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MEMS硅铝异质结构压力传感器的设计制作与测试研究

自从1954年Smith提出体硅的压阻效应以来, 硅基MEMS压阻式压力传感器已经被广泛应 用于消费电子、汽车工业、生物医疗、气象和航空航 天等领域。但由于体硅材料本身存在灵敏度较 低(硅压阻应变系数约为100 )、温度漂移严重等问题,导致硅基压阻式压力传感器的性能受到了影响。围绕上述问题目前人们已经开展了许多相关研究[6@5]。例如,为提高压阻式传感器的灵敏度,杨培 东等人提出了利用表面修饰的硅纳米线来实现巨压 阻效应,他们制作的纳米线的压阻(应变)系数可以比传统体硅高出两个数量级。显然,巨压阻效应能够大幅度提高压力传感器的灵敏度,尽管如此,压阻效应的产生机理很复杂,与纳米线表面状态密切相关,因而稳定性较差, 制作巨压阻传感,结构的工艺要求很高,这导致巨压阻效应目前很正应用于压力传感器。 近些 ,R〇we等人的研究 巨 压 阻 效 应 微米级别的器件实现,利用常规硅压阻条和铝条器构成金导体混合压阻器可获得几何放大的压阻效应,其应变系数能达到843, 可以显著提高传感器的灵敏度。 与硅纳米线传感器相比,基微米量级金属硅混合结构(硅铝异 构)的压阻传感器易常刻刻蚀工制备并实现批。 值得注意的是,由硅铝异构的电阻,容易环境温度影响,因此需要温度漂移 。对传感器的温度漂移,目前主要有硬件和软件两种方法,硬件常采用并联温度:阻的方式来实现,但是由于计算、 阻本身温度漂移等问题 ,导效太理想。常用的方法 线性回归分析法、二维插值法、 持向量机以及人工神经网络学习法等, 些方法有效 高了温度漂移和非线性误差的效果,目前应用更为广泛。 

为了提倍提高MEMS压阻式压力传感器的灵敏度,同时有效温度漂移等因素的影响,本重设计和研究款基于硅铝异构的高灵敏度 压力传感器,首先利用件和理论计算对传感器结构和性行设计分析,传统MEMS工制作了带有硬件温度 构的硅铝异构压力传感器。 实现硬件的同时, 采用基于遗传算法改进的小波神经网络对传感器进行件,使性能得大。 研究对于研制高灵敏的压阻式传感器好的参考价格 。

1 硅铝异质结构的压阻效应原理

传统压阻式压力传感器的结构示意图如下图 ,它由分布在应变薄膜边缘的4 个压阻条连成的惠斯通电桥构成。在应力作用下压阻条电阻 或电阻率因压阻效应而发生变化 ,其可表示:

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式中: R为初始值,P : 初始电阻率,π为压阻系数,E为杨氏模量,g为应变,K为应变灵敏系数。

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与传统压阻式压力传感器工作原理不同硅铝  异构是利用应力引起的掺杂硅的各向异性使得电流离开高导 金 实现压力测量[9 ],硅铝异  质结构压力传感器结构 1 (b )和 1 (c ) 所示, 计的硅铝异构压力传感器芯片包 括一对硅铝异质压力传感结构和一对硅铝异质温度参构,两者的材料和结构形式相同,每个独的硅铝异构包括硅压阻条和金属铝条。 硅压阻条连接着4个引出焊盘,外侧两个用于恒流源供电,内侧用于输出电压的测量。硅铝异质结构等效电阻可用公式表示;

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式中: l为内侧两个电压测量引量距离的一半,L为压阻条长度的一半,h为压阻条的厚度,为压阻条的宽度, p1和p2分别为纵向和横向电阻率。当外部施加压力时,硅招异质结构内产生的应力image.png会 改变纵向和横向电阻率,从而影响异质结构的等效电阻,这就是硅铝异质结构的压阻效应。p1 和p2具 体的表达式如下:

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式中:π1π2分别为纵向和横向压阻系数,与传感器灵敏度相关的放大因子S, 可  表示为:

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式中:image.png ,不难发现在L / b 的比值较大 时,image.png,由此可知选择合适长宽比的  压阻条可获得较大的放大因子以及灵敏度。考虑到 实际加工工艺水平,硅铝异质结构的尺寸初步设计为:b = 55um ,l = 60 um ,L = 150um 。当离子注人深 度为1.5um ,硼掺杂浓度为1X108 Dose /cm3 时,初始电阻率P0约为0.043。由于制作过程中热氧化工艺去除了0.5um的顶层硅,因而压阻条的实际厚h= 1 um 。此时根据式可以计算得到硅铝异质结构的初始理论电阻值约为31.8。值得注意的是,一般常温或者惯常工作温度下,金属材料和半导体材料的电阻率都是随着温度升高而增大,根据常规电阻公式计算得出的电阻随着温度升高而增加。但硅铝异质混合结构传感器的工作原理和电阻公式发生了变化,根据硅铝异质结构电阻计算式( 2 ) ~式( 4 ),考虑温度对电阻率和压阻系数的影响,可以计算得到在不同压力条件下,硅铝异质结构的电阻随温度升高均呈现出降低的趋势,这与本文后面的实验测量结果一致。

正如前面所提及的,位于硅铝异质结构芯片压力敏感薄膜内侧的传感结构用于测量外部压力变化,而位于压力敏感薄膜外侧的参考结构基本不受外部压力的影响,它们主要用于消除温度漂移误差。  理想情况下,因为4 个硅铝异质结构形状大小一致  并且其所在的温度环境相同,所以在相同的恒流源供电和温度条件下,无压力的初始输出都应为U0+△Ut,其中△Ut是由于温度引起的输出变化。当施加外部压力P 时,传感结构输出电压为Uref=Uo+△Ut,由于参考结构不受应力影响,其输出电压为Uout和Uref差分处理可获得硅铝异 构压力传感器最终输出电压为:image.png

由式可以看出,最终压力传感器的输出结果就是外部压力变化引起的电压输出变化,与温度变化无关。理论上通过上述硬件温度补偿的方式可以抑制温度漂移误差。

2 有限元应力模拟仿真

为使硅铝异质结构传感器输出具有良好的线性度和灵敏度,需要选择合理的膜片参数。膜片过薄会导致比较大的非线性误差,过厚又会导致灵敏度下降。考虑到加工工艺的水平,本文设定膜片厚度为20um。在0 ~ 1 000 kPa满量程的情况下, 传感器膜片长度和厚度需满足式。

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式中:为硅的泊松比,G为硅的杨氏模量,B 为满量程压力,根据式可以计算得到应变膜边长a≤1 182 um。本文选取膜边长为900 um 。由于制作传感器的SOI晶圆的硅衬底厚度为650um ,湿法腐蚀角度为57.74°,计算得出C 型硅杯窗口的大小为1 792 um。

为了验证理论分析的合理性,我们利用ANSYS有限元分析软件对本文设计的硅铝异质结构压力传感器进行建模与应力分析,从而最终确定传感器的尺寸参数。有限元模拟仿真所采用的材料的物理属性如表1所亦。


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表 1 有限元仿真材料参数

图 2( a ) 和 图 2 ( b ) 分别给出了外部施加100kPa压力情况下异质结构传感器膜片位移云图和 Von M ises应力分布云图。从图2 ( a ) 中可以看出,在应力作用下,传感器最大位移发生在应变薄膜中心,这保证了应力对称分布。在图2 ( b ) 中,最大应力分布在应变薄膜的4个边缘中间部位,不难发现,  两个硅铝异质传感结构正好位于应变薄膜最大应力处,而参考结构则位于应变薄膜的外侧,基本上没有受到应力的影响,有限元仿真结果验证了上述理论设计的合理性。

然后在0~1000 kPa大量程范围内逐渐改变施加压力大小,根据ANSYS有限元模拟仿真的结果可提取得到传感结构和参考结构的内部平均应力,内部应力与外部施加压力的关系曲线如图3 ( a ) 所示。由图3可知随着外部施加压力不断增加,硅铝异质传感构的 部应力现出线性 大,参构的内部应力基本无变化,这与预期结果相吻合。在施加1mA的条件下,结合式(2 ) 〜式(4 )我们可以 计算出硅铝异构传感器的等效电阻随外部压力 变化的理论值,3 ( b )所 。由图3 (b ) 计算得出常温下传感结构理的灵敏度为0.098 5 m V / ( V • kPa ), 两个传感结构同时测量, 灵敏度将增加一倍。

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图 2 硅铝异质结构压力传感器有限元模拟仿真的结果

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(a)传感结构和参考结构内部应力与外部压力的关系

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(b)传感结构和参考结构等效电阻与外部压力的关系

图 3 硅铝异质结构压力传感器的有限元仿真结果

3 传感器制作工艺流程

本文采用标准 MEMS工艺制作铝异质结构压力传感器, 特殊的工艺和材料。选用的SOI晶圆的单晶硅器件层厚度为1.5 um 、二 氧化硅层厚度为1 um 、衬底硅厚度为650 um 。具体制作工艺流程如图:

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图 4 硅铝异质结构压力传感器的制作工艺流程示意图

步骤1 离子注入以 7°角度和20 keV 能量在SOI器件层注入1x1018 Dose/cm3 的硼离子,然后SOI硅片放入1000 _ 退火炉中快速退火30 min 使硼离子 。 

步骤2 热氧化将SOI硅片热氧化形成厚度约为1 um 的二氧化硅钝层。 

步骤3 光刻刻蚀刻胶,利用硅铝异构中硅压阻条结构及引出端的掩膜版进 行光刻显影。然 SFb, * 的混合ICP法刻蚀二氧化硅钝化层和顶层硅,形硅铝异质结构的硅压阻条结构及引出端。接 对硅 压阻条结构及引出的二氧化硅钝化层 进行光刻刻蚀,形硅压阻条与金属铝条的接触孔。 

步骤4 溅射铝采用 O R IO N -8 -U H V薄膜沉积设备层厚度的铝,然用掩膜版光刻刻蚀出金属铝条、金属铝引线和铝 。 

步骤5 腐蚀硅杯先对硅衬底二氧化硅钝化层进行光刻刻蚀,然用温度80 _ 的 TMAH 法腐蚀底层硅形成C 型硅杯,硅杯顶部即为传感器的应变薄膜,尺寸为 900 um x 900 um x  20 um ,接部氧化硅。 

步骤6 键合在300 _ 的环境下, 用键合技术将SOI晶圆键合硅基 ,并行划片。

图 (a)给出了硅铝异 构压力传感器芯片的显微镜照片,图 (b ) 装 的传感器实物。整个芯片的面积为3 000 u m x 3 000 um 。从图出下两个 硅铝异构(传感结构)传感器应变薄膜内侧,左右两个(参 构)处外侧,符合设计要求。

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图 5 硅铝异质结构压力传感器芯片实物图

4 实验及结果分析

标定测试平台的示意图如图6所示,实验中采用德国G E -D ruck压力控制器PACE5000作为标准压力发生器,其测量精度优于±0.03% FS。首先将硅铝异构压力传感器放人温度箱,并导气管接通传感器与压力控制器。然引出传感器的测量引线并接用的和用于测量的万用表。调温度箱的温度从-2 0 ℃变化到60℃,  同的温度点将压力从0 kPa变 1000 kP a,  并 1 0 0 kPa作 个压力测试点。在 1 mA 条件下, 下同温度和不 同压力时硅铝异质传感结构和参构测量引脚的电压输出。

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图 6 标定测试平台的示意图

图7出了不同温度下硅铝异 构压力传感器的输出曲线。与理论分析相对应,考虑到恒流源供电, 出电压变化换算阻变化。由7 (a) 出,不同温度下硅铝异质传感结构的出外部施加压力升高调递增,常温下其阻为32.32Ω,这与理论计算值基本吻合。当温度由-20℃升高到60℃时,传感结构的阻随之变小,硅铝异构压力传感器的灵敏度由0.107 2 m V /(V .kP a )变为 0.123 4 m V /(V .k P a )。该传感器性温度漂移。 温度影响,正如所述,我们在同一芯片应变薄膜外侧硅铝异参构, 理对压力敏感外温度变阻变硅铝异质参构的测7 (b )所示,而由图7, 出基压力加变 , 温度增加而减小,常温下阻为30.35Ω 。传感结构和参考结构等效电阻 差异主要是由于制作工艺中的偏差造成的,例如,掺度 、硅铝材料本身的缺陷以及光刻刻蚀的偏差,这程度上影响硬件温度补偿的效果。

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图 7 不同温度时硅铝异质结构压力传感器输出曲线

将硅铝异质传感结构与参构的测做差理,在硬件温度 ,传感器出结果的温度漂移问题得好的改善,这参构进行温度是有效的。 同温度下的电阻差分值△R做平均处理,根据平均值曲线计算可得其灵敏度约为0.116 & m V /( V·kPa),  由于硅铝异构压力传感器芯片上包含两个相同的传感结构,因理灵敏度高一 倍 ,这要大于基于传统体硅压阻效应的压力传感器的灵敏度(0.061G V /(V • k P K )

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图 8 硬件温度补偿后的结果

基于遗传算法小波神经网络的数据融合处理

基于遗传算法改进的小波神经网络的基本原理为: 用遗传算法构成一个不断进化的序列,根据特 方式获得全局性基础解,然而计算得的基础解作神经网络状态进行 神经网络 ,省络的随机网络 ,使得络更易更快速得题的基础解。基遗传算法的神经网络流程9所 ,先对神经网络的连接因子和平移因子进行随机 ,基础遗传算的第1代个, 重复操作次形模的种族。然由经前向传播算法求得组网络对应的个网络输出。 用的适应度函数如下:

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式中:M学习样本数,e为小波网络期望输出值Yk与实际输出值yk之间的误差。从式(9 )可以看出误差越大,适应度越小。计算每个个体的适应度值,淘汰适应度较小的值,接着进行交叉变异等操作,重复训练直到满足关系或达到迭代次数,有关遗传算法小波神经网络的详细介绍参见文献。

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图 D 基于遗传算法改进的小波神经网络的流程图

将硬件温度 的数据作为G A-W NN算法 的样本数据,首先对样本数据进行归一化处理。然后利用 M ATLA B建立基于遗传算法改进的小波神经网络数学模型,对数据进行融合处理。神经络输入层节点为2个等效电阻值与温度值,隐含层为11个点 ,输出层为1个节点的压力。动量因子为0.01,学习速 0.001,最大次数为2 000次。 遗传算法的参数如下:交 0 .75,变异0.08,初始化群种规模为200。在 0〜1000kPa满量程范围,硅铝异构压力传感器经过GA-WNN算法处理后的 预测输出和预测误差 10(a)和10 (b)所示 。

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GA-WNN算法补偿结果

从图1 0(a) 出个与预测的输出均吻合, 温度漂移的影响基本消除,传感器的性能得1 0(F) 发现预测的绝对误差最大超过15kPa,测误差±1.5% FS。由此可见经过G A -W N N算法数据融合硅铝异构压力传感器的测量误差显著 ,这主要归因于GA-W算法显著减小了硅铝异构传感器的非线性误差。 10(a)中的数据,利用式(8) 计算得同温度下整体的非线性误差为1.36%,这明显小于补偿前的整体非线性误差3.56% 。

结论

本文着重设计和研究种新型的基于硅铝异质传感结构和参构的大量程压力传感器,首先ANSYS对传感器进行了应力和灵敏度仿真,验硅铝异传感器 高灵敏度。 次设计了传感器的制作工程,并根据工艺流 , 程和设计模型制作了硅铝异构传感器芯片。然而用温度箱和高精度压力发生器对硅铝异构压力传感器进行实验测试和标定。主要采用了硬件  温度方式和基于遗传算法改进的神经网络算法对传感器进行 。研究,GA-WNN算法显著传感器的温度漂移和非线性误差,传感器的性能。本文的研究对于高灵敏度传感器研制的参考价值。

参考文献:

1 、 Smith C S . Piezoresistance Effect in Germanium and Silicon * J +. Physical Review,1954, 94 ( 1 ) : 4 2 -4 9 . 

2、 Barlian A A , Parle W T , Mallon J R , et al. Review: Semiconductor Piezoresistance for Microsystems* J+. Proc IEEE 2009,9 7:513-552.  

3、Khoshnoud F , Silva C W de. Recent Advances in MEMS Sensor Technology-Biomedical Applications * J ] . IEEE Instrumentation  and Measurement Magazine,2 01 2,1 5 ( 1 ) :8 - 1 4 . 

4、Zhang J H , Wu Y S , Liu b Q , et al. Research on High-Precision, Low Cost Piezoresistive ME MS-Array Pressure Transmitters Based  on Genetic Wavelet Neural Networks for Meteorological Measurements. Micromachines , 2015 ,6 :5 5 4 - 573. 

5、聂萌,杨恒山. 一 种大量程压力传感器的结构优化设计与仿真  析 * J ] •传感技术学报,2 0 1 7 ,3 0 (1 2 ):1 8 3 4 -1 8 3 8 .

6、He R , Yang P. Giant Piezoresistance Effect in Silicon Nanowires  * J ] . Nat Nanotechnol,2 00 6 , 1 ( 1) :4 2 -4 6 . 

7、Milne J S , Rowe A C , Arscott S , et al. Giant Piezoresistance Effects in Silicon Nanowires and M icrowires*J]. Phys Rev Lett,2 0 1 0 ,105  (2 2 ) : 226802. 

8、Winkler K , Bertagnolli E , Lugstein A. Origin of Anomalous Piezoresistive Effects in VLS Grown Si Nanowires * J ] . Nano L t t,  2 0 1 5 ,1 5:1 7 8 0 -1 7 8 5 .

9、Rowe A C ,Donoso-Barrera A , Renner C h , et al. Giant Room-Temperature Piezo resistance in a Metal-Silicon Hybrid Structure * J ] .  Phys Rev Lett,2 0 0 8 ,100:145501. 

10、 Hansen O , Reck K , Thomsen E V Giant Geometrically Amplified  Piezoresistance in Metal-^Semiconductor H y b U Resistors * J ] . Journal of Applied Physics,2 00 8,1 0 4 ( 1 1 ):114510. 

11、NgoHD , TekinT , VuTC , eta lMEMS Sensor with Giant Piezoresistive Effect Using Me tall-Semiconductor Hybrid Structure  * C ] //IE E E 16th International Solid-State Sensors, Actuators and  Microsystems Conference(Transducers 2 0 1 1 ), 2011 : 1018-1021. 

12 、龙军,关威,汪旭东,等•基于岭回归的压力传感器高精度测量  模型研究* J ] .传感技术学报,2 0 1 7 ,3 0 (3 ):3 9 1 -3 9 6 . 

13、陈君•基于L S -S V R的压力传感器温度自补偿策 略J] •传感技术学报,2 0 1 7 ,3 0 (7 ):1 0 5 7 -1 0 6 1 . 

14 、徐科,左 • 基 于 P S O -B P神经网络的光纤压力传感器  温度 研究* J ] .仪表技术与传感器,2 0 1 6 (1 0 ): 1 - 5 ,9. 

15、陈峰,等. 基于遗传算法的 神经网络在 多组 检测中的应用J ] • 传感技术学报,2 0 1 6 ,2 9 ( 7 ) : 1109-1114. 

16、孙以材,刘玉岭,孟庆浩. 压力传感器的设计、制造与应用M ] •冶金工业出版社,2000.

17、一种硅微压阻式压力传感器的研究.机械设计与制造,2012,(1 ) : 103 -1 0 5. 

18、东阳.基于M EM S技术纳米多晶硅薄膜压力传感器制作及特性研究[ D ] . 黑龙江:黑龙江大学,2014. 

19、张加宏,杨敏等.基测量与数据融合的高精度硅压阻式气压变送器的研制J] • 传感技术学报,2016, 29 ( 6):  8 26 -833.




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