思锐智能携旗下Beneq品牌亮相CIOE2021,探索从微观到宏观层面的ALD光学应用创新

传感器技术 2021-10-17 07:00


光学薄膜的应用十分广泛,从精密的光学仪器到光纤通讯、显示器、数码相机,乃至钞票上的防伪技术,均不乏其身影。一般而言,光学薄膜是指在光学玻璃、光纤、晶体等各种材料的表面上镀制一层或多层薄膜,并利用薄膜内光的干涉效应来改变透射光或反射光的强度、偏振状态和相位变化的光学元件;而制备的过程则称为“光学镀膜”,且工艺众多,例如物理气相沉积法(PVD)、离子束辅助沉积法、溶胶-凝胶法等。不过,随着光电系统微缩化、基底材料多元化以及各类行业应用的创新迭代,以PVD为代表的传统薄膜制备方法在膜层厚度控制、致密性、保形性等方面逐渐显现其不足,而原子层沉积技术(ALD)无论对于纳米结构的微观层面或任意形态光学器件的宏观层面,均可以原子级精度调整光学材料的特性,成为了当下光学镀膜解决方案的“香饽饽”。

近日,业界领先的ALD设备制造商和服务商——思锐智能携旗下Beneq品牌重磅亮相第23届中国国际光电博览会(以下简称CIOE2021),并分享ALD设备的主流产品以及在光学领域的众多创新解决方案。谈及ALD技术在该领域的应用前景时,思锐智能总经理聂翔表示:“无论从前端模组到后端器件的光学镀膜应用,思锐智能以先进的ALD技术提供了一站式的解决方案,能够满足客户从研发、中试线到工业化量产的全方位镀膜需求。”

                          图1:SRII旗下品牌BENEQ亮相光博会,展示光学领域的ALD创新应用


图2:思锐智能总经理聂翔在展会现场接受央视媒体采访

 

加速“ALD光学镀膜”扩产步伐,SRII产学研布局促进行业发展

众所周知,稳定的光学性能要求高度均匀性的薄膜材料。根据光学性能的要求,典型光学薄膜的膜层厚度均匀性要求在1%左右。以大直径球型光学透镜的镀膜为例,思锐智能副总经理陈祥龙指出:“通过使用BeneqP400A ALD设备在球型透镜表面镀膜的测试,在批量生产中,经过全方位角度测量,所有镀膜样品的薄膜不均匀性仅为1.2%,这在业界属于非常领先的一项基准。”与此同时,SRII面向光学领域持续拓展生态合作版图——SRII携手浙江大学光学与光电子薄膜研究所正式签订战略合作协议,基于公司P400A系列设备共建联合实验室,用于技术开发和应用创新,促进产学研合作、助力国内半导体和先进光学等相关行业的高速发展。

图3:思锐智能ALD光学镀膜解决方案引起业界人士围观

实际上,Beneq P系列设备是专为工业规模生产设计的原子层沉积系统,包括P400A、P800以及最新的P1500等多个型号,均搭载高容量反应器,克服了同类ALD设备的沉积速率慢、不兼容大尺寸产品、难以大规模生产等局限,是从研发阶段到大规模工业化生产的理想工具,可用于光学镀膜、半导体设备零部件镀膜、以及OLED和电子器件的防潮镀膜等当下前沿的应用市场。此外,P系列设备还支持定制反应腔的配置选项,适用于各种基底;而且反应腔易于更换,从而最大限度减少了因维护造成的停机时间。

图4:SRII展示旗下Beneq品牌P800 ALD设备模型

 

除了P系列工业量产型ALD设备,新一代空间ALD设备同样获得了业界人士的广泛关注。据悉,Beneq C2R设备属于“第一个吃螃蟹者”,首次将旋转等离子体增强型ALD(PEALD)工艺应用于大批量生产并获得成功,是超快速提升产能的ALD镀膜解决方案。由于Beneq C2R设备采用了旋转PEALD工艺,其沉积的薄膜厚度可达到每小时几微米。因此,在选择高沉积速率、低成本、低工艺温度及最佳薄膜质量的ALD设备时,Beneq C2R是理想之选。 

拓展ALD创新边界,Transform系列接棒激光雷达等微纳光学系统镀膜应用

为了应对光电系统微缩化以及结构复杂化的发展趋势,ALD镀膜技术也在持续改进与优化,从而适应市场要求。以当下热门的激光雷达(Lidar)为例,尽管Lidar系统有不同类型的结构,但是关键的组成部件如激光器和二极管、光学元件、基于固态Lidar的波控、光电探测器以及信号处理单元等在其制备过程中都不可避免地需要ALD镀膜工艺。

5:Lidar系统的VCSEL器件需要复杂的镀膜工艺以实现功能完整性

 

对此,陈祥龙表示:“先进的ALD镀膜技术能够最大程度地提高器件的光电性能和可靠性指标。Beneq Transform系列十分适用于Lidar等微纳级别的光电系统,其优异的ALD镀膜工艺在微观层面上仍可维持超高保形性、薄膜致密性、膜厚精确控制等众多优点。我们致力于把ALD技术推向一个新高度,打破对ALD生长速度慢的固定思维,通过开发P系列、C2R系列、Transform系列以及即将推出的GENESIS系列等丰富的产品线,进一步推动ALD技术进入更多产业化的应用场景!

 

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