《炬丰科技-半导体工艺》单晶片湿法清洁工艺的氧气控制

该研究聚焦于单晶片湿法清洁工艺中,尤其是超稀释HF溶液的氧气控制。通过在线监测氧气浓度,发现在短工艺时间内的氧气控制是个挑战。实验表明,氧气浓度会随着流速增加而降低,并且混合罐的刷新率、阀门操作及预分配时间等参数显著影响使用点的氧气浓度。优化配方可以减少敏感金属如钴的蚀刻速率,提高工艺窗口的稳定性和清洁效率。

书籍:《炬丰科技-半导体工艺》

文章:单晶片湿法清洁工艺的氧气控制

编号:JFKJ-21-425

作者:炬丰科技

关键词:低氧工艺、溶氧计、BEOL 清洗

摘要

  低氧含量的湿法加工可能会提供一些优势,但是,完全控制在晶圆加工过程中避免吸氧仍然是单个晶圆工具上的短流程工业化的挑战。在线氧浓度监测用于工艺优化。然后,根据记录的氧浓度和处理室中气氛控制的硬件可用选项,评估稀释 HF 溶液中的钴蚀刻。

介绍

  FEOL 应用和 BEOL 已经证明了在液体(冲洗水、稀释的酸,如 HF、HCl)和大气中(氮气流、密闭室)中低氧含量的湿法加工的优势应用 ,以及 2010 年 ITRS 路线图建议在晶圆厂设施提供给润湿设备的超纯水中添加 10ppb。然而,在晶圆加工过程中完全控制避免吸氧仍然是在非常短的工艺时间的单晶圆工具上进行工艺工业化的挑战。

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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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