使用 MATLAB 机器学习实现半导体器件结构识别与性能预测

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。