Deep ICP-RIE etched trenches with sidewall slope control of GaAs-based high-power 905nm pulsed laser diodes
Notice bibliographique
Résumé
The micro-fabrication process for advanced GaAs-based Pulsed Laser Diodes (PLDs) necessitates the precise etching of trenches for patterning waveguides. Traditionally, we employed wet etching in our approach, which, unfortunately, does not allow for precise engineering of waveguide trench geometry. The isotropic nature of wet etching results in a sidewall angle of approximately 45°. To enhance device performance, achieving a steeper angle without compromising other process steps dry etching is preferable. Ideally, trenches with sidewall angles ranging from 60° to 70° would strike an optimal balance. In pursuit of this goal, we initiated a Design of Experiment (DoE) to optimize the etching by Inductively Coupled Plasma - Reactive Ion Etching (ICP-RIE). Through this experimentation, we identified an ICP-RIE recipe capable of producing trenches with sidewall angles within the desired range (60° to 70°), exhibiting low roughness and attaining a depth of 17 μm. After this optimization, we applied the new ICP-RIE process to fabricate PLDs and conducted a comparative analysis against devices produced using our conventional wet etching method. The PLDs etched with ICP-RIE showcased slightly superior performance compared to those etched with wet etching. The implementation of ICP-RIE not only enhances device performance but also allows for a reduction in footprint per device. Consequently, this optimization contributes to an increased yield of devices per wafer, thus demonstrating the potential for scalability and improved efficiency in our micro-fabrication process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».