Микроэлектромеханические системы (МЭМС) на основе инерционных датчиков используются для измерения ускорения и скорости вращения. Эти датчики интегрированы в устройства для измерения движения, направления, ускорения или положения, и находят широкое применение, включая смартфоны, бытовую электронику, медицинское оборудование, транспортные системы, нефтегазовые исследования, военные, авиационные и космические сенсорные системы. Эти датчики изготавливаются почти полностью микротехнологическими методами с использованием глубокого травления канавок в кремниевой подложке. Производительность датчика сильно зависит от профиля травления, используемого для определения формы всех компонентов, составляющих датчик, и обычно может быть определена только после изготовления с помощью электрического тестирования. В компании Coventor мы работаем над дальнейшим совершенствованием наших решений для прогнозирования производительности инерциальных МЭМС-устройств на основе моделирования, с особым акцентом на зависимость от технологического процесса.

В решении используется наша платформа моделирования MEMS+ и модель устройства, чувствительного к технологическим процессам, что позволяет варьировать угол наклона боковой стенки и критический размер. Моделирование выполняется с помощью скрипта в процессе планирования эксперимента через наш интерфейс MATLAB, а выходные данные обрабатываются пост-обработкой для непосредственного вычисления квадратурной ошибки и определения сдвига частоты. На рисунке 1 показан реверсивный гироскоп, используемый в качестве тестового примера для демонстрации [1,2]. Цветные элементы, один из которых увеличен, состоят из балок шириной 2 мкм, и подвешивают центральную массу (окрашенную в зеленый цвет), чтобы она могла измерять движение и вращение. В данном примере угол боковой стенки канавки и критический размер определяются как функция расположения кристала по оси х пластины, которая варьируется в процессе планирования эксперимента. На рисунке 2 показаны прогнозируемая квадратурная ошибка и смещение частоты чувствительности из-за характерных изменений угла боковой стенки канавки от 0 до 0.2° и изменения критического размера от 0 до 150 нм.

Рисунок 1: Реверсивный гироскоп с подвесной пружиной (подвеской), показанный в кружке увеличения

Рисунок 2: Прогнозируемые характеристики гироскопа в зависимости от местоположения кристалла

Прогнозирование производительности устройства на основе моделирования имеет огромное значение для жизненного цикла продукта. Здесь можно исследовать влияние изменений процесса (профиля канавки и критического размера) на производительность и выход годных датчиков без дорогостоящих и трудоемких итераций сборки и тестирования. Это позволяет инженерам в цифровом виде исследовать идеи проектирования и вместе с экспертами по технологическим процессам получать представление о конструкции и процессах, прогнозировать выход годных изделий и виды отказов - и все это для удовлетворения четко определенных потребностей клиентов. Работа в этой увлекательной области продолжается, и мы с нетерпением ждем дополнительных обновлений в будущем блоге!

Литература

1. Yan Loke (STMicroelectronics), “The THELMA MEMS Process from ST and Availability  from the CMP Platform”, SEMICON West 2013
2. Chipworks blog, “Apple uses Nine Degrees-of-Freedom Sensing in iPhone 4”

Источник: https://www.coventor.com/blog/improving-your-understanding-of-advanced-inertial-mems-design/

Опубликовано Chris Welham 24 марта 2021 года

Chris Welham, Ph.D. is the Senior Manager of Applications Engineering at Coventor. Chris has a BEng in Electronic Engineering and a PhD in Engineering, both from Warwick University in the U.K.. His Ph.D. work was focused on resonant pressure sensors. After obtaining his Ph.D., Chris worked for Druck (now GE Druck) developing commercial resonant sensors and interface electronics. He then joined the Application Engineering Group of Coventor in Europe. Chris now manages Worldwide Application Engineering for Coventor’s MEMS software group. Chris is based in Coventor's Paris office.