作为氮化物半导体研究领域的旗舰会议之一，International Conference on Nitride Semiconductors (以下简称ICNS) 第十四届大会于11.12-11.17在日本福冈市举办。大会讨论了氮化物半导体材料与器件的最新进展和研究动态，并吸引了来自世界各国的逾千位领域专家和学者参与交流和讨论。上科大信息学院邹新波课题组的博士生陈嘉祥和硕士生杜海涛在大会做口头报告，经过会议主席团推荐及评审后，均荣获最佳学生奖。
图|课题组陈嘉祥和杜海涛同学获ICNS-14最佳学生奖合影
博士研究生陈嘉祥以第一作者的身份做了题为“Emission and Capture Kinetics of Minority Carrier Trap in GaN Devices by Optical DLTS”的口头报告。研究揭示了氮化镓材料中少数载流子陷阱的性质及其对p型栅极氮化镓晶体管和n型氮化镓器件不稳定性的影响。面向大功率电源电路对常关型GaN器件的需求，p-GaN HEMT器件由于有阈值电压大于零、栅极漏电小等优点，已被广泛应用，但存在阈值电压不稳定等问题。研究人员针对这一痛点，研究了温度及电场对少数载流子陷阱的发射和俘获动能的加速机制。在进一步的研究中，他们发现升温对陷阱少数载流子的加速发射是导致施加应力后的p型栅极氮化镓晶体管阈值电压恢复的重要原因。该工作对于优化器件工艺、探究载流子输运机制和改善氮化镓器件稳定性提供了解决方案。
图|陈嘉祥同学作口头报告
硕士研究生杜海涛以第一作者身份做了题为“GaN Nanowire n-i-n Diode Enabled High-performance UV Machine Vision System”的口头汇报。他展示了一种基于GaN n-i-n纳米线的紫外光探测器，可用于高性能机器视觉系统。该纳米线探测器是一种光电导型探测器，具有较大的表面-体积比和较短的载流子传输时间。相比其他类型的探测器，它具有更长的载流子寿命，因此在微弱紫外线检测、火灾监测等领域具有极高的响应度。同时，将GaN纳米线作为机器视觉系统的传感器，对手写数字图片的识别准确率达96%以上。研究人员还模拟了实际应用中可能出现的旋转、偏移、缩放、环境噪声等干扰，并且比较了基于人工神经网络和卷积神经网络的GaN纳米线机器视觉系统在这些干扰下的鲁棒性。结果显示，基于卷积神经网络的系统在面对这些干扰时表现出很好的稳定性和鲁棒性。这项工作为新型光电探测器与机器视觉结合提供了一种可能的方案。通过利用GaN n-i-n纳米线的优异特性，结合先进的神经网络算法，该系统在高性能机器视觉应用中展示出了较高的潜力。
图|杜海涛同学作口头报告
图|获奖证书
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