GaN HEMT热特性的反射热成像研究

GaN高电子迁移率晶体管(HEMT)已在电力电子的诸多领域得到广泛应用,但需要解决高功率密度带来的热瓶颈问题。反射热成像是一种具有高空间分辨率的全场温度成像技术,适用于捕捉HEMT的运行温度,从而制定合适的热管理策略。利用反射热成像系统对6种GaN HEMT的场板和漏极温度分布进行了测试,实验与仿真结果偏差在6%以内。通过热阻分析比较了不同衬底厚度和外延设计对器件热特性的影响,衬底热阻占总热阻的比例超过40%,将衬底厚度从100μm减薄至60μm,热阻降低8.1%,衬底减薄对于热阻的降低影响显著程度高于外延设计变更。上述结果凸显了反射热成像方法用于指导器件热优化的重要性。

用光热反射热成像测量GaN HEMT稳态温度

为测量GaN HEMT表面GaN微小结构稳态条件下的温度分布,研发光热反射热成像实验装置并对典型的GaN HEMT进行温度测试。该实验装置以365 nm紫外LED作为光源,具备405 nm的空间分辨率。测试结果显示:实验装置能有效分辨被测件栅极与漏极之间GaN材料的温度分布,以热成像的方式测得被测件GaN材料区域的表面温度分布。在滤除噪声影响后,在14 W直流功耗下对GaN材料测温结果与国外商用仪器相比误差约为2℃。该光热反射实验装置可实现对GaN HEMT进行亚微米量级高空间分辨率稳态温度分布测试。

GaN HEMT热特性的反射热成像研究

GaN高电子迁移率晶体管(HEMT)已在电力电子的诸多领域得到广泛应用,但需要解决高功率密度带来的热瓶颈问题。反射热成像是一种具有高空间分辨率的全场温度成像技术,适用于捕捉HEMT的运行温度,从而制定合适的热管理策略。利用反射热成像系统对6种GaN HEMT的场板和漏极温度分布进行了测试,实验与仿真结果偏差在6%以内。通过热阻分析比较了不同衬底厚度和外延设计对器件热特性的影响,衬底热阻占总热阻的比例超过40%,将衬底厚度从100μm减薄至60μm,热阻降低8.1%,衬底减薄对于热阻的降低影响显著程度高于外延设计变更。上述结果凸显了反射热成像方法用于指导器件热优化的重要性。

热反射率校准系数与温度的相关性研究

为验证热反射热成像测温中温度对热反射率校准系数(CTR)的影响,采用一套热反射热成像测温装置在较宽的温度范围内对由硅衬底和金组成的被测件进行两种空气热对流条件下的测试。热反射热成像测温装置采用530 nm波长LED作为光源;在20~90℃范围内以10℃为间隔分别测量被测件表面金和硅的CTR;采用一个小风扇改变空气热对流。发现空气热对流较强时,CTR在高温段快速减小;空气热对流较弱时,CTR在高温段减小速度放缓,认为主要原因是较强的空气热对流会导致测温装置镜头受热而引起测温装置读数降低。试验结果证明,来自测温装置控温平台的较高温度会引起CTR测量结果偏低。

高时间分辨力瞬态热反射显微热成像装置

瞬态热反射显微热成像能够测量电子器件表面温度分布,兼具高时间分辨力和高空间分辨力,在GaN HEMT等大功率器件热测试中应用日益广泛。研发了瞬态热反射显微热成像装置,利用窄脉冲照明,捕捉特定短时间内被测器件表面的图像,实现瞬态热反射热成像,时间分辨力达到1μs。以微带电阻作为被测器件开展了瞬态测温实验,激励脉宽10μs,测试得到了不同时刻微带电阻上温度分布,可以观察到升温和降温过程的细节,温度上升和下降时间在(2~3)μs,有效验证了装置的时间分辨力性能。

用于光热反射显微热成像的位置漂移修正方法

光热反射显微热成像测试过程中需要采集若干被测图像,整个过程中图像各像素与被测表面位置的对应关系应保持不变,但是被测表面不可避免地会发生位置漂移,从而引起测量误差。结合光热反射显微热成像的具体应用场景和位置漂移的特性,设计了有针对性的亚像素图像配准算法,结合PID控制驱动三轴纳米位移台实现实时的位置漂移修正。实验验证了算法性能以及漂移修正效果,位移修正残差在5 nm以内,与未补偿测量相比,位置漂移引入的误差得到了较好的抑制,提高了光热反射显微热成像测试的准确性。

微小器件热特性测量新方法

微小器件热特性具有快速产生、不可逆、易损坏器件等性质,较难在瞬间捕捉到它变化的一些信息.为了研究微小器件热特性,本文引入了一种测试器件热性能的新方法——反射率热成像法,并对该种方法的成像原理、功能应用作了简单介绍.在实际测试小器件热特性过程中,应用反射率热成像系统与红外热像仪进行了对比测试,结果表明:反射率热成像系统空间分辨率更高,达到亚微米量级;时间分辨率更高,达到百纳秒级;对样品温度要求低,温度范围更大,不需要对样品加热;只需对新材料进行校准,无需对样品表面进行逐点校准.在要求高分辨率、超快速的微小尺寸热测试领域,反射率热成像仪有着很好的应用前景.

对ASTER GDEM数字高程模型的精度评价及修正

针对ASTER GDEM高程精度还未得到充分验证,以江西省莲花县为试验区,使用ICESat-2数据系统分析了ASTER GDEM在坡度、地形起伏度和土地利用类型中的误差分布。结果表明,ASTER GDEM受坡度、地形起伏度影响严重,随坡度、地形起伏度增加,GDEM误差呈上升趋势;对于不同土地利用类型,GDEM误差存在较大差异,在水域误差最大,在建设用地误差最小。最后,使用后向传播神经网络(BPNN)对莲花县ASTER GDEM修正,结果发现BPNN模型可以有效改善其高程精度。