MEMS颅压监测传感器的设计与分析.pdf

收稿日期:2022-10-19基金项目:国家重点研发计 划项目(2020YFB2008901);安徽 省发改委研发创 新项目(JZ2021AFKJ0050);安 徽 省 工 程 技 术 研 究 中 心 项 目(PA2022AKGY0012);中央高校基本科研业务费专项(JZ2021HGQA0254,JZ2021HGTA0147)通信作者:许高斌,教授,博士,主要从事 MEMS 器件与传感器、微结构设计与制造、RF 集成电路、MEMS 可靠性分析等方面的研究。E-mail:gbxu 电子元件与材料Electronic Components and Materials第 42 卷Vol.42第 6 期No.66 月Jun2023 年2023MEMS 颅压监测传感器的设计与分析许高斌,董娜娜,高 雅,李明珠,冯建国(合肥工业大学 微电子学院 安徽省微电子机械系统工程技术研究中心,安徽 合肥 230000)摘 要:为了实现对脑颅手术后脑组织液渗出压力的监测,以压阻效应为基础和提高灵敏度、线性度为目标,提出了一种四短梁扇形膜结构的压力传感器。通过改进膜结构使得应力分布集中,较大提高了传感器灵敏度。通过对传感器数学模型的理论计算,根据敏感膜结构设计的线性原则和可靠性原则,确定膜厚。采用 ANSYS 损件进行有限元仿真,分析了影响应力、挠度变化的参数并进行优化。在设计量程内和全范围过压 1.125 倍进行仿真,传感器灵敏度达到 3.164 mV/kPa,可对颅压的变化做出迅速响应,有望用于临床颅压监测。关键词:MEMS;颅压;扇形四短梁;压阻效应;惠斯通电桥中图分类号:TP212;TH703文献标识码:ADOI:10.14106/ki.1001-2028.2023.1627引用格式:许高斌,董娜娜,高雅,等.MEMS 颅压监测传感器的设计与分析 J.电子元件与材料,2023,42(6):699-703.Reference format:XU Gaobing,DONG Nana,GAO Ya,et al.Design and analysis of MEMS intracranial pressuremonitoring sensor J.Electronic Components and Materials,2023,42(6):699-703.Design and analysis of MEMS intra cranial pressure monitoring sensorXU Gaobing,DONG Nana,GAO Ya,LI Mingzhu,FENG Jianguo(Anhui Engineering Research Center of Microelectromechanical Systems,School of Microelectronics,Hefei Universityof Technology,Hefei 230000,China)Abstract:To monitor the exudation pressure of brain tissue fluid after cranial operation,a pressure sensor was proposedwith a fan-shaped membrane structure of four short beams,which was based on piezo-resistivity effect and aiming toimprove the sensitivity linearity.By improving the membrane structure,the stress distribution was concentrated,and thesensitivity of the sensor was greatly improved.The film thickness was determined according to the linear and reliabilityprinciple of the structure design for the sensitive film.ANSYS was used for finite element simulation to analyze and optimizethe parameters that affects the stress and deflection changes.The simulation was carried out in the design range and the fullrange of overpressure 1.125 times.The sensor sensitivity can reach 3.164 mV/kPa and can quickly respond to changes incranial pressure for clinical cranial pressure monitoring.Keywords:MEMS;intracranial pressure;fan shaped four short beams;piezoresistive effect;Wheatstone bridge 颅内压1就是颅腔内容物对颅腔壁产生的压力,颅内压能够准确地反映患者颅内病变情况,科学合理地颅内压监测能够为预防和治疗颅脑疾病提供有效参考。脑室内压力监测是目前 ICP 监测应用最广泛的方法,集精确、经济、可靠为一体。而脑室内压力监测的关键在于外部压力传感器的性能。根据工作原理,压力传感器2分为压阻式、电容式、谐振式。相比较其他几种传感器,压阻式具有体电子元件与材料积小、测量精度高、加工工艺成熟、稳定性好等优点,适用于医疗监测。目前研究提高压阻式微压传感器灵敏度的主要措施有优化传感器结构、采用新原理、使用新材料、改进加工工艺等3-5。对于优化传感器结构,2013 年西安交通大学6提出四岛-梁膜结构高灵敏度压力传感器,量程为 0500Pa,适用于航空航天;2015 年南京工业大学7提出三层十字梁膜结构,量程为 0.540 kPa,适用于环境监测;2016 年西安交通大学8提出半岛-岛复合结构,量程为 0500 Pa,适用于汽车制造领域;2017 年北京大学9提出箭形膜结构,量程为 0 3 kPa,适用于医疗中测量眼压和颅内压;2018 年马德里理工大学10提出四梁-膜以及中心加质量块结构,量程为 05 kPa,适用于汽车工业和航空航天。国内市面上的 MEMS 产品中,微压传感器的测量范围大部分还不是很理想,因此对于低测量范围的微压传感器有很大的需求,提高传感器性能对微压传感器在各个相关领域的发展和应用有着积极的作用。颅内压传感器在国内外脑外科手术中广泛使用,但目前该类芯片完全依赖进口,且定价偏高,是目前国内压力传感器的热门研究方向。由于本次传感器设计用于医疗监测,提升微弱生物信号监测性能和高度集成是重点,同时稳定性和可靠性也要保证。通过刻蚀部分膜结构引入四短梁扇形结构,基于平面应力集中效应,提高了灵敏度,用有限元分析方法优化参数提高了集成度,改进电阻放置位置提高了稳定性。1 工作原理与基础理论1.1 工作原理压阻式压力传感器是基于硅的压阻效应11,当某一方向受到应力时,电阻率发生明显变化,敏感膜作为感压元件,分布在其中的压敏电阻受到挤压或拉伸,惠斯通电桥失衡,通过测量输出电压,间接获得应力大小,将不易测量的压力转换为易获取的电压信号。其工作原理如图 1 所示。图 1 压阻式压力传感器工作原理Fig.1 Working principle of piezoresistive pressure sensor1.2 基本理论惠斯通电桥电路12通常由四个等值电阻构成,R=R1=R2=R3=R4,四个电阻为硅压敏电阻,无压力时输出电压为零。施加压力引起敏感膜发生弹性形变时,敏感膜正反面形变程度不同,R1、R3发生横向拉伸,R2、R4发生纵向拉伸,假设四个电阻阻值变化量为R,那么:Vout=RRVin(1)惠斯通电桥电路图如图 2。图 2 惠斯通电桥电路图Fig.2 Wheatstone bridge circuit diagram对于 SOI 器件,压敏电阻的电阻阻值变化又可表示为:RR=ll+tt(2)式中:l为横向压阻系数;l为横向应力;t为纵向压阻系数;t为纵向应力。压敏电阻是 P 型硅时:Vout=1244(l-t)VDD(3)式中:l=44/4;t=-44/4;44为压阻系数,值为138.110-11Pa-1。由公式(3)可知,当压敏电阻材料选定时,输出电压与纵横应力差正相关,通过集中应力分布可提高传感器灵敏度。007许高斌,等:MEMS 颅压监测传感器的设计与分析2 器件设计2.1 敏感膜的设计参考颅内压监测标准,设定量程为 040 kPa,芯片尺寸为 1100 m900 m。由文献可知,方形膜的应力集中效果最好,对微压的响应更快速,因此选择方形膜,边长定为 460 m。对于敏感膜来说,传统结构为平膜,改进结构有 E 型膜、十字梁型膜、十字架梁型膜等。针对颅压测量的环境以及提升微弱生物信号监测性能和高度集成的要求,提出四短梁扇形膜结构,通过改变传感器结构和确定压敏电阻位置,使传感器灵敏度和线性度有明显提高。敏感膜厚度的确定需满足线性原则和可靠性原则13。线性原则是确保输出电压随施加压力的变化成线性关系,膜的最大挠度 max小于膜厚的 1/5,即:max=0.0138pa4Eh3 0.2h(4)式中:p 为传感器的最大量程;a 为敏感膜的边长;E为硅的弹性模量;h 为敏感膜的厚度。可靠性原则是确保传感器工作时的抗过载能力,膜上的最大应力 max低于硅破坏应力的 1/5,即:max=0.308pa2h25.2 m。为了确定合理的膜片厚度,综合传感器灵敏度、可靠性和加工工艺的复杂程度,选择膜厚为 6 m。2.2 改进结构设计垂直施加均匀应力14时,硅膜表面曲率的分布是不变的,总形变存储的能量 U 的表达式如下:U=124Eh2(1-v2)A2 x22+2 y22+2v2 x22y2(6)式中:E 为杨氏模量;h 为膜厚;为泊松比;A 为硅膜面积;为挠度。从公式(6)可知,相比较传统平膜,加入梁、岛等结构能使应力更加集中于某块区域,这部分区域的应变储能明显提高。在理论分析后,在梁-膜结构基础上增加了扇形结构,增大膜面积的同时应力更加集中。通过有限元分析优化传感器结构参数,确定短梁长宽均为 70 m,扇形半径与梁的角度为 105,半径 R 为 82 m。从 50m 开始,间隔 10 m 依次增加短梁长,在 70 m 时有最大应力,最大弹性形变量随短梁长度变化不明显,由此确定短梁长为 70 m,仿真结果如图 3 所示。图 3 短梁长与最大应力、弹性形变的关系Fig.3 Relationship between short beam length andmaximum stress,elastic deformation传感器整体结构俯视图如图4 所示,在6 m 厚度平膜上刻蚀 2 m 的敏感结构。图 4 整体结构示意图Fig.4 Overall structure diagram2.3 仿真分析为了验证结构的合理性,用 ANSYS 进行应力、纵横应力差、弹性形变仿真。压力垂直均匀施加在膜表面时,四周应力近似为零,敏感膜可等效成一个四周固定的薄板。在膜的四边施加固定约束,表面施加107电子元件与材料40 kPa 的压力,为了简化仿真过程,将 SOI 材料简化为硅。由应力仿真可知,如图 5 所示,应力集中于四个短梁根部,和理论分析结果 一致,应 力最大值为147.12 MPa,由图 6 弹性形变仿真可知,形变量最大处位于膜中心位置,为 1.6588 m,形变量远高于平膜。图 5 敏感膜受压应力分布示意图Fig.5 Schematic diagram of stress distribution of sensitivemembrane under compression图 6 敏感膜受压弹性形变示意图Fig.6 Schematic diagram of elastic deformation ofsensitive film under compression在确定应力集中的区域后,考虑压敏电阻的分布位置。根据经验选取长 50 m、宽 20 m 的压敏电阻,在膜上应力集中的区域画两条路径,横向路径和纵向路径,取两条路径下应力差分布的线性区间,压敏电阻放置于此。在电阻分布区域取多条路径,取不同路径下应力差的平均值,在膜表面施加 545 kPa 的载荷,45 kPa为量程最大值的1.125 倍。由公式(3)计算出对应的输出电压,结果如图 7 所示。3 制备工艺基于标准 MEMS 制备工艺15,给出本次设计的工艺流程,如图 8 所示。首先将 SOI 硅片用清洗工艺处理,利用光刻、刻蚀工艺形成划片槽与对准印记,然后淀积 SiO2作为掩蔽层,如图 8(a)所示。利用光刻对 SiO2图案化,后利用反应离子刻蚀进行干法刻蚀,形成离子扩散窗口,离子注入形成 P 型压敏电阻,如图 8(b)所示。去除 SiO2掩蔽层,重新沉积 SiO2,通过光刻刻蚀开电极孔区与四短梁扇形结构,扩散工艺重掺杂硼离子形成欧姆接触区,见图 8(c)。如图 8(d)所示,再次去除 SiO2后,利用感应耦合等离子体增强化学气相淀积工艺淀积 SiO2作为金属布线与衬底之间的隔离层,然后刻蚀打开金属电极孔。利用光刻工艺将金属引线图案化,后利用磁控溅射工艺溅射 Ti、Au、Pt 形成欧姆接触,见图 8(e)。正面工艺完成后,利用垂直深刻蚀反应离子刻蚀形成背腔结构,如图 8(f)。最后,利用阳极键合工艺形成衬底玻璃阳极键合,如图 8(g)所示。通过上述工艺流程完成压力传感器的制备。图 7 施加压力与输出电压的关系Fig.7 The relationship between applied pressure andoutput voltage4 结论基于 SOI 工艺,提出了一种用于颅压监测的MEMS 压阻式压力传感器,通过硅-玻璃阳极键合工艺完成传感器封装。在进行力学、电学分析计算和有限元仿真后,理论分析了敏感膜结构参数对灵敏度和线性的影响,优化了参数并提出了新的敏感膜结构,经仿真验证后,灵敏度达到 3.164 mV/kPa,符合颅内压力的测试环境和精度要求。相较于表 1 所列文献的压力传感器,灵敏度有明显提高。本次压力传感器的设计为医疗传感器提供新思路,设计的成品通过替代进口可以有效降低国家医疗成本。207许高斌,等:MEMS 颅压监测传感器的设计与分析图 8 敏感芯片的制备工艺流程Fig.8 Preparation process flowcharts of the sensitive chip表 1 本文设计的传感器与已发表文献对比Tab.1 Comparison between the sensor designed in thispaper and the published literatures文献量程(kPa)敏感膜灵敏(mV/kPa)16040平膜1.60814010四短梁膜0.47317025平膜0.285本文040四短梁扇形膜3.164参考文献:1齐洪武,曾维俊,任胤朋.有创颅内压监测技术的研究进展 J.中国微侵袭神经外科杂志,2020,25(6):281-284.2于江涛,孙雷,肖瑶,等.压阻式柔性压力传感器的研究进展J.电子元件与材料,2019,38(6):1-11.3李闯,赵立波,王尊敬,等.基于 SOI 的 E 型膜结构耐高温压力芯片的设计与制造 J.仪表技术与传感器,2021(1):20-24.4杜浩田,李姝姝,周宏伟.醋酸纤维素纳米纤维薄膜的制备及表征J.西安工业大学学报,2022,42(5):460-467.5宫凯勋,梁庭,雷程,等.MEMS 电镀金属掩模工艺研究 J.传感器与微系统,2022,41(11):27-30.6Yu Z,Zhao Y,Li C,et al.A micro-pressure sensor with highsensitivity and overload resistance C/Sensors,2013 IEEE.NY,USA:IEEE,2013:1-4.7Yu H,Huang J.Design and application of a high sensitivitypiezoresistive pressuresensorforlow pressureconditions J.Sensors,2015,15(9):22692-22704.8Xu T,Zhao L,Jiang Z,et al.A high sensitive pressure sensor withthe novel bossed diaphragm combined with peninsula-island structureJ.Sensors&Actuators A:Physical,2016,244:66-76.9Guan T,Fang Y,Wei W,et al.The design and analysis ofpiezoresistive shuriken-structured diaphragm micro-pressure sensorsJ.Journal of Microelectromechanical Systems,2017(1):1-9.10Li C,Cordovilla F,Ocaa J L.Design optimization and fabrication ofa novel structural piezoresistive pressure sensor for micro-pressuremeasurement J.Solid-State Electronics,2018,139:39-47.11Yu Z,Zhao Y,Li L,et al.Realization of a micro pressure sensorwith high sensitivity and overload by introducing beams and IslandsJ.Microsystem Technologies,2015,21:739-747.12卢鹏.新型 MEMS 压阻式压力传感器的设计 D.成都:电子科技大学,2021.13安跃.压阻式压力传感器性能优化和结构设计 D.南京:东南大学,2017.14李丹丹.基于 MEMS 技术 SOI 微压传感器研究 D.哈尔滨:黑龙江大学,2018.15梁庭,薛胜方,雷程,等.高频响 MEMS 压力传感器设计与制备J.仪表技术与传感器,2021(6):6-10.16王文涛,梁庭,杨娇燕,等.基于 MEMS 技术的颅压监测传感器的设计与制备 J.微纳电子技术,2019,56(10):811-816.17Bo P,Zhang Z H,Ren T L.Simulation and design of micro pressuresensors applied to measure the intracranial pressure C/IEEEInternational Conference on Nano/micro Engineered&MolecularSystems.NY,USA:IEEE,2013.307