预测MEMS性能和过程变化的影响的帮助下模拟。
基于Micro-electrical-mechanical系统(MEMS)的惯性传感器是用来测量加速度和旋转速度。这些传感器是集成到单位来测量运动,方向,加速或位置,并可以在广泛的应用程序包括智能手机、消费电子、医疗设备、交通系统、石油/天然气勘探、军事、航空和空间传感器系统。这些传感器是几乎完全microfabricated使用深海沟蚀刻硅。性能强烈依赖于战壕概要文件用于定义所有组件的形状构成的传感器,通常只可以通过电气制造测试后确定。在Coventor,我们一直在努力进一步改善我们的解决方案来预测惯性MEMS仿真性能,尤其关注过程的依赖。
解决方案使用我们的MEMS +仿真平台和敏感设备过程模型,使槽侧壁腐蚀角和CD损失是不同的。模拟脚本驱动的在实验设计(DOE)循环通过MATLAB接口和输出进行后期处理直接计算正交误差和频移。你可以看到一个反向工程陀螺仪用作测试车辆在下面的图1 [1,2]。彩色的结构,其中一个是放大,由2嗯宽梁和暂停中央质量颜色(绿色)让它移动和旋转。在这个例子中,槽侧壁角和CD都定义为一个函数的模位置的晶圆轴,这是不同的在美国能源部。图2显示了预测正交误差和频移由于代表沟从0到0.2°角的变化和CD从0到150海里。
图1:逆向工程陀螺仪,悬挂弹簧显示在上门服务圈。
图2:预测陀螺仪性能,因为死位置的函数。
预测设备性能从产品生命周期的仿真提供了巨大的价值。这里,过程变化的影响(沟剖面和CD损失)对传感器性能和产量可以调查没有昂贵和耗时的迭代构建和测试。这使得工程师数字化探索设计思想和流程专家一起设计和流程有了更加深入敏感性,产量和故障模式——所有满足高度定义客户需求。在这一激动人心的领域继续工作,我们期待在未来提供额外的更新博客!
引用
[1]燕死胡同(意法半导体),“西尔玛MEMS过程从CMP ST和可用性平台”,西2013年半导体
[2]Chipworks博客,“苹果在iPhone 4使用九自由度感应”
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