Měření nanodrsnosti pomocí optických metod a mikroskopie atomové síly

Podobné dokumenty
2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

Fyzikální sekce přírodovědecké fakulty Masarykovy univerzity v Brně FYZIKÁLNÍ PRAKTIKUM. Praktikum z pevných látek (F6390)

2. Vyhodnoťte získané tloušťky a diskutujte, zda je vrstva v rámci chyby nepřímého měření na obou místech stejně silná.

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Příklady použití tenkých vrstev Jaromír Křepelka

EXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření. Jan Krystek

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

Posouzení přesnosti měření

4. Aplikace matematiky v ekonomii

2. Určete frakční objem dendritických částic v eutektické slitině Mg-Cu-Zn. Použijte specializované programové vybavení pro obrazovou analýzu.

Úloha 5: Spektrometrie záření α

Aplikace spektroskopické reflektometrie při studiu elastohydrodynamického mazání

1. Náhodný vektor (X, Y ) má diskrétní rozdělení s pravděpodobnostní funkcí p, kde. p(x, y) = a(x + y + 1), x, y {0, 1, 2}.

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

Vliv realizace, vliv přesnosti centrace a určení výšky přístroje a cíle na přesnost určovaných veličin

Experimentální realizace Buquoyovy úlohy

Vytyčení polohy bodu polární metodou

Elektronová mikroskopie SEM, TEM, AFM

Chyby měření 210DPSM

Linearní algebra příklady

1.1 Povrchy povlaků - mikrogeometrie

Náhodné chyby přímých měření

4. Napjatost v bodě tělesa

Příloha č. 1. amplitudová charakteristika filtru fázová charakteristika filtru / frekvence / Hz. 1. Určení proudové hustoty

Graf I - Závislost magnetické indukce na proudu protékajícím magnetem. naměřené hodnoty kvadratické proložení. B [m T ] I[A]

Skenovací tunelová mikroskopie a mikroskopie atomárních sil

MKI Funkce f(z) má singularitu v bodě 0. a) Stanovte oblast, ve které konverguje hlavní část Laurentova rozvoje funkce f(z) v bodě 0.

Metody využívající rentgenové záření. Rentgenovo záření. Vznik rentgenova záření. Metody využívající RTG záření

Zavedeme-li souřadnicový systém {0, x, y, z}, pak můžeme křivku definovat pomocí vektorové funkce.

Plazmová depozice tenkých vrstev oxidu zinečnatého

Opakování: shrnutí základních poznatků o struktuře atomu

Metody využívající rentgenové záření. Rentgenografie, RTG prášková difrakce

Skládání různoběžných kmitů. Skládání kolmých kmitů. 1) harmonické kmity stejné frekvence :

vzorek vzorek

ATOMOVÁ SPEKTROMETRIE

EXPERIMENTÁLNÍ METODY I. 2. Zpracování měření

Vibrace atomů v mřížce, tepelná kapacita pevných látek

PRAKTIKUM III. Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK. Pracoval: Jan Polášek stud. skup. 11 dne

1. Změřte teplotní závislost povrchového napětí destilované vody σ v rozsahu teplot od 295 do 345 K metodou bublin.

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE X. Aproximace křivek Numerické vyhlazování

Elementární křivky a plochy

F7030 Rentgenový rozptyl na tenkých vrstvách

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2018) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

10. cvičení z PST. 5. prosince T = (n 1) S2 X. (n 1) s2 x σ 2 q χ 2 (n 1) (1 α 2 ). q χ 2 (n 1) 2. 2 x. (n 1) s. x = 1 6. x i = 457.

Relativní chybu veličiny τ lze určit pomocí relativní chyby τ 1. Zanedbáme-li chybu jmenovatele ve vzorci (2), platí *1+:

VEKTOROVÁ POLE Otázky

Fourierovské metody v teorii difrakce a ve strukturní analýze

Řešení: Nejdříve musíme určit sílu, kterou působí kladka proti směru pohybu padajícího vědra a napíná tak lano. Moment síly otáčení kladky je:

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Fabry Perotův interferometr

9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y

Vyjadřování přesnosti v metrologii

PRAKTIKUM III. Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK

Proč elektronový mikroskop?

Semestrální projekt. Vyhodnocení přesnosti sebelokalizace VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií

Markovské metody pro modelování pravděpodobnosti

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2016) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

17 Kuželosečky a přímky

14. přednáška. Přímka

ZKUŠEBNÍ PROTOKOLY. B1M15PPE / část elektrické stroje cvičení 1

Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK

11. cvičení z Matematické analýzy 2

Daniel Franta. jaro Ústav fyzikální elektroniky, Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita

Měření povrchového napětí

PRAKTIKUM IV Jaderná a subjaderná fyzika

Cvičení 7 (Matematická teorie pružnosti)

Chemie a fyzika pevných látek p3

Charakteristika datového souboru

Testování statistických hypotéz

MATEMATIKA II - vybrané úlohy ze zkoušek v letech

4EK213 LINEÁRNÍ MODELY

Teorie tkaní. Modely vazného bodu. M. Bílek

X = x, y = h(x) Y = y. hodnotám x a jedné hodnotě y. Dostaneme tabulku hodnot pravděpodobnostní

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti

magnetizace M(t) potom, co těsně po rychlé změně získal vzorek magnetizaci M 0. T 1, (2)

MATEMATIKA II - vybrané úlohy ze zkoušek ( 2015)

PRAKTIKUM I. Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK. úloha č. 10 Název: Rychlost šíření zvuku. Pracoval: Jakub Michálek

Nauka o materiálu. Přednáška č.2 Poruchy krystalické mřížky

Moderní technologie ve studiu aplikované fyziky CZ.1.07/2.2.00/ Množiny, funkce

Fyzikální praktikum FJFI ČVUT v Praze

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2014

5. Pro jednu pružinu změřte závislost stupně vazby na vzdálenosti zavěšení pružiny od uložení

Teorie náhodných matic aneb tak trochu jiná statistika

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2017) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

Řešení. Označme po řadě F (z) Odtud plyne, že

Úloha 3: Mřížkový spektrometr

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium Studijní program Fyzika obor Učitelství fyziky matematiky pro střední školy

Aplikovaná numerická matematika

Náhodná veličina a její charakteristiky. Před provedením pokusu jeho výsledek a tedy ani sledovanou hodnotu neznáte. Proto je proměnná, která

Cvičení 1. Napjatost v bodě tělesa Hlavní napětí Mezní podmínky ve víceosé napjatosti

Poznámky k Fourierově transformaci

Vyhodnocení součinitele alfa z dat naměřených v reálných podmínkách při teplotách 80 C a pokojové teplotě.

U Úvod do modelování a simulace systémů

Úloha 1. Napište matici pro případ lineárního regresního spline vyjádřeného přes useknuté

TECHNOLOGICKÉ PROCESY PŘI VÝROBĚ POLOVODIČOVÝCH PRVKŮ I. APLIKACE LITOGRAFIE

VEKTOROVÁ POLE VEKTOROVÁ POLE

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

Transkript:

Měření nanodrsnosti pomocí optických metod a mikroskopie atomové síly IvanOhlídal 1,2,DanielFranta 1,2 apetrklapetek 3 1 Katedrafyzikálníelektroniky,Přírodovědeckáfakulta,Masarykovauniverzita,Kotlářská2,61137,Brno 2 Laboratořplazmatuaplazmovýchzdrojů,Přírodovědeckáfakulta,Masarykovauniverzita,Kotlářská2,61137Brno 3 Českýmetrologickýinstitut,Okružní31,63800Brno Abstrakt V tomto příspěvku je podán přehled statistických veličin charakterizujících náhodně drsné povrchy, které jsou významné z hlediska praxe. Dále jsou popsány způsoby měření těchto veličin pomocí mikroskopie atomové síly a optické metody založené na kombinaci spektroskopické elipsometrie a spektroskopické reflektometrie. Tyto způsoby jsou ilustrovány prostřednictvím výsledků dosažených u náhodně drsných povrchů monokrystalu křemíku a u drsnýchhorníchrozhraníchtenkýchvrstevtio 2.Obdrženévýsledkyuoboudruhůnáhodnědrsnýchpovrchůpomocí kombinované optické metody a mikroskopie atomové síly jsou vzájemně srovnány. Je také provedena diskuse chyb, které mohou ovlivnit hodnoty statistických veličin určených pomocí mikroskopie atomové síly. V tomto příspěvku navíc ukážeme, že pomocí obou výše zmíněných experimentálních technik je možné provést i kvantitativní charakterizaci náhodně drsných povrchů vykazujících nanometrický charakter, tj. povrchů jejichž výškové nerovnosti jsou popsány standardními odchylkami s hodnotami menšími než 10 nm. Zároveň také ukážeme, že v případě nanometricky drsných povrchů je nutné z principiálních důvodů očekávat zřetelné rozdíly v hodnotách jejich statistických veličin určených pomocí mikroskopie atomové síly na jedné straně a pomocí kombinované optické metody na straně druhé. 1 Úvod Náhodná drsnost výrazně ovlivňuje fyzikální a chemické vlastnosti povrchů pevných látek. Například v důsledku této drsnosti povrchy pevných látek a tenké vrstvy rozptylují světlo a rtg záření, drsnost povrchů a rozhraní tenkých vrstev ovlivňuje jejich mechanické a elektrické vlastnosti atd. Je tedy nutné mít k dispozici metody umožňující kvantitativně charakterizovat náhodnou povrchovou drsnost, tj. určovat hodnoty statistických veličin jednoznačně popisujících tuto drsnost. Jedněmi z nejvýznamnějších metod umožňujících kvantitativní studium náhodné povrchové drsnosti jsou optické metody. V posledních deseti letech se v rámci optických metod používaných pro tento účel začínají výrazně uplatňovat metody spektroskopické elipsometrie a spektroskopické reflektometrie. Rovněž moderní experimentální technika známá jako mikroskopie atomové síly(atomic force microscopy AFM) sehrává v posledních deseti letech významnou roli při kvantitativní charakterizaci náhodné povrchové drsnosti. Pomocí těchto zmíněných experimentálních technik, tj. spektroskopické elipsometrie, spektroskopické reflektometrie a mikroskopie atomové síly, lze kvantitativně studovat velmi jemně drsné povrchy, jemně drsné povrchy a středně drsné povrchy. Zmíněná klasifikace náhodně drsných povrchů je provedena na základě hodnot nejvýznamnějších číselných statistických veličin, tj. hodnot standardní odchylky výšek nerovností σ a autokorelační délky T (přesné definice těchto dvou veličin budou uvedeny v následujícím odstavci). Přiřazení hodnot σ a T k jednotlivým povrchům je následující: 1.Velmijemnědrsnépovrchy: σ 1nmaT 1nm 2.Jemnědrsnépovrchy: σ <10nmaT 10nm 3.Střednědrsnépovrchy:1000nm > σ 10nmaT >10nm Pomocí AFM je ovšem možné také charakterizovat velmi drsné povrchy, pokud hodnoty dvou zmíněných číselných statistických veličin odpovídají následujícím nerovnostem: 5000 nm σ 1000 nm, T > 1000 nm. Pomocí spektroskopické elipsometrie a spektroskopické reflektometrie lze provést rozumnou kvantitativní charakterizaci těchto velmi drsných povrchů pouze tehdy, pokud tyto dvě optické metody jsou aplikovány ve vzdálenější infračervené oblasti spektra. Aplikace obou zmíněných optických metod v této části optického spektra je však experimentálně velmi obtížná a v praxi se pro studium povrchové drsnosti využívá jen výjimečně. V praxi často vznikají velmi jemně drsné povrchy v důsledku bombardování hladkých povrchů částicemi (např. ionty), v důsledku termické a anodické oxidace hladkých povrchů kovů a polovodičů atd. Jemně drsné povrchy vznikají například při termické i anodické oxidaci povrchů kovů a polovodičů, při mechanickém leštění povrchů v poslední fázi leštícího procesu, při leptání povrchů různých pevných látek atd. Středně drsné povrchy se objevují opět při termické a anodické oxidaci kovů a polovodičů, při leptání povrchů různých pevných látek, broušení 1

Obrázek 1: Schematické znázornění modelu náhodně drsného povrchu Si pokrytého velmi tenkou přirozenou vrstvou. hladkých povrchů atd. Konkrétní typ povrchové drsnosti, který vznikne při termické a anodické oxidaci hladkých povrchů závisí na technologických podmínkách oxidace(totéž platí pro proces leptání). Je nutné poznamenat, že všechny tři uvedené typy náhodné povrchové drsnosti vznikají i u rozhraní tenkých vrstev v závislosti na použitém technologickém procesu a podmínkách přípravy těchto vrstev. V posledních několika letech se v odborné literatuře často objevuje pojem nanometrická náhodná drsnost. Pod tímto pojmem se rozumí náhodná povrchová drsnost jejíž lineární rozměry alespoň v jednom směru vykazují hodnoty rovné řádově několika nanometrům. Jinými slovy řečeno to znamená, že buď hodnota σ nebo hodnota T je u nanometrické povrchové drsnosti rovna několika nanometrům. Mezi nanometricky drsné povrchy patří samozřejmě i povrchy mající náhodnou povrchovou drsnost charakterizovanou veličinami σ a T, které současně vykazují hodnoty rovné několika nanometrům. To znamená, že velmi jemně drsné povrchy i jemně drsné povrchy zmiňované nahoře patří z tohoto hlediska mezi nanometricky náhodně drsné povrchy. Naším hlavním cílem v tomto článku je popsat měření prakticky významných statistických veličin charakterizujících drsné povrchy, včetně nanometricky drsných, pomocí mikroskopie atomové síly a optické metody tvořené spektroskopickou elipsometrií a spektroskopickou reflektometrií. 2 Významné statistické veličiny náhodně drsných povrchů V tomto odstavci budou definovány významné statistické veličiny náhodné povrchové drsnosti mající vliv na fyzikální a chemické vlastnosti povrchů pevných látek a tenkých vrstev. Soustředíme se na náhodně drsné povrchy, které jsou generovány izotropními, stacionárními a ergodickými stochastickými procesy. Skutečnost, že náhodně drsné povrchy odpovídají izotropním a stacionárním stochastickým procesům znamená to, že tyto povrchy jsou izotropně a homogenně drsné(tj. hodnoty statistických veličin nezávisí na poloze a směru). Pojem ergodičnosti bude vysvětlen pomocí následujících vztahů. Z hlediska praxe je nutné uvažovat o šesti následujících významných statistických veličinách popisujících povrchy, které splňují předcházející předpoklady: (a) standardní odchylka výšek nerovností σ σ 2 = z 2 1 w(z)dz= lim S S S ζ 2 (x, y)dxdy, (1) kde w(z) je jednorozměrné rozdělení hustoty pravděpodobnosti náhodné funkce ζ(x, y) popisující náhodně drsný povrch(symboly x a y značí kartézské souřadnice ve střední rovině povrchu a z reprezentuje výšky nerovností povrchu). (b) standardníodchylkasklonůnerovnostípovrchutanβ 0 kde tan 2 β 0 = z 2 w(z )dz 1 = lim S S ζ (x, y)= ζ(x, y) x nebo S ζ 2 (x, y)dxdy, (2) ζ(x, y) y a w(z )reprezentujejednorozměrnérozděleníhustotypravděpodobnostináhodnéfunkce ζ (x, y). (c) autokorelační funkce výšek B(τ) B(τ)= 1 z 1 z 2 w(z 1, z 2, τ)dz 1 dz 2 = lim S S S (3) ζ(x 1, y 1 )ζ(x 1 + τ x, y 1 + τ y )dx 1 dy 1, (4) kde w(z 1, z 2, τ)jedvourozměrnérozděleníhustotypravděpodobnostináhodnéfunkce ζ(x, y)odpovídající bodům[x 1, y 1 ]a[x 2, y 2 ](τ x = x 2 x 1, τ y = y 2 y 1, τ= τx+ 2 τy). 2 2

(d) spektrální hustota prostorových frekvencí(power spectral density function) W(K): kde K= W(K)=W(K x, K y )= 1 τb(τ)j 0 (τk)dτ, (5) 2π 0 Kx 2+ K2 y, K xa K y jsousložkyvlnovéhovektoruharmonickékomponentyjistéprostorovéfrekvence povrchovédrsnostiaj 0 značíbesselovufunkcinultéhořádu.. (e) jednorozměrné rozdělení hustoty pravděpodobnosti výšek w(z) (f) jednorozměrnérozděleníhustotypravděpodobnostisklonů w(z ) Vzorce(1),(2) a(4) vyjadřují ergodičnost stochastických procesů generujících náhodně drsné povrchy. Jinými slovy řečeno to znamená, že ergodické stochastické procesy jsou takové procesy, u nichž středování přes soubor realizací náhodné funkce popisující tento proces dává stejné výsledky jako středování přes jednu nekonečně rozlehlou realizaci tohoto procesu. 3 Měření statistických veličin pomocí AFM Při měření povrchové drsnosti pomocí mikroskopu atomové síly určujeme hodnoty výšek nerovností v určitých bodech střední roviny povrchu. To znamená, že jako výstup měření ze zmíněného mikroskopu obdržíme soubor hodnot výšek, který je nutné dále vhodným způsobem zpracovat. V rámci tohoto zpracování se musí nejdříve provést justování zmíněného souboru hodnot výšek nerovností. Toto justování se provádí tak, že se určí střední hodnota všech výšek. Určené hodnoty výšek se potom vztáhnou vůči této střední hodnotě, která se položí rovna nule. Tímto způsobem získáme hodnoty výšek nerovností, které jsou určeny vůči nulové střední rovině povrchu. Z předcházejícího textu vyplývá, že při výpočtu statistických veličin ve vztazích(1) (5) musí být integrály nahrazeny součty. To tedy znamená, že při zpracování AFM dat musíme užít následující rovnice: (a) σ 2 = 1 NM M j=0 i=0 N zij 2, (6) kde N resp. M značí počet sloupců resp. řádků odpovídajících konkrétnímu AFM skenu(rastru). (b) tan 2 β 0 = 1 (N 1)M M N 1 j=0 i=0 z 2 ij, kde z ij= z i+1,j z ij h představuje numerickou numerickou derivaci profilu povrchu podél řádků. (7) (c) B(τ)= 1 (N t)m M N t j=0 i=0 z ij z i+t,j, kde τ= th (8) kde hjevzdálenostmezisousednímibodyřádkůatjepřirozenéčíslo(tjemnohemmenšínež N). (d) V praxi je výhodnější použít místo funkce W(K) jednorozměrnou spektrální hustotu prostorových frekvencí W 1 (K x ),tj. W 1 (K x )= Hodnoty W 1 (K x )seurčujírychloufourierovoutransformací: W 1 (K x )= 2π NMh kde P j (K x )jefourierůvkoeficient j-téhořádku,tj. P j (K x )= h 2π W(K x, K y )dk y. (9) M ˆP j (K x ) 2, (10) j=0 N z ij exp( ik x ih). (11) i=0 3

Obrázek2:AFMsnímekpovrchudrsnéhokřemíku(vzorekč.8).Snímekodpovídáskenu5 5µm. (e) (f) N(z, δz) w(z)= NM δz, (12) kdefunkce N(z, δz)představujepočethodnotvýšek z ij ležícíchvintervalu z δz/2, z+δz/2. w(z )= N(z, δz ) (N 1)M δz. (13) Poznamenejme,žehodnoty σatanβ 0 lzeurčitijinýmzpůsobem,tj.tzv.parametrizací.vpřípaděnejčastěji se vyskytujícího náhodně drsného povrchu, tj. normálního(gaussova) povrchu, je možné hodnoty těchto parametrů určit prostřednictvím proložení experimentálních hodnot příslušných veličin pomocí odpovídajících následujících funkcí[k tomu účelu lze například využít metodu nejmenších čtverců(mnč)]: w(z)= 1 2π σ exp( z 2 /2σ 2 ), (14) w(z )= T 2 π σ exp[ (z T/2σ) 2], (15) W 1 (K x )= σ2 T 2 π exp[ (K x T/2) 2], (16) tanβ 0 = 2 σ T, (17) 4 Měření statistických veličin pomocí optických metod Pomocí spektroskopické elipsometrie a spektroskopické reflektometrie lze určovat hodnoty parametrů σ, T, případně tan β 0.Jetodánotím,ževevztazíchprooptickéveličiny,tj.elipsometrickéveličinyaodrazivost,vystupujítyto parametry ve funkcích jako jsou jednorozměrné rozdělení výšek nerovností, spektrální hustota prostorových frekvencí nebo autokorelační funkce. To znamená, že tyto funkce musí být ve vztazích pro optické veličiny formulovány pomocí vhodnýchmatematickýchvyjádření,vnichžveličiny σ, T nebotanβ 0 vystupujíjakohledanéparametry.tyto 4

Obrázek 3: Jednorozměrné rozdělení hustoty pravděpodobnosti výšek w(z) pro vzorek č. 8 obdržené pomocí AFM měření a optické metody: body představují AFM data, fit experimentálních AFM dat,----- teoretická křivka vypočítaná pomocíhodnoty σurčenézfituexperimentálníchhodnot W 1(K x), teoretickákřivkavypočítanápomocíhodnoty σ určené optickou metodou. parametry jsou potom hledány při zpracování odpovídajících experimentálních dat pomocí vztahů pro příslušné optické veličiny, tj. jsou hledány pomocí parametrizace(opět může být pro tento účel využita MNČ). Z toho vyplývá, že při srovnávání výsledků charakterizace drsných povrchů nebo rozhraní dosažených prostřednictvím AFMazmíněnýchoptickýchmetodjemožnésesoustředitpouzenahodnotyparametrů σ, T nebotanβ 0.Je vhodné ještě poznamenat, že vztahy pro optické veličiny náhodně drsných povrchů nebo tenkých vrstev s náhodně drsnými rozhraními jsou velmi komplikované z matematického hlediska, a proto je nebudeme zde uvádět. Lze je najít v příslušné odborné literatuře(viz např.[1]). 5 Příklady experimentálních výsledků Ilustrace určení některých významných statistických charakteristik náhodně drsných povrchů bude provedena nejprve prostřednictvím výsledků dosažených u pěti náhodně drsných povrchů monokrystalu křemíku. Tyto drsné povrchy byly připraveny anodickou oxidací hladkých povrchů destiček monokrystalu křemíku za různých technologických podmínek. V důsledku anodické oxidace hladkých povrchů křemíku je možné za jistých podmínek oxidace získat různě drsné povrchy tohoto materiálu(vrstvy vzniklého anodického oxidu musí být ovšem rozpuštěny). Měření AFM dat bylo provedeno pomocí komerčního mikroskopu atomové síly ACCUREX II.L firmy TopoMetrix. Byl použit skener typu tripod a standardní bezkontaktní hrot tvaru trojbokého jehlanu. Měření bylo většinou provedeno narozsahuskenu(rastru)5 5µmpřirozlišení300 300pixelů.Dalšípodrobnostiměřeníjsoupopsányvnašem dřívějším článku[2]. Hodnoty statistických veličin náhodně drsných povrchů křemíku určené pomocí AFM byly srovnány s výsledky obdrženými pomocí kombinované optické metody založené na společné interpretaci experimentálních dat získaných v rámci víceúhlové spektroskopické elipsometrie a spektroskopické reflektrometrie aplikované při téměř kolmém dopadu světla. V rámci této kombinované optické metody jsou elipsometrická a reflektometrická experimentální data zpracovávána pro každý vzorek současně pomocí MNČ. Elipsometrická data byla tvořena spektrálními závislostmi elipsometrických veličin(např. elipsometrických parametrů) naměřenými pro různé úhly dopadu světla a reflektometrická data byla pak tvořena spektrálními závislostmi absolutní odrazivosti naměřenými při téměř kolmém dopadu světla(podrobněji viz[3]). Pro měření elipsometrických a reflektometrických dat studovaných vzorků byly využity fázově modulovaný spektroskopický elipsometr Jobin-Yvon UVISEL/DH10 a spektrofotometr Varian Cary 5 E. Optická data byla měřena ve spektrálním oboru 240 830 nm. Pro interpretaci optických dat byly využity vztahy odpovídající Rayleigh-Riceovy teorii a skalární difrakční teorii(podrobněji viz články[1],[4] a[5]). Je nutné poznamenat, že při interpretaci optických dat získaných při měření křemíkových vzorků jsme využili model tvořený 5

18000 16000 14000 12000 W 1 [nm 3 ] 10000 8000 6000 4000 2000 0 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 K x [nm -1 ] Obrázek4:Jednorozměrnáspektrálníhustotaprostorovýchfrekvencí W 1(K x)odpovídajícívzorkučíslo8:bodyznačíexperimentální hodnoty, fit experimentálních hodnot,----- teoretická křivka vypočtená na základě hodnot σ a T určených optickou metodou. náhodně drsným povrchem podložky(tj. křemíku), který je pokryt velmi tenkou přirozenou vrstvou(viz obr. 1). Vobr.2jeuvedenAFMsnímekvybranéčástináhodnědrsnéhopovrchuSi(vzorekč.8).Výsledkyzískané pomocíafmaoptickémetodyjsouprovzorkyč.2,3,6,7a8uvedenyvtabulce1.vdruhémsloupcitétotabulky jsou uvedeny hodnoty parametru σ určené pomocí vztahu(6)(tyto hodnoty jsou určeny pomocí programu který přísluší k vybavení mikroskopu a který neudává chybu určené hodnoty). Ve sloupcích 4 a 5 jsou uvedeny hodnoty veličin σa Tnalezenéprostřednictvímparametrizacefunkcí W 1 (K x )aw(z)vyjádřenýchpomocírovnic(16)a(14) (pomocí parametrizace funkce w(z) nelze určit hodnoty T). Sloupec 3 obsahuje hodnoty σ a T určené pomocí kombinované optické metody. Z tabulky 1 je vidět, že existuje určitý nesouhlas mezi hodnotami σ a T určenými na jedné straně pomocí AFM a na straně druhé pomocí optické metody. Vysvětlení této skutečnosti bude provedeno v následujícím odstavci. V obr. 3 jsou uvedeny hodnoty funkce w(z) určené pomocí rovnice(12)(viz body) spolu s křivkou vyjadřující proložení těchto hodnot pomocí funkce vystupující v rovnici(14). Navíc jsou v tomto obrázku uvedeny křivky odpovídající teoretickým hodnotám w(z), které byly vypočítány pomocí hodnot σ určených využitímoptickémetodyavyužitímprokládáníhodnot W 1 (K x )určenýchpomocírovnic(10)a(11)funkcívystupující vrovnici(16).vobrázku4jsouuvedenyhodnotyfunkce W 1 (K x )určenépomocírovnic(10)a(11)spoluskřivkou vyjadřující proložení těchto hodnot pomocí funkce dané rovnicí(16). Navíc jsou zde uvedeny křivky odpovídající parametr AFM fitdat opticky AFM W 1 (K x ) AFM w(z) σ 2 6,12 5,15 ±0,06 6,42 ±0,03 5,8 ±0,3 σ 3 14,60 10,73 ±0,03 14,73 ±0,12 14,5 ±0,6 σ 6 17,36 14,23 ±0,02 19,16 ±0,16 17,8 ±0,7 σ 7 23,38 15,58 ±0,003 23,2 ±0,2 24,2 ±0,7 σ 8 15,07 12,12 ±0,004 16,51 ±0,16 16,3 ±0,1 T 2 102 ±4 75,1 ±0,8 T 3 119,5 ±0,3 142 ±3 T 6 137,6 ±1,2 240 ±5 T 7 154,7 ±1,2 265 ±6 T 8 126,0 ±1,2 209 ±5 Tabulka1:VýsledkyzískanépomocíAFMaoptickémetodyprovzorkyč.2,3,6,7a8. 6

teoretickým hodnotám této funkce vypočítaným pomocí hodnot σ a T, které byly určeny pomocí optické metody. Z obr. 3 vyplývá, že jednorozměrné rozdělení hustoty pravděpodobnosti výšek v případě vzorku č. 8 dobře odpovídánormálnímupovrchu.zobr.4jevšakvidět,žefunkce W 1 (K x )charakterizujícítentovzorekneodpovídá striktně vztahu(16), tj., že tato funkce nemá striktně normální(gaussův) charakter. Poslední dvě skutečnosti nejsou vzájemně v rozporu, protože normální povrch může obecně vykazovat autokorelační funkci B(τ) i funkci W 1 (K x )vnegaussovskémtvaru.jevhodnésipovšimnout,žezobrázků3a4rovněžvyplývájistýnesouhlasmezi výsledky obdrženými pomocí AFM a výsledky obdrženými využitím optické metody. Z předcházejících výsledků je také patrné, že pouze křemíkový vzorek číslo 2 lze jednoznačně zařadit mezi nanometricky drsné povrchy. TypickýminanometrickydrsnýmipovrchyjsouhornírozhranítenkýchvrstevTiO 2,kterébylypřipraveny termickým napařováním ve vakuu na podložky tvořené destičkami z monokrystalického křemíku při standardních podmínkách tohoto napařování(podrobněji viz[6]). Bylo analyzováno pět vzorků. Horní rozhraní těchto pěti vzorků vrstevtio 2 bylaanalyzovánapomocíafmakombinovanéoptickémetodystejnýmzpůsobemjakovzorkydrsných povrchů monokrystalického Si. AFM snímek části drsného horního rozhraní vzorku číslo 5 je na obr. 5. Již z tohoto snímku je vidět, že horní rozhraní tohoto vzorku vykazuje velmi jemnou drsnost odpovídající nanometrickému charakteru(v obrázku je zřetelný i artefakt způsobený zobrazováním vrcholu hrotu velmi ostrými nerovnostmi na rozhraní, což ukazuje, že lineární rozměry těchto nerovností ve střední rovině jsou srovnatelné s poloměrem vrcholu hrotu, který byl roven asi 20 30 nm). Hodnoty parametrů σ a T jednotlivých rozhraní byly určovány pouze pomocí fitovánífunkce W 1 (K x )určenénazákladěvýškovýchafmdataprostřednictvímfitováníexperimentálníchdat odpovídajících kombinované optické metodě(tj. přímá metoda určení hodnot σ z AFM dat na základě definice nebyla v případě těchto vzorků využita). Při fitování optických i AFM dat byla opět využita MNČ. Spolu s určováním hodnot těchto dvou statistických parametrů bylo ovšem nutné současně určovat hodnoty tlouštěk a spektrákní závislostioptickýchkonstantjednotlivýchvrstevtio 2.Jetakénutnézdůraznit,ževpřípaděanalýzyvrstevTiO 2 byla drsnost horních rozhraní zahrnuta do rovnic pro optické veličiny těchto vrstev pouze pomocí Rayleigh-Riceovy teorie kvůli zmíněné jemnosti drsnosti(tato teorie je teorií perturbační, a proto je vhodná pro popis interakce světla s jemně drsnými povrchy). Hodnoty parametrů σ a T spolu s hodnotami tlouštěk odpovídajících vrstev jsou uvedeny v tabulce 2. V této tabulce jsou srovnány hodnoty obou statistických parametrů, které byly určeny oběma technikami, tj. AFM i kombinovanou optickou metodou. Z tabulky 2 je zřejmé, že existují evidentní rozdíly mezi hodnotami σ a T určenými pomocí AFM na jedné straně a pomocí kombinované optické metody na straně druhé. Stejnýnesouhlasbylzjištěnvpřípaděfunkce W 1 (K x )určenésvyužitímafmdatavypočítanépomocíhodnot σ a T nalezených na základě kombinované optické metody(viz obr. 6). Poznamenejme ještě, že obě křivky v obr. 6 odpovídají Gaussovským funkcím. Předcházející výsledky jasně potvrzují skutečnost, že horní rozhraní všech pěti vrstevtio 2 jsoutypickýminanometrickydrsnýmipovrchy. Nesouhlas mezi hodnotami statistických veličin určenými pomocí AFM a kombinované optické metody u horníchrozhranívrstevtio 2 buderovněždiskutovánvnásledujícímodstavci. 6 Diskuse Výsledky obdržené pomocí AFM i pomocí optické metody jsou samozřejmě zatíženy jistými systematickými chybami. V případě AFM nejvýznamnějšími chybami tohoto druhu jsou dvě následující chyby: 1. Konečný poloměr hrotu způsobuje, že povrchová drsnost je při měření určitým způsobem vyrovnávána (zahlazována).tatoskutečnostseprojevípředevšímtím,žejsouurčoványmenšíhodnoty σatan β 0 aněkdyi mírně větší hodnoty T, než odpovídá skutečnosti. Je zřejmé, že tato systematická chyba se však výrazněji uplatní pouze u náhodně drsných povrchů vykazujících relativně malé hodnoty autokorelační délky T, tj. uplatní se hlavně u těch nanometricky drsných povrchů, které jsou v předešlé části textu nazývány velmi jemně drsnými povrchy a jemně drsnými povrchy. Odstranit nebo snížit zmíněnou systematickou chybu je u těchto náhodně drsných povrchů č. vzorku fit optických dat fit AFM dat d i [nm] σ i [nm] T i [nm] σ i [nm] T i [nm] 1 47,17 ±0,01 2,59 ±0,03 10,2 ±0,3 0,266 ±0,001 9,1 ±0,1 2 147,29 ±0,01 2,66 ±0,04 11,8 ±0,5 0,443 ±0,002 11,1 ±0,1 3 294,52 ±0,01 3,24 ±0,04 11,5 ±0,3 1,333 ±0,013 23,0 ±0,5 4 636,91 ±0,02 6,01 ±0,04 22,8 ±0,4 1,925 ±0,022 63,0 ±1,7 5 986,31 ±0,03 8,50 ±0,04 28,0 ±0,4 4,100 ±0,047 93,2 ±2,6 Tabulka2:Hodnotytloušťkyastatistickýchparametrů σat horníchrozhranívrstevtio 2odpovídajícípětistudovaným vzorkům. 7

Obrázek5:AFMsnímekčástihorníhorozhranívrstvyTiO 2odpovídajícívzorku5.Podmínkypřiskenování:bezkontaktní mód,skenovanáplocha2 2 µm(400 400pixelů), tube skener,standardníbezkontaktníhrot,skenovacírychlost3 µms 1. 600 500 400 W 1 [nm 3 ] 300 200 100 0 0 0.05 0.1 0.15 0.2 K x [nm -1 ] Obrázek6:Spektrálníhustotaprostorovýchfrekvencí W 1(K x)provzorek5:bodyreprezentujíhodnotyfunkce W 1(K x) určené pomocí AFM, plná křivka značí fit dat AFM, čárkovaná křivka reprezentuje funkci vypočítanou na základě hodnot σ a T nalezených s využitím kombinované optické metody. 8

velmi obtížné, ne-li nemožné. 2. Podmínky měření v rámci mikroskopu AFM určují rozsah prostorových frekvencí jednotlivých harmonických složek náhodné povrchové drsnosti. To znamená, že při AFM měřeních se uplatní pouze ty harmonické složky, jejichž hodnoty K x ležívintervaluod K xmin do K xmax,kde K xmin resp. K xmax značíminimálníresp.maximálníhodnotu K x.jezřejmé,žehodnota K xmin jeurčenadélkoustranyčtverceskenování(rastrování)ahodnota K xmax jeurčena vzdáleností dvou nejbližších sousedních bodů, v nichž jsou hodnoty výšek určovány(tj. je dána počtem pixelů). Z předcházejícího je tedy zřejmé, že hodnoty statistických veličin určené AFM odpovídají pouze určitému intervalu prostorových frekvencí odpovídajících studovanému drsnému povrchu, což zřejmě ovlivní hodnoty statistických veličin určovaných pomocí AFM dat. Existují samozřejmě i další systematické chyby, které ovlivňují výsledky AFM měření. Patří mezi ně především chyby spojené se zpracováním naměřených dat výšek. Jako příklad lze uvést chyby vzniklé v důsledku použití rychlé Fourierovytransformacepřiurčováníhodnotfunkce W 1 (K x ).Podrobnějšímrozboremjsmezjistili,žekombinovaná optická metoda je citlivá na jiný interval prostorových frekvencí náhodně drsných povrchů(tento podrobnější rozbor je relativně komplikovaný a bude presentován v jiném článku). Tato skutečnost je pravděpodobně hlavním důvodem dříve zmíněného nesouhlasu mezi hodnotami statistických veličin určených AFM a kombinovanou optickou metodou. V rámci tohoto odstavce je vhodné ještě zdůraznit dva významné fakty vyplývající s předcházejícího textu tohotočlánku.prvníznichjepozitivníaspočívávtom,žepomocíafmipopsanékombinovanéoptickémetody je možné určovat hodnoty významných statistických veličin i u nanometricky drsných povrchů. Druhý z nich je negativní a říká to, že u těchto nanometricky drsných povrchů lze očekávat z principiálních důvodů poměrně značný nesouhlas mezi hodnotami statistických parametrů nalezených pomocí AFM a kombinované optické metody v důsledku vlivu výraznějších systematických chyb, které jsou u obou zmíněných experimentálních technik rozdílné. 7 Závěr V závěru tohoto článku je možné konstatovat, že mikroskopie atomové síly i optická metoda založená na kombinaci spektroskopické elipsometrie a spektroskopické reflektometrie jsou velmi důležitými a efektivními metodami pro analýzu náhodné povrchové drsnosti. V rámci obou těchto metod je možné určit významné číselné statistické charakteristiky této drsnosti, tj. je možné určit hodnoty parametrů σ(standardní odchylka výšek nerovností), T (autokorelačnívzdálenost)atanβ 0 (standardníodchylkasklonůnerovností).dálejsmeukázali,žepomocíafmje možné určit i další důležité statistické veličiny popisující kvantitativně náhodně drsné povrchy. Jsou to tyto veličiny:jednorozměrnérozdělenívýšeksklonů w(z),jednorozměrnáspektrálníhustotaprostorovýchfrekvencí W 1 (K x ) a autokorelační funkce B(τ)(autokeralační funkci lze určit pomocí Fourierovy transformace ze spektrální hustoty prostorových frekvencí). Pro ilustraci byly v tomto článku také presentovány konkrétní výsledky dosažené pro statistické veličiny popisující vybrané vzorky náhodně drsných povrchů monokrystalického křemíku a náhodně drsných horníchrozhranítenkýchvrstevtio 2.Ukázalijsmerovněž,žepomocíAFMakombinovanéoptickémetodylzeurčit i hodnoty významných statistických charakteristik popisujících nanometrickou náhodnou povrchovou drsnost. Dále je nutné zdůraznit, že hodnoty statistických charakteristik mohou být značně ovlivněny systematickými chybami přístrojového charakteru i systematickými chybami spojenými s matematickým zpracováním AFM dat. Je proto nutné provádět interpretaci a vysvětlení výsledků dosažených zvláště pomocí AFM velmi opatrně. Toto konstatování je především platné při srovnávání výsledků týkajících se povrchové drsnosti dosažených pomocí AFM na jedné straně a optickými metodami na straně druhé. Toto tvrzení platí zvláště pro případ nanometricky drsných povrchů vykazujících velmi malé hodnoty autokorelační délky T. 8 Poděkování Tento článek byl vypracován v rámci projektu Tandem FT-TA/094, který je podporován Ministerstvem průmyslu a obchodu České republiky. 9 Literatura [1] I. Ohlídal, D. Franta, in Progress in Optics, Vol. 41, 181 280(2000) edited by E. Wolf(Amsterdam: North- -Holland) [2] D. Franta, I. Ohlídal and P. Klapetek, Mikrochim Acta 132, 443 447(2000) [3] D. Franta and I. Ohlídal, Surf. Interface Anal. 30, 574 579(2000) [4]D.Franta,I.Ohlídal,J.Mod.Optics45,903 934(1998) [5] I. Ohlídal, F. Lukeš, Opt. Acta 19, 817 843,(1972) [6] D. Franta, I. Ohlídal, P. Klapetek, and P. Pokorný, Surf. Interface. Anal. 34, 759 762(2002) 9