Tämän kandidaatin työn aiheena on MBE-kasvatettujen puolijohdekiekon kidevirheet ja niiden laskemiseen tarkoitettu kuvantunnistusohjelma.
Puolijohteissa ovaaleja pinnan kidevirheitä on tyypillisesti 100 - 100000 kappaletta neliösenttimetrillä. Niitä aiheuttavat hiukkaskontaminaatio ja kasvatusolosuhteet. Kidevirheiden tutkimista varten luotu kuvantunnistusohjelma on MATLAB pohjainen. Käyttäjä syöttää ohjelmalle halutut mikroskooppikuvat, minkä jälkeen ohjelma analysoi ne ja tulokset tallennetaan tekstitiedostoihin. Analyysi kestää noin 0,7 sekuntia per kuva. Kidevirheiden lukumäärätiheyden lisäksi ohjelma osaa selvittää kidevirheiden kokojakauman.
Vertailututkimuksessa kuvantunnistusohjelmaa verrattiin manuaaliseen menetelmään tekemällä kidevirheanalyysi neljälle eri näytteelle. Analyysissä tarvittavien kuvien vähimmäismäärän selvittämiseksi mallinnettiin kidevirheiden lukumäärätiheyden laskemista MATLAB-ohjelmalla. Mallinnuksen perusteella 10x-suurennoksella 10 kuvan pitäisi riittää, jos kidevirheitä on noin 400 1/cm2. Tällöin laskettu lukumäärätiheys on yhden sigman todennäköisyydellä (68%) mitatun arvon 400 +- 80 1/cm2 alueella.
Kuvantunnistusohjelma on tarkempi ja monipuolisempi, mutta työläämpi kuin manuaalinen menetelmä. Kuvantunnistusohjelma ja manuaalinen menetelmä saavat melko samansuuruisia lukuarvoja näytteiden kidevirheiden määrälle. Kuvantunnistusohjelma ei välttämättä korvaa vanhaa manuaalista menetelmää, mutta sen tarkkuus ja kidevirheiden kokojakauman selvittäminen ovat hyödyllisiä työkaluja.The topic of this Bachelor's thesis is the image analysis program for calculating the amount of crystal defects in epitaxially grown semiconductor wafer.
The amount of oval surface defects is around 100 - 100000 pieces in square centimetre. They are caused by contamination particles and growth conditions in MBE chamber. The image analysis program for calculating defects is created by using MATLAB software. The user feeds the microscope images into the program that analyzes them and saves the results to text files. The analysis takes typically 0,7 seconds per image. The program can find out the density of the defects and the size distribution.
In a benchmarking study the image analysis program was compared to manual method analyzing defects in four different sample. The minimum amount of images required to the analysis were determined by using MATLAB software to model the calculating of defect density. According to the results ten images should be enough when the image is taken in 10x magnification and there is 400 defects in a square centimetre. Then the calculated defect density is in the area of 400 +- 80 1/cm2 in probability of 68% or within one standard deviation.
The image analysis program is more accurate and versatile than the manual method but more burdensome. The defect density results of both methods are quite of the same magnitude. The program will not necessarily replace the old manual method but its accuracy and the ability to determine the defect size distribution are useful instruments
