常见的4种CMOS图像传感器工艺缺陷解析

- 本文将为您介绍何谓量子效率光谱（Quantum Efficiency Spectrum），以及常见的4种CMOS图像传感器工艺缺陷。

- 光焱科技SG-A_CMOS商用级图像传感器测试仪相较于传统光学检测设备可以提供更精细的缺陷检测信息，有助于用户全面了解CMOS图像传感器的性能表现。量子效率光谱是CMOS图像传感器的关键参数之一，可以反映CMOS图像传感器对不同波长下的感光能力，进而影响图像的成像质量。

通过量子效率光谱解析常见的4种工艺缺陷（下）

C. Color filter quality inspection

(1) 什么是图像传感器的Color filter？

图像传感器的Color filter是一种用于CMOS图像传感器的光学滤光片。它被用于调整图像传感器中各个像素的光谱响应，以便使CMOS图像传感器可以感测和分离不同颜色的光，并将其转换为数字信号。Color filter通常包括红（R）、绿（G）、蓝（B）三种基本的色彩滤光片。而对于各种不同filter排列而成的color filter array (CFA)，可以参考下面的资料。最常见的CFA就是Bayer filter的排列，也就是每个单元会有一个B、一个R与两个G的filter排列。

Color filter在CMOS图像传感器中扮演着非常重要的角色，其质量直接影响着图像的色彩再现效果。为了确保Color filter的性能符合设计要求，需要进行精确的光谱分析和质量检测。透过率光谱可以评估不同Color filter的光学性能；量子效率光谱可以检测Color filter与光电二极管的匹配程度。只有通过严格的质量检测，才能保证图像传感器芯片输出优质的图像。

图1 Color filter 如何组合在“Pixel”传感器中。一个像素单位由Micro Lens + CFA + Photodiode等三个主要部件构成。

Color filter的主要作用是将入射的白光分解成不同的色光，并且选择性地遮挡某些色光，从而实现对不同波长光的选择性感光。

(2) 为什么Color filter的检测重要?

在CMOS图像传感器中，每个像素上都会有一个Color filter，用来选择性地感光RGB三种颜色的光线，从而实现对彩色图像的捕捉和处理。如果Color filter 的性能不好，会影响像素的感光度和光谱响应，进而影响图像的品质和精度。因此，优化Color filter的性能对于提高CMOS图像传感器的品质至关重要。

Color filter的检测是十分重要的，因为Color filter的品质和稳定性会直接影响到CMOS图像传感器的色彩精确度和对比度，进而影响整个图像的品质和清晰度。如果Color filter存在缺陷或不均匀的情况，就会导致图像中某些颜色的偏移、失真、色彩不均等问题。因此，对Color filter进行严格的检测，可以帮助制造商确保其性能和品质符合设计要求，从而提高图像传感器芯片的生产效率和产品的可靠性。

(3) 如何利用量子效率光谱来检测图像传感器的Color filter品质?

CMOS图像传感器的Color filter通常是由一种称为“有机色料”(organic dyes or pigments)的物质制成，这些有机色料能够选择性地吸收特定波长的光，以产生所需的颜色滤波效果。这些有机色料通常是透过涂布威廉希尔官方网站 将它们沉积在玻璃或硅基板上形成彩色滤光片。

量子效率光谱可以测量CMOS图像传感器在不同波长下的感光度，从而确定Color filter的品质和性能。正常情况下，Color filter应该能够适当地分离不同波长的光，并且在光学过程中产生较小的串扰。因此，如果在特定波长下的量子效率比预期值低，可能是由于Color filter的品质或性能问题引起的。通过对量子效率光谱的分析，可以确定Color filter的性能是否符合设计要求，并提前进行相应的调整和优化。

图2 TSMC利用晶圆级量子效率光谱（Wafer Level Quantum Efficiency Spectrum）对不同的绿色滤光片材料进行检测，以评估其对CMOS图像传感器的感光能力和光学串扰的影响。

如上图，晶圆级量子效率光谱显示了三种不同Color filter材料（Green_1， Green_2和Green_3）的特性。

通过过比较这三种材料，可以发现：

(1) 主要绿色峰值位置偏移至550nm；

(2) 绿光和蓝光通道的光学串扰现象显著降低；

(3) 绿光和红光通道的光学串扰现象显著增加。

通过对量子效率光谱的分析，可以确定Color filter的性能是否符合设计要求，并提前进行相应的调整和优化。以确保滤光片材料的特性符合设计要求，并且保证图像的品质和精度，提高CMOS图像传感器的可靠性和稳定性。

D. Si晶圆厚度控制

(1) 什么是Si晶圆厚度控制？

当我们在制造BSI CMOS图像传感器时，需要使用一种称为"减薄(thin down)"的工艺来将晶圆变得更薄。减薄后的晶圆厚度会直接影响CMOS图像传感器芯片的感光度，因此晶圆的厚度对芯片的感光性能和质量都有很大的影响。

为了确保CMOS图像传感器芯片能够正常工作，我们需要使用"Si晶圆厚度控制"工艺来精确地控制晶圆的厚度。这样可以确保我们减薄出来的晶圆厚度能够符合设计要求，同时也可以提高CMOS图像传感器芯片的产品良率。

图3 BSI的流程图。采用BSI工艺的CMOS图像传感器，会有一道重要的工艺“减薄”(Thin down)， 也就是将晶圆的厚度减少到一定的程度。

(2) Si晶圆厚度控制工艺监控中的量子效率检测非常重要

在制造CMOS图像传感器时，Si晶圆厚度控制工艺的控制对传感器的感光度有着直接的影响。这种影响可以通过量子效率光谱来观察，确保减薄后的CMOS图像传感器拥有最佳的光电转换量子效率。减薄后的晶圆会有一个最佳的厚度值，可以确保CMOS图像传感器拥有最佳的光电转换量子效率。使用450nm、530nm和600nm三种波长，可以测试红色、绿色和蓝色通道的量子效率。实验结果显示了不同减薄厚度的CMOS图像传感器在蓝光、绿光、红光通道的量子效率值的变化。减薄厚度的偏差会对CMOS图像传感器的感光度产生直接的影响，进而影响量子效率的值。因此，量子效率的检测对于Si晶圆厚度控制工艺的监控至关重要，以确保制造的CMOS图像传感器具有稳定和一致的质量。

图3显示了在不同减薄厚度下CMOS图像传感器在蓝、绿、红三个光通道的量子效率值变化。蓝光通道的量子效率值是利用450nm波长测量的，当减薄后的厚度比标准厚度多0.3um时，其量子效率值会由52%下降至49%；当减薄后的厚度比标准厚度少0.3um时，蓝光通道的量子效率只略微低于52%。红光通道的量子效率值是利用600nm波长测量的，发现红光通道的表现在不同厚度下与蓝光通道相反，当减薄后的厚度比标准厚度少0.3um时，红光通道的量子效率显著地由44%下降至41%。在较厚的条件(+0.3um)下，红光通道的量子效率并没有显著的变化。绿光通道的量子效率值是以530nm波长测量的，在三种厚度条件下(STD THK ± 0.3um)，绿光通道的量子效率没有显著的变化。

图4 利用不同的Si晶圆厚度对CMOS图像传感器的量子效率进行测试，测试波长分别为600nm、530nm和450nm，并且针对红色、绿色和蓝色通道的量子效率进行评估。

结果显示，在绿光通道方面，Si晶圆厚度的变化在±0.3um范围内，530nm波段的量子效率并未有明显变化。但是，在红光通道方面，随着Si晶圆厚度的下降，量子效率会有显著的下降。而在蓝光通道450nm的情况下，量子效率会随着Si晶圆厚度的下降而有显著的下降。这些结果表明，Si晶圆厚度对于CMOS图像传感器的量子效率有重要的影响，且不同通道的影响程度不同。因此，在制造CMOS图像传感器时需要精确地控制Si晶圆厚度，以确保产品的质量和性能。

编辑：黄飞