Eine skalierbare Fertigungstechnologie für hochempfindliche Photodetektoren auf flexiblen Substraten
Forscher der AMO GmbH und der RWTH Aachen haben mit einer skalierbaren Fertigungstechnologie erfolgreich Molybdändisulfid (MoS2)-Fotodetektoren mit hoher Empfindlichkeit/Detektivität auf flexiblen Substraten demonstriert. Die Arbeit wurde kürzlich in der Zeitschrift ACS Photonics veröffentlicht und ist das Ergebnis einer Kooperation mit der Universität Siegen, Raith B.V., AIXTRON SE und der Universität Wuppertal.
Molybdändisulfid ist ein zweidimensionales Material, das sich ideal für die Realisierung hochempfindlicher, flexibler Photodetektoren eignet. Die meisten der so gezeigten Bauelemente basieren jedoch auf MoS2-Kristallen mit einer Größe von nur wenigen Mikrometern, die in einem komplexen Prozess hergestellt werden und mit einer Implementierung im industriellen Maßstab nur schlecht kompatibel sind.
In ihren kürzlich publizierten Arbeiten haben Schneider und Kollegen einen skalierbaren Ansatz für die Herstellung hochempfindlicher Photodetektoren demonstriert, basierend auf MoS2, das mit Hilfe der metallorganischen Gasphasenepitaxie (MOVPE) auf Saphir-Wafern abgeschieden wird. Durch die hervorragende Zusammenarbeit zwischen AMO, RWTH und AIXTRON konnten die Anlagen für das Materialwachstum sowie die Transferprozesse und die Technologie zur Realisierung hochempfindlicher Photodetektoren auf flexiblen Substraten optimiert werden.
Diese Arbeiten sind ein wichtiger Schritt in Richtung realer Anwendungen von 2D-Materialien für flexible Elektronik in den Bereichen Internet of Things (IoT) und medizinische Geräte. Insbesondere „Blaulichtgefahren“ – ein mögliches Risiko im Zusammenhang mit bestimmten modernen Lichtquellen – können mit dem vorliegenden Sensorkonzept effizient erkannt werden.
Die Forschungsarbeiten wurden durch die Europäische Union (QUEFORMAL, 829035) und Graphene Flagship (785219, 881603), europäische Regionalfonds (HEA2D, NW-1-1-036), die Deutsche Forschungsgemeinschaft (MOSTFLEX, 407080863) und das Bundesministerium für Bildung und Forschung (NeuroTec, 16ES1134) gefördert.