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半导体薄层电阻测量新方法研究

作　者: 汪鹏
导　师: 孙以材
学　校: 河北工业大学
专　业: 微电子学与固体电子学
关键词: 薄层电阻 四探针测试技术 电阻抗成像 BP神经网络 粒子群算法
分类号: TM934.1
类　型: 博士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


随着科学技术及半导体产业的飞速发展,以单晶硅为衬底的集成电路集成度越来越高。硅片材料的直径越来越大,同时图形不断微细化,电路尺寸日益缩小,这些都对晶体材料的电学特性、机械特性等提出了更为严格的要求。电子器件的很多参数与电阻率及其分布的均匀性有密切的关系,因此器件电阻率的测试成为芯片加工中的重要工序。硅片薄层电阻率的测量引起了人们广泛的关注,目前四探针测量技术已得到广泛应用,但对于大片电阻率的测量,四探针法机械运动误差大、测量速度慢、使用效果不佳。在这样的背景下,本文将EIT技术应用于半导体薄层电阻率测量中,采用神经网络实现电阻率分布图像重建。电阻抗成像(EIT,Electrical Impedance Tomography)是近年来发展起来的一种新的图像重建技术。它通过在被测物体四周安放电极阵列并注入电流,测量物体四周电极上的电压,利用成像算法得到电阻率的分布图像。EIT具有非侵入、无创伤、廉价等特点,目前已成为生物医学工程、地质勘探等领域的研究热点之一。常见的EIT图像重建算法如反投影重建算法和静态牛顿算法存在运算量大、成像速度慢、成像精度差等缺点,本文拟将神经网络技术应用于EIT的图像重建算法。普通的神经网络算法因为收敛速度缓慢、容易陷入局部极值,因此在实际应用中受到很多限制,而基于人工生命和演化计算理论的粒子群优化算法是对鸟群和鱼群群体运动的模拟,是一种新的群体智能优化算法。它的特点是原理简单、收敛速度快、参数少。该算法已在许多工程优化领域如函数优化、神经网络训练、组合优化、机器人路径规划等获得了广泛应用,并取得了较好的效果。但粒子群算法在理论和实践应用方面还尚未成熟,有大量内容值得研究。本文旨在对BP神经网络和粒子群优化算法进行理论和应用分析,对粒子群算法的工作机制进行改进,已达到提高算法搜索精度和速度的目的。最终将改进的粒子群算法与神经网络相结合,代替BP神经网络的学习算法,建立基于改进粒子群神经网络的半导体电阻率EIT测试系统。本文主要研究工作如下:1、研究电阻率测试的重要意义,详细研究四探针测试技术的基本原理。2、建立EIT测量硅片电导率的正问题数学模型。使用Visual Studio C# .Net平台设计软件实现圆形样品多层自动剖分程序,利用剖分后生成的单元和节点数据编写了基于Matlab的正问题计算程序。对注入电流的形式进行了研究。3、研究了EIT技术中逆问题求解的两种常用算法,反投影重建算法和牛顿法,构建了图像重建算法的仿真软件。4、将神经网络技术与EIT技术相结合并应用于硅片薄层电导率分布的测量中,构建了基于EIT技术的神经网络模型,对7层同心圆硅片模型的电参数进行计算,可获得较理想的图像重建结果。5、研究粒子群算法的基本原理及优化机制,总结现有粒子群算法存在的问题及原因,相关研究的理论基础。6、设计开发了一套32电极的电阻抗成像数据采集硬件系统,可以将自动采集到的数据传给上位机供成像使用。在上位机上编写了配套数据通信与图像重建软件,可以多种方法进行图像的重建。主要创新点:1、将EIT技术应用于半导体薄层电导率测量中,建立了硅片同心圆模型,并对被测样品电特性进行了分析,为神经网络与EIT技术在半导体电阻率测试中的应用奠定了基础。2、提出将神经网络用于半导体电导率分布EIT逆问题的求解中,采用PSO算法对神经网络的建立进行优化,取得了较好的效果。该方法有效地避免了传统EIT逆问题中的难题。3、提出一种改进的粒子群算法,与BP神经网络相结合,替换神经网络的学习算法,显著改进了系统的学习进化能力。4、设计开发了一套电阻率测量数据采集系统,以单片机为核心,采用串行通信与上位机传送数据。该机具有注入电流可调、工作稳定、使用灵活、可扩展性强等特点。5、结合Matlab和Visual .Net平台开发了配套的成像软件系统,顺利完成了数据的传送与神经网络图像重建。

全文目录


摘要  4-6
ABSTRACT  6-8
目录  8-11
第一章 绪论  11-16
  1-1 半导体电阻率测试的意义  11-12
  1-2 薄层电阻测试方法综述  12
    1-2-1 微区薄层电阻测试方法原理及分类  12
    1-2-2 测量结果显示方法综述  12
  1-3 四探针测试技术概述  12-13
  1-4 电阻抗成像技术应用  13-15
    1-4-1 电阻率测试对工业领域的重要性  13
    1-4-2 电阻率测试在地质物探领域的应用  13-14
    1-4-3 电阻率测试在医学领域应用  14
    1-4-4 其它应用  14-15
  1-5 课题研究内容  15-16
第二章 四探针技术研究  16-34
  2-1 四探针技术简介  16-18
  2-2 常见四探针法原理  18-20
    2-2-1 常规直线四探针法基本原理  18-19
    2-2-2 改进的范德堡法  19-20
    2-2-3 斜置式方形Rymaszewski 法  20
  2-3 保角变换法推导范德堡方程  20-24
    2-3-1 半无穷大薄样品的Van der Pauw 方程的推导  20-21
    2-3-2 任意形状薄样品的Van der Pauw 方程的推导  21-24
  2-4 图形变换理论推导范德堡方程  24-29
    2-4-1 图形变换方法  24-25
    2-4-2 图形变换的计算方法  25-29
  2-5 各向异性样品电阻率测量的有限元法  29-33
    2-5-1 电阻率各向异性样品三维场域的剖分  29-30
    2-5-2 泛函的计算过程  30-31
    2-5-3 各向异性三维样品电阻率的FEM 计算  31-33
  2-6 小结  33-34
第三章 动静态电阻抗成像算法研究  34-54
  3-1 引言  34
  3-2 电阻抗成像技术的原理  34-35
  3-3 EIT 正向问题分析  35-44
    3-3-1 数学模型和有限元分析  35-37
    3-3-2 有限元方法的实现  37-44
  3-4 EIT 反向问题研究  44-45
    3-4-1 反问题含义  44
    3-4-2 反问题难点  44-45
  3-5 动态反投影重建算法研究  45-50
  3-6 静态牛顿重建算法研究  50-53
    3-6-1 牛顿法原理  50-52
    3-6-2 牛顿法求解硅片电导率分布  52-53
  3-8 小结  53-54
第四章 神经网络技术及粒子群算法理论基础  54-64
  4-1 神经网络理论  54-59
    4-1-1 神经网络结构  54-55
    4-1-2 神经网络的工作原理  55
    4-1-3 BP 神经网络  55-57
    4-1-4 神经网络的评价准则  57-59
  4-2 粒子群算法原理  59-63
    4-2-1 群优化技术  59
    4-2-2 粒子群算法基本原理  59-61
    4-2-3 粒子群算法的问题  61-62
    4-2-4 粒子群算法的可能改进方法  62-63
  4-3 小结  63-64
第五章 粒子群算法改进研究  64-72
  5-1 粒子群算法参数设计  64-70
    5-1-1 适应度定标与函数选择  64-66
    5-1-2 学习因子的实验设计以及惯性权重自适应调整策略  66-70
  5-2 基于标准测试函数的算法实验分析  70-71
  5-3 小结  71-72
第六章 粒子群与神经网络  72-80
  6-1 粒子群与神经网络的结合方式  72-74
    6-1-1 神经网络的属性  72-73
    6-1-2 神经网络与粒子群算法的结合  73-74
  6-2 粒子群对神经网络拓扑结构进行优化  74-76
  6-3 粒子群神经网络的设计  76-77
    6-3-1 神经网络结构  76-77
    6-3-2 粒子群神经网络的工作流程  77
  6-4 粒子群优化神经网络的实验模拟  77-79
  6-5 小结  79-80
第七章 基于改进 PSO 算法优化神经网络的半导体薄层电阻率测量模型的建立与基本参数的设置  80-84
  7-1 改进PSO 算法优化神经网络的结构与参数  80-82
  7-2 样本的获取  82-84
第八章 微区薄层电阻率测量系统设计与实现  84-101
  8-1 硬件系统设计  84-96
    8-1-1 总体结构  84
    8-1-2 电流注入驱动模块原理与设计  84-85
    8-1-3 可编程恒流源模块设计  85-89
    8-1-4 模拟开关阵列  89-91
    8-1-5 数据采集模块原理与设计  91-95
    8-1-6 单片机控制设计  95-96
  8-2 上位机软件系统设计  96-100
  8.3 小结  100-101
第九章 半导体薄层电阻率测量的图像重建算法仿真及分析  101-109
  9-1 静态仿真成像  101-105
  9-2 实测数据及动态性能分析  105-109
第十章 结论  109-111
参考文献  111-117
致谢  117-118
攻读学位期间所取得的相关科研成果  118

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中图分类: > 工业技术 > 电工技术 > 电气测量技术及仪器 > 集中参数、分布参数的测量及仪表 > 电阻测量及仪器
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