浙江丽水中欣晶圆半导体科技有限公司杨伟获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江丽水中欣晶圆半导体科技有限公司申请的专利基于智能反馈调节的晶圆掺杂控制方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120802859B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510919892.3,技术领域涉及:G05B19/418;该发明授权基于智能反馈调节的晶圆掺杂控制方法是由杨伟;陈海婷;刘佳钦设计研发完成,并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于智能反馈调节的晶圆掺杂控制方法在说明书摘要公布了:本申请涉及半导体制造技术领域,公开了一种基于智能反馈调节的晶圆掺杂控制方法,该方法包括:通过对晶圆的表面进行原子尺度成像以识别目标掺杂位点并生成原子坐标映射图,再将原子坐标映射图输入多尺度仿真模型生成初始工艺参数集,通过将变压器模型与强化学习算法相结合对初始工艺参数集处理得到动态工艺数据矩阵,接着,通过跨材料工艺迁移图神经网络对动态工艺数据矩阵进行优化处理得到工艺参数迁移映射关系,将实测数据与多尺度模型预测结果通过闭环反馈迭代进行比对并输出修正后的工艺参数迁移映射关系和多尺度模型更新指令,本申请提升了晶圆掺杂工艺的稳定性、一致性与成品率,实现了晶圆掺杂的高精准度和高均匀性。
本发明授权基于智能反馈调节的晶圆掺杂控制方法在权利要求书中公布了:1.一种基于智能反馈调节的晶圆掺杂控制方法,其特征在于,所述基于智能反馈调节的晶圆掺杂控制方法包括: 对所述晶圆的表面进行原子尺度成像以识别目标掺杂位点并生成原子坐标映射图; 将所述原子坐标映射图输入多尺度仿真模型生成初始工艺参数集; 通过将变压器模型与强化学习算法相结合对所述初始工艺参数集处理得到动态工艺数据矩阵,其包括:将所述初始工艺参数集转换为工艺参数序列;将所述工艺参数序列输入所述变压器模型的嵌入层进行编码生成嵌入向量序列;通过所述变压器模型中的注意力计算和多头合并对所述嵌入向量序列进行分析处理得到注意力加权序列;将所述注意力加权序列输入到前馈神经网络中进行特征变换和非线性映射生成高阶特征序列;对所述高阶特征序列进行多尺度特征融合并通过自编码器算法将融合后的所述高阶特征序列进行压缩得到强化学习状态向量;通过近端策略优化算法对所述强化学习状态向量进行计算得到对应的动作向量;通过动态矩阵对所述动作向量进行动态调整并根据调整后的所述动作向量按时间顺序生成所述动态工艺数据矩阵; 通过跨材料工艺迁移图神经网络对所述动态工艺数据矩阵进行优化处理得到工艺参数迁移映射关系; 将实测数据与多尺度模型预测结果通过闭环反馈迭代比对并输出修正后的所述工艺参数迁移映射关系和所述多尺度模型更新指令。
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