衬底温度对Ga液滴在Al_(0.4)Ga_(0.6)As表面形成纳米结构的影响

本文研究了不同衬底温度对Ga液滴在Al_(0.4)Ga_(0.6)As表面形成纳米结构的影响,当300℃≤T≤380℃时,Ga液滴演化成纳米孔(Nanohole)和盘状结构(diffusion halo),纳米结构的尺寸随温度升高而增大.当T≥385℃时,盘状结构消失,形成一定平坦的Al_xGa_(1-x)As薄膜,Ga液滴在界面处继续向下刻蚀直至耗尽,形成平均直径为75 nm,平均孔深为5.52 nm的纳米孔.本文还通过盘状结构测出平均扩散长度△R,并拟合出Ga原子在Al_(0.4)Ga_(0.6)As表面的激活能E_A=0.78(±0.01) eV和扩散前因子D_0=0.15(×4.1~(±1))10~(-2 ) cm~2s~(-1).     

低As压退火对GaAs(001)表面形貌与重构的影响

在低As压条件下退火处理原子级平坦的GaAs(001) βup 2(2×4)重构表面. 利用扫描隧道显微镜对表面进行研究, 发现随着低As压退火时间的延长, 表面形貌与表面重构的演变同步进行. 表面形貌经历了从有序平坦转变为无序平坦, 然后逐渐恢复到有序平坦状态的过程. 表面重构则由βup 2(2×4)重构逐渐转变为(2×6)重构, 然后再转变为锯齿状的(2×6)重构, 并且表面形貌与表面重构的演变存在一定的相互关系.     

In原子在GaAs(001)表面的成核与扩散研究

近年来,半导体量子点特别是InAs量子点的基本物理性质和潜在应用得到了广泛研究。许多研究者利用InAs量子点结构的改变以调制其光电特性。本文采用液滴外延法在GaAs(001)表面沉积了不同沉积量的In(3 ML、4 ML、5 ML),以研究In的成核机制和表面扩散。实验发现,随着In沉积量的增加,液滴尺寸(包括直径、高度)明显增大。不仅如此,在相同的衬底温度下,沉积量越大,液滴密度越大。利用经典成核理论,计算了GaAs(001)表面In液滴形成的临界厚度为0.57 ML,计算的结果与已报道的实验一致。从In原子在表面的迁移和扩散,以及衬底中Ga和液滴中的In之间的原子互混原理解释了In液滴形成和形貌演化的机理。实验中得到的In液滴临界厚度以及In液滴在GaAs(001)上成核机理,可以为制备InAs量子点提供实验指导。     

一种环形屏积分球光源的辐照均匀度研究

均匀光源被广泛应用于光学成像、遥感仪器的研制与标定等领域。提出了一种具有环形遮挡屏的积分球光源结构，以辐照均匀度分布特性为目标，利用蒙特卡洛(MCM)分析通过改变光源类型、挡板位置、开口大小、光源数量等参数对光源结构进行分析与优化。结果显示，朗伯特光源较之准直型光源辐照均匀度平均提高2.32%；挡板位置靠近积分球边缘时，辐照均匀度略低于其他位置；综合考虑辐射能量与照度均匀度，积分球开口比定在30%~35%区间内更为合适；辐射能量与光源数量呈线性关系，且不均匀度随光源数量在2.46%~3.38%波动。优化后的环形遮挡屏结构，可作为辐照均匀的光源应用于实际场景。     

基于机器视觉的量子点STM形貌图像识别研究

为减轻量子点表面形貌分析过程中的人工工作,使量子点的STM图像分析更加自动化,基于机器视觉对衬底的斜切角及量子点的形貌特性展开研究.利用腐蚀和边缘检测提取台阶形状,并通过反三角变换计算斜切角.利用二值化和阈值下降对量子点的数量与空间坐标进行提取,在此基础上,通过邻域密度计算分析其均匀性,并在解决图像中的粘连问题后找出量子点的尺寸.实验结果显示,与人工统计相比,斜切角、量子点计数及尺寸的平均误差分别为5.02%, 0.7788%及1.12%;并实现量子点均匀性的自动化统计与分析.基于机器视觉算法的自动识别过程,对协助研究者分析量子点表面形貌有实际意义.     

Al_(0.17)Ga_(0.83)As/GaAs(001)薄膜退火过程的热力学分析

在As_4束流等效压强为1.2×10~(-3)Pa、退火60 min条件下改变退火温度,对Al_(0.17)Ga_(0.83)As/GaAs薄膜表面平坦化的条件进行了探讨.定量分析了薄膜表面坑、岛与平台的覆盖率和台阶-平台间薄膜粗糙度随退火温度变化的规律,得到最合适的退火温度为545℃(±1℃);根据退火模型发现退火温度的改变会影响参与熟化的原子的数量,熟化原子比θ正比于退火温度,即θ∝Τ.退火温度540℃条件下退火约60 min,薄膜表面达到基本平坦,推测此时0.20θ0.25;退火温度为545℃时,推测退火时间约为55-60 min.本实验得到的结论可以为生长平坦的Al_(0.17)Ga_(0.83)As/GaAs薄膜提供理论与实验指导.     

An application of half-terrace model to surface ripening of non-bulk GaAs layers

In order to predict the actual quantity of non-bulk GaAs layers after long-time homoepitaxy on GaAs （001） by theo- retical calculation, a half-terrace diffusion model based on thermodynamics is used to calculate the ripening time of GaAs layers to form a fiat morphology in annealing. To verify the accuracy of the calculation, real space scanning tunneling microscopy images of GaAs surface after different annealing times are obtained and the roughness of the GaAs surface is measured. The results suggest that the half terrace model is an accurate method with a relative error of about 4.1%.     

图形衬底对多周期InGaAs量子点自组装生长的影响

量子点器件技术广泛应用于量子计算和光电器件上.成核位置的均匀性、有序性和尺寸一致性,可以有效提高光电器件性能.为了实现阵列量子点的可控性,本文采用湿法刻蚀制备图形化衬底,理论上解释了铟原子在图形化衬底上成核现象,产生有序的量子点分布特征,发现图形衬底的缺陷诱导在平台边缘和沟壑边缘成核,形成较大的量子点.在Stranski-Krastanow模式下图形衬底制备多周期量子点,发现多周期生长可以弱化台阶结构对量子点分布的限制作用.     

基于改进U-Net的量子点STM图像分割

为提升量子点图像分割精度,降低特征识别误差,提出一种基于改进U-Net的量子点图像分割方法.首先,在预处理阶段,设计了以色彩通道为权值的灰度化算法,以提升后续分割效果.其次,在STM图像分割部分,在原始U-Net结构上引入中间过渡层以均衡网络各层特征.而后,建立数据集,并通过实验对比不同分割算法的精确度、召回率、F-measure.最后,将分割算法应用于量子点的特征识别,并测试了不同分割方式对应用的影响.实验结果显示,改进灰度化方法保留细节信息丰富,明显提升了量子点分割精度;改进U-Net的平均精确率、召回率、F-measure相较原始网络分别提升了13.83%、2.16%、8.13%.同时,实验数据表明由于分割精度的提升,量子点数量、纵横比等特征参数的识别更加精确.     

Ripening of single-layer InGaAs islands on GaAs（001）

The present paper discusses our investigation of InGaAs surface morphology annealed for different lengths of time.After annealing for 15 min,the ripening of InGaAs islands is completed.The real space scanning tunneling microscopy(STM) images show the evolution of InGaAs surface morphology.A half-terrace diffusion theoretical model based on thermodynamic theory is proposed to estimate the annealing time for obtaining flat morphology.The annealing time calculated by the proposed theory is in agreement with the experimental results.