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基于神经网络方法的半导体生产工艺优化 摘要　以提高生产成品率为目标,利用神经网络的非线性和容错性,对半导体芯片生产过程进行了分析和优化,具体内容如下: ( 1)使用神经网络方法建立模型,确定生产线上工艺参数和成品率之间的映射关系,构造以工艺参数为输入,成品率为输出的多维函数曲面. ( 2)对上述多维函数曲面进行有哪些信誉好的足球投注网站,有哪些信誉好的足球投注网站成品率最高的最优点,以该最优点的工艺参数值为依据确定工艺参数的规范值. ( 3)对工艺参数规范进行优化,在实际生产工艺中反复实践,直至达到提高成品率的目的.生产实践证明,神经网络的分析结果是合理的.根据神经网络分析提出的优化建议,有效地提高了工序能力指数和产品成品率的一致性,具有实际应用价值. 关键词: 半导体生产, 工艺优化, 神经网络 Neural Network-Based Optimization of VLSI Wafer Fabrication Abstract　A neural-based manufacturing process control system for semiconductor factories is presented.Wafer fabrication is a dynamic, nonlinear , multivariable and complex industrial process. A model based on feed forward networks ( FNN) is pro posed to simulate the wafer manufacturing process. Learning fr om the historical technological records with a special dynamic learning method, the neural-based model can approximate the function relationship between the technological parameter s and the wafer yield precisely.A gradient descent method to search a set o f optimal techno logical parameter s is used in order to lead to the maximum yield by simulation. The wafer yield increases by 7. 63% after the optima l parameters were applied in the wafer fabrication assembly. Key Words:Manufacture o f Semiconductor Devices, Optimization of Process, Neural Network 一　前言 半导体生产过程是一个非常复杂的生产过程,在此过程中有很多难以预见的微观因素在起作用.以环境因素为例,影响成品率的因素就有温度、湿度、噪音等.通过对以往半导体生产线上的工艺参数的分析,可以看出,半导体工艺参数的变化呈现出很强的非线性和不确定性,这种变化过程用传统的数学回归方法很难得到精确的模型.由于传统方法在解决半导体生产过程建模与优化中遇到的困难以及解决这一问题能够带来的巨大效益,使得半导体生产过程的建模与优化成为生产过程控制中最引人注目的问题之一.各国的研究者们在尝试解决半导体生产过程的优化问题时,使用了各种各样必威体育精装版的技术,如神经网络、模糊逻辑、专家系统、遗 传算法等,而其中尤以神经网络以其独有优势受到研究者们的青睐.九十年代以来,国外不少研究机构,如乔治亚工学院、贝尔实验室、加州大学伯克利分校及麻省理工学院等的研究人员将人工神经网络用于半导体工艺制造过程的建模、优化及监控,取得了许多对工艺参数的选取、优化及工艺设备自动控制等极为有益的成果[1～ 9 ] . 国内也有类似的研究成果报道[10] .尤其在使用前馈神经网络对半导体工业生产中某些工序(如分子束外延,等离子刻蚀)进行建模和预测时,取得了比传统方法更优的预测结果.但采用神经网络方法对整个集成电路生产的工艺过程建模并进行整个生产过程成品率优化控制还未见报道.本文以提高生产成品率为目标,利用神经网络的非线性和容错性,对电话语音开关电路芯片生产过程进行了分析和优化,具体内容如下: 1. 使用神经网络方法建立模型,确定生产线上工艺参数和成品率之间的映射关系,构造以工艺参数为输入,成品率为输出的多维函数曲面. 2. 对上述多维函数曲面进行有哪些信誉好的足球投注网站,有哪些信誉好的足球投注网站成品率最高的最优点,以该最优点的工艺参数值