华林科纳 硅片表面颗粒去除工艺

研究发现,碱性溶液(NH40H-H2O2-H2O)在去除硅片表面颗粒上比酸性溶液更有效。0.05:1:5的混合比例下,蚀刻速率为0.3nm/min,能保持晶片表面平滑度。pH值升高时,溶液可氧化并改变有机颗粒形态,提高去除效率。在酸性溶液中,如H2SO4-H2O2,强氧化性有助于粒子去除。碱性溶液依赖蚀刻和电排斥,而酸性溶液依赖氧化和分解机制。
    本文讲述了利用半导体制造中的酸和碱性溶液进行了硅片表面颗粒去除研究。结果表明,碱性溶液在颗粒去除效率方面优于酸性溶液。碱性溶液中的颗粒去除机理如下:溶液蚀刻晶片表面以去除颗粒,然后从晶片表面电排斥颗粒。通过实验确定,需要0.25nm/min或以上的蚀刻速率来去除吸附在晶片表面的颗粒。通过实验确定,需要0.25nm/min或以上的蚀刻速率来去除吸附在晶片表面的颗粒。当混合ra-tio设置为0.05:1:5(NH40H:过氧化氢:HzO)时,NH40H-HzOZ-Hz0溶液的蚀刻速率为0.3nm/min。通过这个混合比,晶片的表面平滑度保持在初始水平。因此,可以将NH40H-HzOZ-Hz0溶液中的NH40H浓度降低到常规水平的1/20。

此外,已经证实,当NH40H-Hz0z-Hz0溶液的pH值升高时,聚苯乙烯乳胶球和天然有机颗粒被氧化,表面变成凝胶,形状发生变化。有机颗粒的氧化可被降解。当NH40HHzO2-Hz0溶液中NH40H含量高于0.1:1:s(pH超过9.1)时,有机颗粒的氧化变得显著。这些实验结果表明,nh40H-hzo2-H20溶液的混合比应设为0.05:1:5。这种混合比可以有效地保持晶圆的颗粒去除效率和晶圆的表面平滑性。
实验过程 略
实验过后,我们发现溶液pH在酸性溶液中用H202或硫酸调整,用H202H和H202或TMAH在碱性溶液中用H202调整。在低pH溶液中,粒子的吸附量最高,随着溶液pH的增加,吸附粒子的数量减少。图。2也显示了众所周知的pH对Fe203粒的zeta势的影响。可以看到,这些图。1和2的曲线几乎完全匹配。据报道,随着溶液pH的增加,硅晶圆表面吸附的si02球或聚苯乙烯乳胶球的数量减少,如图1所示。
在这里插入图片描述

除此之外,在酸溶液中,h2s04-h202溶液去除颗粒的效率很高。预计h2so4-h2o2溶液由于其强氧化力而氧化和分解晶片表面吸收的粒子。此外,在H、S04溶液中,吸附在晶片表面的粒子数量有限,H2S04-H、0溶液具有较强的氧化力,以及晶片表面和颗粒之间的电状态,因此具有较高的颗粒去除效率。
图 12说明了去除吸附在晶片表面上的颗粒的机制。在具有极强氧化力的溶液中(如H2S04-H702溶液)。吸附在晶圆表面上的粒子被氧化。分解后,溶解成溶液。另一方面。在碱性溶液(如NH40H-H2O2-H、O)溶液中,蚀刻后去除吸附在晶片表面的颗粒,然后通过电排斥从晶片表面移出。碱性溶液需要晶片表面的蚀刻和电排斥力来去除粒子。碱性溶液在颗粒去除效率方面优于酸溶液。
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其他结果 略
总结 略

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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