнал, соответствующий 1/f-шуму, также содержит нестационарную во времени компоненту. Во многих случаях именно эта нестационарная компонента наиболее информативна для диагностики потенциальной надежности и внутренних дефектов. Поэтому для анализа 1/f-шума целесообразно использовать частотно-временное представление сигнала.

До недавних пор в подобных случаях применялось оконное преобразование Фурье (ОПФ). Для этого преобразования нестационарный сигнал делят на временные промежутки, внутри которых его можно считать стационарным. К каждому такому промежутку применяют ПФ. Каждый из полученных спектров оказывается привязанным к определенному отрезку времени. Теперь возможно не только зафиксировать наличие определенной частоты в спектре сигнала, но и определить временной промежуток, когда эта частотная составляющая возникла или исчезла.

Описанное представление сигнала сталкивается с проблемой частотно-временного разрешения. Применение более узкого временного окна позволяет улучшить разрешение по времени (за счет худшего разрешения по частоте), и наоборот. ОПФ имеет фиксированное разрешение для всех времен и частот. В данном случае это следует рассматривать как недостаток. Если исследуется нестационарный сигнал, трудно заранее выделить наиболее интересный участок на частотно-временной плоскости. Поэтому разрешение по частоте или по времени для такого участка может оказаться неоптимальным.

Вейвлет-преобразование (ВП) в некоторой степени решает эту проблему.

Базисными функциями для ВП являются не периодические комплексные экспоненты (синусы и косинусы), а функции конечной длительности (вейвлеты). Вейвлет можно рассматривать, как аналог оконной функции ОПФ. Как и в ОПФ, в ВП применяется раздельное преобразование (взвешивание сигнала с оконной функцией, или вейвлетом) для каждого временного промежутка. Но для каждого такого промежутка в ВП не применяется частотное преобразование, как в случае ПФ. Информацию о частотных составляющих сигнала получают при помощи изменения ширины временного окна (вейвлета).

ВП сочетает хорошее разрешение по времени на высоких частотах (плохое по частоте) и хорошее разрешение по частоте (плохое по времени) на низких частотах. Особенно эффективно ВП в тех случаях, когда на фоне медленной составляющей сигнала может возникнуть относительно быстрая компонента.

Шумовая диагностика — это именно такой случай. Поэтому применение ВП для анализа качества и надежности электронных компонентов совершенно оправданно.

Строго и кратко описать такой сложный метод анализа, как фликкер-шумовую спектроскопию (ФШС), по всей видимости, невозможно. Поэтому ограничимся предельно упрощенным описанием ФШС применительно к анализу 1/f-шума.

Как правило, шумы любого четырехполюсника моделируют при помощи двух эквивалентных источников (шумового тока и шумового напряжения). ФШС предлагает более сложную модель. Согласно этой теории 1/f-шум является результатом необратимой эволюции многоуровневой иерархической системы из множества источников шума. Каждый уровень имеет свою пространственно-временную организацию. В общем случае эти уровни оказываются связанными корреляционными соотношениями различного типа, несущими информацию о динамике рассматриваемой системы. Эволюция такой системы сопровождается нелинейными взаимодействиями, диссипацией и инерцией.

Эта сложная модель приводит к интересным и важным в практическом смысле результатам. Оказывается, что значимыми (с точки зрения информации о системе) являются не все точки на временной оси. Основная информация об эволюционном процессе системы содержится лишь в скачках, всплесках и разрывах производных сигнала. Все эти нерегулярности и рассматриваются в качестве единственных «маркеров» эволюционного процесса.

С практической точки зрения это означает, что недостаточно записать временную реализацию 1/f-шума и найти ее спектральную плотность. Применение ФШС позволяет получить дополнительную информацию об эволюции системы (электронного компонента), которая до недавних пор ускользала от внимания исследователей.

Читателям, которые захотят получить более полную информацию об этих новых методах анализа, можно посоветовать обратиться к соответствующим источникам, например [9], [10].

Перспективы и трудности шумовой диагностики

Вернемся к положению дел в области изучения 1/f-шума. Можно ли вообще говорить о практическом применении такой незаконченной (скажем так) теории? Рискнем предположить, что необязательно дожидаться окончания теоретических изысканий. Сегодня накоплен большой практический материал о воздействии на различные дефекты полупроводников электрического и магнитного поля, света или лазерного излучения, деформации, температуры, ионизирующего излучения и т. д. Примером такого материала может служить [7] и указанная там литература. Для каждого вида дефектов можно подобрать такое внешнее воздействие, на которое будет отзываться только (преимущественно) данный дефект. Сам этот отклик можно зафиксировать, измеряя реакцию 1/f-шума исследуемого компонента на выбранное внешнее воздействие. Трудность заключается в выборе наиболее избирательных внешних воздействий. На каждое такое воздействие должен реагировать только один вид дефектов. Эта избирательность и лежит в основе диагностики дефектов по характеристикам 1/f-шума.

Кратко перечислим некоторые виды дефектов полупроводников, которые можно изучать при помощи измерения характеристик 1/f-шума.

Первый распространенный дефект — заряды, вызванные ионами внутри пленки окисла SiO2 (МОП-технология). Особенно это касается положительных ионов натрия. Второй, не менее распространенный дефект — заряды, вызванные ионами на поверхности полупроводника. Этот дефект напрямую связан с качеством обработки и пассивации поверхности полупроводника. Кроме того, заряды могут образовываться избыточными атомами кремния в окисле около границы с кристаллом. В обычных условиях эти ионы неподвижны. Однако при повышенной температуре и наличии поля они могут перемещаться к внешней поверхности пленки окисла, способствуя возникновению 1/f-шума. Следующий источник 1/f-шума — электронные заряды, которые появляются на границах дефектов кристаллической решетки. В таких местах электроны могут иметь энергетические состояния, лежащие внутри запрещенной зоны данного полупроводника. Поэтому они могут существовать только около поверхности полупроводника. Эти ловушки заполняются и освобождаются носителями заряда случайным образом и с разной скоростью. Данный процесс также проявляется в виде 1/f-шума. Наконец, случайное изменение коэффициента усиления биполярных транзисторов (или крутизны полевых транзисторов) из-за образования каналов проводимости вдоль поверхности полупроводника также является источником 1/f-шума. Количество возможных дефектов полупроводника такое, что для всех моделей генерации шума найдется место (и еще останется).

Складывается впечатление, что для многих перечисленных дефектов уже найдены необходимые избирательные воздействия. Обычно эти находки являются следствием, но никак не основной целью исследований. Если развернуть целенаправленную работу в этом направлении, можно ожидать, что основная проблема комплексной шумовой диагностики будет решена в обозримом будущем. Этот новый инструмент может (пока потенциально) не только заменить традиционные термотренировку или электротермотренировку, но и значительно расширить возможности производителей в смысле детализации дефектов.

Для иллюстрации рассмотрим практический пример. Допустим, что обнаружен полупроводниковый компонент с повышенным уровнем 1/f-шума (потенциально ненадежный). Мы предполагаем наличие большого количества дефектов поверхности и хотим в этом убедиться. Для этого необходимо выбрать правильное внешнее воздействие, которое затрагивает только поверхностные дефекты и не оказывает заметного влияния на более глубокие слои. Можно подумать, например, о химическом воздействии (адсорбции, десорбции или хемосорбции различных веществ) на поверхность исследуемого компонента путем изменения газового состава среды, окружающей этот компонент.

Например, в [1] описано влияние на поверхностные дефекты озона, азота, влажности и т. д. Интересные сведения о влиянии химического состава газовой среды на спектральные характеристики низкочастотного шума полупроводника содержит [11]. Описывается влияние на низкочастотный шум, который вызван дефектами поверхности, CO и паров этилового спирта. Это явление даже предлагается использовать в полупроводниковых газовых сенсорах. (Пример того, как избирательное воздействие найдено и изучено в ходе решения совершенно других задач.)

Если описанное внешнее воздействие изменило характеристики 1/f-шума исследуемого компонента, наше предположение о поверхностном характере дефектов подтверждается. Теперь можно решить следующую задачу — найти пространственную локализацию этих поверхностных дефектов. Для этого необходимо подвергнуть поверхность исследуемого компонента тому же воздействию, но последовательно, отдельными участками. Возможно, что придется применить не газ, а жидкость. В [1], например, упоминается о CCl4. Жидкость следует подавать на поверхность компонента непрерывной волной, проходящей от одной границы до другой, или отдельными микроскопическими порциями (пикселями). В тот момент, когда жидкость будет нанесена на участок поверхности с максимальной концентрацией дефектов, 1/f-шум исследуемого компонента отреагирует наиболее резко. Получив эти ценные сведения о характере, размере и расположении дефектов, остается внести соответствующие изменения в технологический процесс.

В теории все выглядит достаточно просто и привлекательно. Как только эти теории начинают воплощаться в реальность, возникает множество трудностей и вопросов.

Для получения достоверной информации на основании диагностики по низкочастотным шумам необходимо, чтобы сам измеритель был лишен собственного 1/f-шума. Другими словами, необходимо применение малошумящего DC-усилителя. Например, одного из тех, что были описаны в [12]. Менее очевидной проблемой является присутствие 1/f-шума в спектре внешних воздействий и (или) источников питания. Такая нестабильность внешних факторов искажает собственные низкочастотные шумы исследуемого компонента. Здесь также не обойтись без малошумящих DC-усилителей в цепях обратной связи.

До сих пор не решены многие теоретические вопросы, связанные с применением шумовых диагностик.

Какой величины должны быть внешние воздействия? Должны они приближаться по величине к предельно допустимым для данного компонента значениям, или, напротив, их величина должна быть минимальной? Может быть, величину воздействия необходимо менять по какому-то алгоритму? Какова должна быть продолжительность воздействия? В какой последовательности должны прикладываться эти внешние воздействия? Какой временной интервал необходим, чтобы исследуемый компонент «забыл» о предыдущем воздействии и его реакция на следующее воздействие была «адекватной»? Допустима ли комбинация нескольких воздействий одновременно? Это только начало бесконечного списка вопросов. Без правильных ответов на них шумовые диагностики могут оказаться недостаточно объективными. За каждым из подобных вопросов стоит серьезная наука. Нет никакой возможности даже бегло описать ее. Это должна быть другая статья, написанная другим автором. Мы же должны отметить, что эта наука до сих пор находится в стадии становления. Поэтому окончательных ответов на перечисленные вопросы пока нет.

Тем не менее отвечать на эти вопросы приходится уже сейчас. Каждый серьезный производитель вынужден это делать. Даже в сегодняшнем несовершенном виде шумовая диагностика качества и надежности продукции не имеет альтернативы. Развивающиеся нанотехнологии нуждаются в совершенствовании этого инструмента как никакая другая отрасль. Причина заключается в том, что при уменьшении размера кристалла и числа носителей заряда влияние различных дефектов угрожающе возрастает. Шум вида 1/f в таких компонентах неизбежно становится фактором, который ограничивает их возможности. Неудивительно, что за последнее время количество публикаций на тему изучения 1/f-шума неуклонно увеличивается. Эти публикации охватывают как теоретические аспекты [1, 2, 7–9], так и аспекты практического применения этих знаний [3–6, 11]. Во многих публикациях кроме представителей академического сообщества мы можем обнаружить присутствие крупных производителей, которые заинтересованы в результатах исследований: верный признак того, что изучение технологий, основанных на шумовых измерениях, будет продолжено и принесет важные для практики результаты.

Выводы

  • Шумовые характеристики электронных компонентов в области низких частот позволяют достоверно оценить их потенциальную надежность.
  • Диагностика 1/f-шума является инструментом, который позволяет предвидеть отказ электронного компонента на любом этапе его эксплуатации.
  • Шумовая диагностика является неразрушающей, универсальной, занимает немного времени и дает достоверные результаты. Возможен 100%-ный контроль выпускаемой продукции. Поэтому во многих случаях шумовая диагностика качества и надежности электронных компонентов не имеет альтернативы.
  • В сочетании с другими диагностиками и внешними воздействиями низкочастотные шумы электронных компонентов позволяют исследовать их скрытые дефекты, недоступные для изучения другими методами. Такая комплексная диагностика кроме исчерпывающих сведений о потенциальной надежности исследуемого компонента позволяет получить данные о природе его внутренних дефектов, их размере, локализации и степени их опасности.
  • Исследования 1/f-шума и его возможных применений продолжаются. В ближайшее время можно ожидать значительного расширения возможностей шумовых диагностик.

Литература

  1. Коган Ш. Ж. Низкочастотный токовый шум со спектром типа 1/f в твердых телах // Успехи физических наук. 1985. Февраль. Том 145. Вып. 2.
  2. http://www.ioffe.ru/LNEPS/winter2004/levinshtein.pdf
  3. Горлов М., Емельянов В., Жарких А., Строгонов А. Прогнозирование потенциально ненадежных полупроводниковых приборов по критериям низкочастотного шума // ChipNews. 2004. № 6.
  4. Горлов М., Емельянов А., Смирнов Д. Возможность отбраковки полупроводниковых приборов по уровню низкочастотного шума // Компоненты и технологии. 2005. № 8.
  5. Жигальский Г. П.Шум вида 1/f и нелинейность как индикаторы надежности интегральных схем // Труды деcятой Международной научной конференции и школы-семинара «Актуальные  проблемы твердотельной электроники и микроэлектроники». Часть 1. Таганрог. 2006.
  6. Горлов М., Адамян А., Ануфриев Л., Емельянов В., Строгонов А. Тренировка изделий электронной техники и электронных блоков // ChipNews. 2001. № 10.
  7. Жигальский Г. П. Неравновесный 1/f-шум в проводящих пленках и контактах // Успехи физических наук. 2003. Май. Том 173. Вып. 5.
  8. http://www.unn.ru/pages/disser/185.pdf
  9. http://www.chronos.msu.ru/RREPORTS/timashev_vremya/timashev_vremya.htm
  10. http://www.autex.spb.ru/wavelet
  11. Угрюмов Р. Б., Шапошник А. В., Воищев В. С. Спектральные и статистические характеристики шума полупроводниковых газовых сенсоров в эквирезистивных условиях // Журнал технической физики. 2004. Том 74. Вып. 7.
  12. Разуменко Д. Малошумящие DC-усилители // Компоненты и технологии. 2008. № 6.

Скачать статью в формате PDF  Скачать статью Компоненты и технологии PDF

 


Другие статьи по данной теме:

Сообщить об ошибке