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哈工大提出新算法,精準量化 CVD 金剛石形核均勻性!

關鍵詞 金剛石|2025-06-13 14:46:36|來源 DT半導體
摘要 顆粒的分布情況是眾多研究領域需要討論的話題,CVD金剛石領域也不例外。金剛石形核的均勻性對于CVD金剛石的質量和性能至關重要,因為CVD金剛石在形核階段的均勻性會直接影響到金剛石薄...

顆粒的分布情況是眾多研究領域需要討論的話題,CVD金剛石領域也不(bu)例外。金剛石形(xing)核的(de)(de)均勻性對于CVD金剛石的(de)(de)質量和(he)性能至關重要,因為(wei)CVD金剛石在形(xing)核階段的(de)(de)均勻性會直接影響到金剛石薄膜的(de)(de)晶粒尺寸、晶體取向、應力以(yi)及內(nei)部缺(que)陷的(de)(de)分布。

       目(mu)前,形核(he)密度是(shi)大多數(shu)研究者在描述金(jin)(jin)剛(gang)石(shi)(shi)形核(he)的(de)(de)均勻(yun)(yun)性時所采用(yong)的(de)(de)量化指(zhi)標(biao),該指(zhi)標(biao)一般是(shi)通過統計單位面積襯底上的(de)(de)金(jin)(jin)剛(gang)石(shi)(shi)核(he)的(de)(de)數(shu)量來確定。但是(shi),形核(he)密度只是(shi)給出了一個(ge)整體的(de)(de)結果(guo),設想一下如果(guo)襯底上的(de)(de)金(jin)(jin)剛(gang)石(shi)(shi)顆(ke)粒僅僅發生分布上的(de)(de)改變而總體數(shu)量不變,基于形核(he)密度的(de)(de)量化策略所給出的(de)(de)結果(guo)是(shi)不會發生變化的(de)(de)。可以認為,目(mu)前人們對金(jin)(jin)剛(gang)石(shi)(shi)形核(he)的(de)(de)均勻(yun)(yun)性仍然缺乏有效的(de)(de)量化評(ping)價方法。

       近日,哈(ha)爾濱工(gong)業大(da)學紅外薄膜與晶體團隊提出了(le)一種新算法,運用 Kullback-Leibler (K-L)散度來定量評估CVD金(jin)剛(gang)石(shi)成(cheng)核的(de)(de)(de)均勻性,有效克服了(le)傳(chuan)統指標(biao)(如形核密(mi)度過于(yu)關(guan)注整體而方(fang)差易(yi)受異常(chang)值(zhi)影(ying)響)的(de)(de)(de)局(ju)限性。通過對比(bi)五組(zu)具有不(bu)同金(jin)剛(gang)石(shi)核分布(bu)的(de)(de)(de)硅襯(chen)底以及改變分區(qu)大(da)小的(de)(de)(de)方(fang)式(shi)對新算法進行了(le)評估。

       結果表明(ming)該(gai)算(suan)法的量化(hua)結果完(wan)美符合當前和(he)以往的實驗現象(xiang)且(qie)與主流(liu)的理論框架相一致,在(zai)評估金剛石形核均勻性方面(mian)展現出(chu)更優的信(xin)效度和(he)魯(lu)棒性。盡管該(gai)算(suan)法在(zai)文中主要應用于(yu)CVD金剛石形核的研究(jiu),但其對其它應用具有很好的適應性和(he)可(ke)遷移性,為納米材料、生物醫學以及食(shi)品工程等(deng)眾多需要精準(zhun)粒(li)子分布分析的科學領域提供了重要的參(can)考價(jia)值。

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       該成果以Quantitative Analysis of the Uniformity of CVD Diamond Nucleation via Kullback-Leibler Divergence為(wei)題發表在金剛石領域知名(ming)期刊(kan)《Diamond & Related Materials》上(第(di)一作者為(wei)博士(shi)研究(jiu)生(sheng)鄭康),并被選為(wei)第(di)156卷封面。

       文章亮點

   ;    1. 建(jian)立了基于K-L散(san)度的用以評價顆(ke)粒分布均勻性的量化方案;

       2. 證明了該量(liang)化方案在評(ping)價CVD金剛石在襯底(di)上(shang)形(xing)核的均勻性上(shang)具備極佳的信(xin)效度和魯棒性,且該方案的元數據來自圖片,不依賴特定的檢測(ce)設備,因此同時具有(you)較好的可移植性。

       圖文導讀

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圖1 圖像(xiang)處理流程

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圖(tu)2 點圖(tu)再分割示意圖(tu)

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圖(tu)3 各組樣(yang)品的(de)量化統(tong)計結果

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圖(tu)4 硅襯(chen)底表(biao)面在各處理步驟時的狀態(AFM圖(tu)像捕獲于CVD沉積之前)

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圖5 區塊大小對各量化指標的影響

       總結與展望

       基(ji)于(yu)(yu)K-L散度的(de)顆粒分布均勻(yun)(yun)性(xing)的(de)量(liang)化算法在(zai)(zai)量(liang)化描述CVD金(jin)剛石(shi)形(xing)(xing)核均勻(yun)(yun)性(xing)方面表(biao)現突出,在(zai)(zai)克服形(xing)(xing)核密度靈敏度低的(de)同時也沒有(you)像方差(cha)一(yi)樣容易受極端值的(de)影響。并且該算法的(de)元(yuan)數(shu)(shu)據可以(yi)來自(zi)圖片,具有(you)數(shu)(shu)據獲(huo)取難度低、算法可移植性(xing)強等優勢。不過(guo),對于(yu)(yu)其它(ta)研究(jiu)(jiu)領域(yu)的(de)應用在(zai)(zai)文(wen)中只做(zuo)了簡(jian)要的(de)可行(xing)性(xing)分析,可以(yi)結合其它(ta)研究(jiu)(jiu)繼續對該算法進行(xing)驗證(zheng)。

       此外,還可以考慮對各組形核后的(de)樣品進行生長,從(cong)生長的(de)晶體質量及性能(neng)等(deng)角(jiao)度進一步強(qiang)調該(gai)算法在CVD金剛石形核工藝優化及晶體質量的(de)提前(qian)判斷(duan)等(deng)方面的(de)意義。


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