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摘要
随着器件几何尺寸的减小以增加 VLSI 和 VHSIC 集成电路的有源元件密度，为基础半导体加工制备清洁的 Si 和 SiO2 衬底已成为一个更重要的技术问题。传统的表面分析技术如俄歇光谱法和 ESCA 分析不再具有足够的灵敏度来检测和定量表面杂质水平。因此，已经开展了将二次离子质谱 (SIMS) 分析应用于进行清洗处理的晶片表面的前几个纳米的程序。在确定执行可重复分析所需的 SIMS 仪器参数后，对通过 FSI-A、王水、发烟硝酸和食人鱼加 HF 清洁程序清洁的晶片进行了分析。每个清洁程序都会去除一些碱元素（Na、K），但最佳和最差性能之间的差异导致表面碱含量的变化超过 10 倍。典型的晶片污染物（Mg、Ca、Cr、Cu、Al 和 B）通过使用的各种清洁工艺以大不相同的效率去除。将提供有关各种清洁过程的相对效率及其对不同污染物的适用性的数据。此外，还将介绍一个受污染的薄沉积氮化物膜分析示例。
介绍
随着集成电路密度的增加，硅基半导体技术的基本表面清洁度要求已成为一个越来越难以分析的问题。不再存在相对“海洋”的硅来吸收和分散一个加工步骤留下的污染物，因此它们不会影响后续步骤。俄歇电子能谱 (AES) 和化学分析电子能谱 (ESCA) 的基本灵敏度已经扩展到许多感兴趣元素的极限，因此，二次离子质谱 (SIMS) 在研究中的应用目前正在开发非常薄（< 50 A）的表面。由于近表面区域的分析并非微不足道，因此本研究开发了 Si 晶片清洁和 SIMS 分析技术。
标准脏晶圆
分析程序
在此方法的开发过程中，为了准确确定各种 Si 清洁工艺留下的表面污染物水平的差异，对多种表面分析技术进行了评估。最初 AES 和 ESCA 是在控制和清洁的硅晶片样品上进行的。不幸的是，对于均匀污染的样本，无论是 AES 还是 ESCA，清洁表征所需的灵敏度都不够。
结果
尚未针对所有元素建立 SIMS 评估的绝对定量计算，因此我们无法量化从该实验中获得的结果。然而，污染物水平的相对定量变化可以通过将污染物峰值计数率与衬底硅峰值计数率相关联来显示。存在的污染物的峰值计数率与硅峰值计数率成比例。该比率越大，存在的污染物量越大。这项研究的结果显示在表 I 中。带框的值表示残留的最低污染物水平。尽管所有的清洁程序都去除了每种污染物中的一部分，但去除的量存在很大差异。例如，在碱金属的情况下。
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