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使用 MATLAB 机器学习实现半导体器件结构识别与性能预测
北京交通大学 周洋
北京交通大学 张哲轩
半导体陶瓷GaN因优异性能,是制造下一代功率半导体器件的理想材料,而硅基AlGaN/GaN更是兼顾性能与成本的材料体系。新的材料体系与结构对制造工艺提出新的要求。半导体器件制造工艺主要有扩散、离子注入、光刻、刻蚀、薄膜生长等,工艺参数复杂。不适宜的工艺参数,不仅影响材料体系微观结构,而且导致器件最终性能差异。以SEM(扫描电子显微镜)和AFM(原子力显微镜)为代表的材料表征技术在微观结构评估方面应用十分广泛,但对研发人员要求较高,需同时具备机械电子工程、材料科学与工程等多领域知识。采用MATLAB®机器学习技术分担复杂且耗时的材料微观结构识别任务,并结合材料体系对宏观性能进行预测,有助于提高制造品质、降低研发周期。
出版年份: 2024 年 7 月 3 日
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