L’oxyde de silicium (SiO2) et son interface avec le silicium

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Les capteurs d’images CCD et CMOS

Capteurs CCD

Les capteurs à transfert de charge CCD [Ramadout 2010], de l’anglais Charge-Couple-Device, reposent sur la collection d’électrons suivie de leur transfert au moyen de puits de potentiel créés par des grilles placées à la surface du substrat de silicium. Chaque photosite correspond à une grille. Chaque grille est polarisée positivement, ce qui crée dans le silicium sous-jacent une zone de charge d’espace (ZCE). Les paires électrons-trous photo-générées sont alors dissociées sous l’effet du champ électrique de la ZCE, dans laquelle les porteurs minoritaires (ici les électrons) sont stockés pendant la phase d’intégration (Figure 4).
FIGURE 4: SCHEMA D’ILLUSTRATION DE LA GENERATION DANS UN PHOTOSITE D’UN CAPTEUR CDD [RAMADOUT 2010]
A la fin de cette phase, la charge de chaque puit de potentiel est transférée à travers une chaîne de capacités MOS. Les charges sont donc transférées de proche en proche jusqu’à la sortie de la matrice où est réalisée la conversion charge / tension. Plusieurs architectures de capteurs CCD ont été développées au fil des années, et coexistent encore aujourd’hui.

Capteurs d’images CMOS

A l’inverse des capteurs CCD, chaque pixel d’un capteur CMOS [Ramadout 2010] est composé d’une photodiode et de transistors permettant la sélection de ligne, mais aussi une amplification avec conversion de la charge en signal utile (tension, courant, impulsion). Le signal est donc acheminé directement via un bus et un système d’adressage et de décodage, sans transferts successifs de charges de pixel en pixel. Un schéma de structure d’une matrice de pixels d’un capteur CMOS est représenté Figure 5.
FIGURE 5: SCHEMA DE STRUCTURE D’UNE MATRICE DE PIXELS CMOS [RAMADOUT 2010]
Les avantages les plus marquants des capteurs CMOS sont :
– Leur bonne compatibilité avec la technologie-coeur CMOS,
– Une consommation électrique plus faible que les capteurs CCD,
– Une plus grande vitesse de lecture vis-à-vis des capteurs CCD, utile principalement pour les fonctions vidéo,
– Leur capacité à intégrer d’autres fonctions (traitement du signal analogique, convertisseurs Analogique/Numérique…) permettant une réduction de la complexité des systèmes, du nombre de composants et l’amélioration du traitement du signal.
A l’inverse, les CMOS présentent encore certains défauts, tels que :
– Une sensibilité plus forte au bruit temporel,
– Une dispersion de la réponse des pixels à l’échelle de la matrice plus importante due à la multiplication des composants d’amplifications, sur chaque pixel et sur chaque colonne.
Afin de résoudre certains problèmes observés dans les capteurs CMOS, notamment en termes de bruit, l’architecture des pixels a connu plusieurs avancés que nous allons décrire.

Le capteur « 3T »

Les capteurs CMOS actifs dits « 3T » (Figure 6) comprennent, outre la photodiode, trois transistors (T1, T2, T3) assurant la réinitialisation, l’amplification et la sélection de ligne, respectivement. Le transistor T2 est en mode amplificateur « suiveur ». Dans cette architecture, la photodiode est reliée directement au « noeud de lecture ». La séquence de fonctionnement est la suivante :
– La phase de réinitialisation tout d’abord consiste à fixer le potentiel de la photodiode à une valeur fixe VDD (positive) par l’intermédiaire de T1.
– Durant la phase d’intégration, tous les transistors sont bloqués. L’augmentation de la charge par photo génération de porteurs entraîne la diminution du potentiel de la photodiode.
– Enfin, durant la phase de lecture, l’ouverture de T3 permet la lecture de la tension à la source du transistor suiveur.
Le faible nombre de transistors permet un bon facteur de remplissage du pixel, et donc une sensibilité accrue. En revanche, la fluctuation possible de la charge transférée lors de la réinitialisation ne permet pas de fixer précisément le potentiel dans la photodiode en début d’intégration, entraînant un « bruit de réinitialisation » ou bruit « kTC ». Enfin, le contact de la zone n de la photodiode où sont collectés les électrons avec l’interface supérieure entraine une forte génération de courant d’obscurité.
FIGURE 6: SCHEMA DE PRINCIPE D’UN PIXEL « 3T » [RAMADOUT 2010]

Le pixel à photodiode pincée ou pixel « 4T »

Dans l’architecture « 4T », la photodiode est dite « pincée » (Figure 7), et isolée du noeud de lecture flottant par la présence d’un transistor de transfert supplément aire appelé « grille de transfert ». Une photodiode pincée est composée d’une zone dopée n peu profonde, encadrée par le substrat de type p et une implantation p+ de surface. Ces deux zones p sont maintenues à une polarisation fixe (le plus souvent nulle), de manière à ce que le potentiel dans toute la zone de type n soit fixé à ses limites supérieure et inférieure. Contrairement au pixel « 3T », la photodiode peut alors être totalement vide de charges au début de la phase d’intégration.
FIGURE 7: SCHEMA DE PRINCIPE D’UN PIXEL « 4T » [RAMADOUT 2010]
La Figure 8 présente le chronogramme de la séquence de fonctionnement du pixel « 4T ». La séquence est globalement conservée par rapport à un pixel « 3T ». Néanmoins, la présence du noeud flottant de lecture indépendant permet le double échantillonnage corrélé (Correlated Double Sampling, CDS).
A la fin de la phase d’intégration, une acquisition de la tension du noeud flottant fixe un signal de référence (CDS réf). Une nouvelle acquisition est réalisée après le transfert des charges de la photodiode (CDS sig). Le signal final est donc obtenu par soustraction des deux tensions, ce qui permet de s’affranchir du bruit kTC. De plus, la zone p+ de surface permet de pass iver l’interface supérieure du silicium, et de réduire la génération de courant d’obscurité. Nous reviendrons sur le phénomène de passivation dans les pages suivantes. Ces avantages décisifs expliquent la prévalence actuelle de cette architecture, utilisée aujourd’hui dans la quasi – totalité des capteurs.
FIGURE 8: CHRONOGRAMME DE LA SEQUENCE DE FONCTIONNEMENT PRESENTANT LE POTENTIEL DE LA PHOTODIODE, LES POLARISATIONS DU NOEUD DE LECTURE, DE LA GRILLE DE TRANSFERT ET DE LA GRILLE DU TRANSISTOR DE REINITIALISATION [RAMADOUT 2010]

Isolation des pixels

L’isolation des pixels peut se faire de deux manières [Ahmed 2015] :
– Soit en utilisant un dopage p. Il est possible alors de former un mur d’isolation entre les pixels à l’aide d’une implantation optimisée ou encore d’utiliser une jonction profonde.
– La deuxième solution, choisie par STMicroelectronics, consiste à séparer les pixels par une tranchée d’isolation profonde (figure 9) ou « Deep Trench Isolation » (DTI). La tranchée de plusieurs microns est obtenue par gravure. Ensuite, les flancs sont dopés de type p par implantation afin d’éviter que la zone de charge d’espace de la photodiode ne s’étende jusqu’à la tranchée. Enfin la tranchée est remplie par de l’oxyde de silicium permettant de supprimer la diaphotie optique et aussi agir comme guide d’onde à la lumière grâce à la différence d’indices optiques entre le silicium et l’oxyde.
FIGURE 9: EXEMPLE D’ISOLATION PAR DES DTI
Après avoir vu l’évolution de l’architecture des capteurs CMOS, nous allons maintenant nous intéresser à un point important des capteurs CMOS, à savoir les différentes sources de bruit.

Sources de bruit dans les capteurs d’image CMOS

Il existe dans un capteur d’image plusieurs sources de bruit qui se décomposent en deux catégories : les bruits spatiaux et les bruits temporels [Ramadout 2010]. Les bruits temporels ont une moyenne nulle dans le temps. Les bruits spatiaux ou Fixed Pattern Noise (FPN), sont principalement dus à une non-uniformité des différents pixels d’un même capteur d’image et leur moyenne dans l’espace est nulle.

Bruits temporels

Afin de mesurer un bruit temporel, on effectue une moyenne sur tous les pixels de la matrice afin d’en supprimer le bruit spatial.
Bruit de grenaille photonique
Le bruit de grenaille photonique est un bruit quantique dont la statistique est régie par une loi de Poisson. Son origine est liée au fait que le flux lumineux n’est pas continu mais constitué de particules élémentaires, les photons. Par conséquent, la variance d’un flux lumineux est égale à la moyenne de ce flux. Le bruit de grenaille photonique évolue ainsi en racine carrée du signal lumineux moyen. Ce bruit est entièrement naturel et il n’existe actuellement aucun moyen de s’en affranchir.
Bruit de grenaille du courant d’obscurité
Le courant d’obscurité du pixel étant très faible, de l’ordre de quelques dizaines d’électrons par seconde, sa nature quantique est visible. C’est pourquoi on observe un bruit de grenaille du courant d’obscurité dont l’origine est la nature intrinsèquement aléatoire de la génération de porteur libre. Comme le bruit de grenaille photonique, ce type de bruit suit une loi de Poisson et évolue en racine carrée du courant d’obscurité. C’est pourquoi on cherche à diminuer le courant d’obscurité moyen du capteur d’image.
Bruit de quantification
Le signal étant échantillonné par un convertisseur analogique-numérique (CAN), il se produit lors de cette conversion une erreur systématique due à l’arrondi sur le résultat final. Si cet arrondi est réalisé de façon exacte, par opposition à l’arrondi par troncation, l’erreur possède une moyenne nulle et un écart type, donc un bruit de quantification, de : ????= ???√12 ≈0,289 ??? [Eq.1] où LSB représente la tension équivalente au bit de poids faible, en anglais « Least Significant Bit ». Ce bruit est uniquement dû à la numérisation du signal, et il n’existe donc aucun moyen de s’en affranchir si ce n’est en numérisant sur plus de bits afin de diminuer la valeur en tension du bit de poids faible.
Bruit du circuit de lecture
C’est le bruit induit par toute la chaîne de lecture. On y retrouve les contributions des différents transistors du pixel (grille de transfert et transistor suiveur) mais aussi celles du reste de la chaine de lecture (multiplexeur analogique et circuit d’amplification).

Bruits spatiaux

Afin de mesurer un bruit spatial, on effectue une moyenne sur plusieurs images afin de supprimer toute trace de bruit temporel.
FPN vertical et horizontal
L’adressage des différents pixels de la matrice de pixel se fait de façon horizontale et verticale. Il existe donc un bruit spatial lié à ce type d’adressage. En effet, tous les circuits en bout de colonnes ne sont pas rigoureusement les mêmes ce qui produit une sorte de trame verticale au sein de l’image.
L’oeil est extrêmement sensible à ce type de bruit. Ce bruit concernant les pixels d’une même colonne, on peut s’en affranchir en soustrayant au signal colonne le signal moyen dans l’obscurité de la colonne en question. De la même façon, l’adressage en ligne peut différer d’une ligne à l’autre et générer un bruit fixe horizontal qu’il est possible de corriger.
Bruit PRNU et DSNU
Le bruit PRNU (Pixel Response Non Uniformity en anglais), décrit la non uniformité des différents pixels de la matrice sous éclairement. En effet, tous les pixels ne pouvant être rigoureusement identiques, ils ne répondent pas de la même façon sous éclairement.
La quantité relative de pixel qui diffèrent de la valeur attendue sous éclairement peut être mesurée. La PRNU s’exprime dans ce cas en partie par million (ppm). On peut aussi exprimer l’écart relatif de la réponse de chaque pixel en pourcentage (%).
De façon similaire il est possible de quantifier le nombre de pixels n’ayant pas la réponse attendue dans le noir, on parle alors de non uniformité du signal dans l’obscurité ou de « Dark Signal Non Uniformity » (DSNU) en anglais.

Principales caractéristiques des capteurs d’images CMOS

Le but de cette partie est de décrire les paramètres d’un capteur d’image CMOS impactés par l’évolution de l’architecture du pixel et la réduction du courant d’obscurité. La description des caractéristiques ne sera donc pas exhaustive, mais permettra de mieux saisir l’impact du présent travail sur les performances d’un capteur d’image CMOS.

Facteur de conversion

Le facteur de conversion (conversion factor, γ) est le nombre mesuré de μV par électron à la sortie du capteur. Il définit la sensibilité du pixel vis-à-vis de la charge collectée. Le facteur de conversion est décrit par l’équation suivante : ? [μV/e−] = (? ?)??? [Eq.2]
Où g [sans unité] est le gain entre le noeud de lecture et la sortie, q est la charge d’un électron et CSN est la capacité du noeud de lecture.

Charge à saturation

La charge à saturation (Qsat) appelée couramment Full Well, correspond à la quantité maximale de charges qui peuvent être collectées dans la zone d’accumulation de la photodiode au cours du temps d’intégration. La charge à saturation est donnée par : ????[?−]= ???? ????= 1? ∫??? ??? ?????????????? [Eq.3]
Où q est la charge d’un électron, CPD est la capacité de la photodiode, Vdepletion est la tension lorsque la photodiode est totalement déplétée et Vmax est la tension maximale qui dépend des conditions de fonctionnement de la photodiode.

Dynamique du capteur

La dynamique du capteur (Dynamic Range, DR) représentée Figure 10, est le rapport entre la charge à saturation et le niveau de bruit. Cela correspond au rapport du plus grand signal lumineux observable sur le plus petit signal lumineux observable. Il est donné par : ?? [??]=20log(?????????????) [Eq.4]
Celle-ci s’exprime en général en décibels (dB). La dynamique du capteur atteint généralement plusieurs dizaines de décibels. Le but est généralement de maximiser la dynamique du capteur d’image afin d’élargir la plage de fonctionnement du capteur sous faible ou fort éclairement. Ceci peut se faire de deux façons :
– Diminuer le plancher de bruit, ce qui permet de diminuer l’intensité du plus petit signal lumineux observable.
– Augmenter la charge à saturation et/ou augmenter le facteur de conversion afin d’étendre la plage de lecture du pixel.

Rapport signal à bruit

Le rapport signal à bruit (Signal to Noise Ratio, SNR), est un rapport qui donne les performances générales du capteur d’image. Son effet est directement observable sur une image. Ce dernier évolue avec la luminosité. La Figure 11 illustre l’évolution du rapport signal à bruit en fonction de l’éclairement.
FIGURE 11: EVOLUTION DU RAPPORT SIGNAL A BRUIT AVEC L’ILLUMINATION
A faible niveau d’éclairement c’est le plancher de bruit qui limite le rapport signal à bruit, alors qu’à fort niveau d’éclairement, lorsque le bruit de grenaille photonique prend le pas sur le plancher de bruit, c’est le bruit photonique qui limite ce même rapport.
Le bruit photonique s’exprimant comme la racine carrée du flux lumineux, à fort niveau d’éclairement le rapport signal à bruit est donc donné par : ???= ??????????? ∝ ??ℎ√??ℎ ∝ √??ℎ [Eq.5] Où nph représente le nombre de photons incidents sur le capteur. Le nombre de charges contenues dans la photodiode étant directement lié au nombre de photons incidents, plus la photodiode peut contenir de charges, plus le rapport signal à bruit est bon à fort niveau d’éclairement.

Diaphotie

La diaphotie appelée couramment cross talk, représente pour un pixel donné le signal parasite issue des pixels voisins. En raison de la miniaturisation des pixels, la diaphotie devient une caractéristique importante des capteurs d’images avec deux composantes :
– La diaphotie optique est due aux photons traversant les différentes parties se situant au-dessus des transistors et photodiodes que l’on appelle BEOL pour « Back End Of Line » (y compris les microlentilles, les filtres de couleur, les lignes métalliques), et atterrissent dans un mauvais pixel.
– La diaphotie électrique est due à la diffusion d’électrons générés dans un pixel par l’absorption de photons vers les pixels voisins.

Efficacité quantique

L’efficacité quantique (Quantum efficiency, QE) est le rapport entre le nombre de paires électrons-trous générées dans le silicium et le nombre de photons incidents à l’entrée du système optique. L’efficacité quantique est un paramètre sans dimension permettant de comptabiliser les différentes pertes de signal pour une longueur d’onde donnée tant dans les régions actives que dans les interconnexions du capteur d’image CMOS. Le QE est souvent lié à la réponse spectrale pour refléter sa dépendance en longueur d’onde et est décrit par l’équation suivante : ?? [%]=???????? ?ℎ?100 [Eq.6] Où SR [V.J-1.m2] est la réponse spectrale, h [~6.63 x 10-34 J.s] est la constante de Planck, c [~3 x 108 m.s-1] la vitesse de la lumière dans le vide, Apixel [m2] l’aire du pixel, γ [V.e-1] le facteur de conversion et λ [nm] la longueur d’onde.
Les pixels les plus petits ont des efficacités quantiques qui avoisinent les 50%, pour de grands pixels elle peut atteindre 90%. Pour les capteurs d’images en couleur, on effectue des mesures d’efficacité quantique pour chaque couleur de pixel et à différentes longueurs d’onde. Utilisées conjointement avec les gabarits de résines colorées fournies par le fabricant, celles-ci permettent de déterminer qualitativement la diaphotie.

De l’éclairement face avant à l’éclairement face arrière

Jusqu’à la fin des années 2000 les capteurs d’images étaient tous éclairés par la face avant. Le capteur est alors appelé capteur de type FSI, acronyme de l’anglais « Front-Side-Illuminated ». Cela signifie que la photodiode sensible à la lumière ainsi que le système de microlentille sont situés à la surface du silicium dans le même plan que le reste de l’intégration CMOS. Cela présente tout d’abord un aspect pratique en matière d’intégration car les étapes nécessaires à la réalisation de la zone sensible ainsi que le système de microlentille peuvent être intégrées aux étapes utilisées pour la réalisation d’un circuit CMOS, et cela en utilisant des procédés similaires aux procédés standards de la logique CMOS.
Cependant, la miniaturisation des technologies de capteurs d’images entraine l’apparition d’effets parasites qui dégradent la performance du pixel unitaire. Le tableau 1 présente de manière synthétique l’évolution des paramètres du capteur d’image en fonction de la taille d’un pixel FSI à dopage constant.

Table des matières

Introduction
Chapitre I : Les capteurs d’images CMOS
1. Principe
1. Cheminement des photons
2. La génération des paires électrons-trous
3. Collection des charges
4. Transfert des charges
5. Mesures des charges
6. Traitement du signal
2. Les capteurs d’images CCD et CMOS
1. Capteurs CCD
2. Capteurs d’images CMOS
3. Sources de bruit dans les capteurs d’images CMOS
4. Principales caractéristiques des capteurs d’images CMOS
5. De l’éclairement face avant à l’éclairement face arrière
3. Courant d’obscurité dans les pixels
4. Passivation de l’interface Si / SiO2
5. L’oxyde de silicium (SiO2) et son interface avec le silicium
1. Liaisons pendantes
2. Défauts à proximité de l’interface Si / SiO2 : centres E’
3. Définition : états et pièges d’interface
4. Modélisation de la charge à l’interface Si / SiO2
6. Antireflet et passivation dans les capteurs d’images
1. Antireflet
2. Techniques de passivation
7. Oxydes métalliques pour la passivation
1. Oxyde d’aluminium (Al2O3) : Oxyde métallique de référence pour la passivation
2. Oxyde d’hafnium (HfO2)
3. Oxyde de tantale (Ta2O5)
8. Conclusion
Chapitre II : Techniques expérimentales
1. Procédés de fabrication des empilements étudiés
1. Oxydation thermique
2. Oxydation par voie aqueuse
3. Dépôt des oxydes métalliques par (PE)ALD
4. Traitement thermique
2. Techniques de caractérisations
1. Caractérisation COCOS
2. Caractérisations infrarouges à transformée de Fourier
3. Autres techniques de caractérisations
3. Conclusion
Chapitre III : Oxyde de silicium et interface Si / SiO2
1. Préparation des échantillons
2. Paramètres du procédé d’oxydation
1. Température et pression
2. Epaisseur de l’oxyde
3. Effet du recuit
1. Recuit haute température
2. Recuit basse température
4. Oxydation ISSG
5. Choix de l’oxyde de silicium pour le dépôt ALD de l’oxyde métallique
6. Conclusion sur l’oxyde de silicium et l’interface Si / SiO2
Chapitre IV : Effet du dépôt d’un oxyde métallique basse température sur SiO2
1. Oxyde d’hafnium (HfO2)
1. Préparation des échantillons
2. Propriétés après dépôt
3. Impact du recuit basse température
2. Comparaison de l’oxyde d’hafnium et de l’oxyde d’aluminium
1. Propriétés après dépôt
2. Effet du recuit basse température
3. Procédé ozone (O3)
1. Propriétés après dépôt
2. Effet du recuit basse température
4. Conclusion sur les oxydes métalliques de passivation
Chapitre V : Dépôt de la couche antireflet et recuit de passivation
1. Impact du dépôt de la couche antireflet d’oxyde de tantale (Ta2O5)
1. Effet de l’épaisseur de l’oxyde métallique de passivation
2. Effet de l’épaisseur de la couche antireflet d’oxyde de tantale (Ta2O5)
3. Impact de la nature de l’oxyde métallique de passivation utilisé
4. Procédé ozone
2. Recuit de passivation
1. Recuit N2 et N2 + H2 (forming gas)
2. Recuit sous haute pression de Deutérium (High Pressure Deuterium « HPD2 »)
3. Courant d’obscurité et perspectives
3. Résultats de courant d’obscurité
4. Perspectives : tri-couches et multicouches (nanolaminates) Al2O3 / HfO2
4. Conclusion sur la couche antireflet et le recuit de passivation
Conclusion générale
Annexes
Bibliographie

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