CN114808143B - 晶圆加热设备的参数确定模型训练方法、加热方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种晶圆加热设备的参数确定模型训练方法、加热方法和装置，利用参数确定模型确定任一目标加热温度对应的主加热管和辅加热管的加热参数，获取多个热电偶测得的样本热电偶温度，随后基于晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、热电偶与晶圆之间的距离，以及工艺腔体的工艺类型，对样本热电偶温度进行修正，得到晶圆各个部位对应的样本实际温度，以更精确地反映不同样本参数配置下晶圆加热设备的加热效果是否足以将晶圆各个部位准确加热到目标加热温度，从而优化参数确定模型的训练效果；随后对参数确定模型进行反向参数更新；利用该参数配置晶圆加热设备，可以准确地将晶圆各个部位加热到工程师指定的晶圆理想温度。
Description
技术领域
本发明涉及半导体技术领域，尤其涉及一种晶圆加热设备的参数确定模型训练方法、加热方法和装置。
背景技术
半导体晶圆片在进行去胶工艺时，需要把晶圆片放到一个工艺腔体内，然后在腔体内注入多种特殊气体，再由晶圆加热设备加热腔体内的特殊气体，从而使工艺腔体内的晶圆片在规定时间内准确的加热到目标温度，例如1800度。
为了测量晶圆片的温度，以判定是否需要继续加热以及是否需要调整晶圆加热设备的加热参数，传统方式是利用工艺腔体内部设置的红外高温计进行温度测量。然而，由于红外高温计设置的位置距离晶圆片较远，高温计测量温度时会受到工艺腔体内特殊气体的干扰，导致高温计无法准确测量晶圆片的实际温度，从而造成晶圆加热不到位、工艺不达标的严重后果。
此外，配置晶圆加热设备的加热参数时，工程师需要依赖自身经验，根据高温计读数反复调整晶圆加热设备的加热参数，以期在某个区间内加热灯管保持相对准确的配置温度。然而，一方面个人主观经验时有偏差，另一方面赖以判断的高温计读数准确性欠佳，因此此种方式难以适应工艺条件下对于加热温度的精确要求。另外，由于晶圆加热设备中通常包含一个主加热管和若干个辅加热管，而工艺腔体内各加热管设置的位置不同会导致各加热管的加热效果不同，因此若统一配置各加热管的加热参数，多个加热管之间将无法很好的协同工作，使得晶圆片温度难以准确地达到预设温度。
发明内容
本发明提供一种晶圆加热设备的参数确定模型训练方法、加热方法和装置，用以解决现有技术中晶圆加热设备难以准确加热到预设温度，难以适应工艺条件下对于晶圆温度的精确要求的缺陷。
本发明提供一种晶圆加热设备的参数确定模型训练方法，其中，部署于工艺腔体内部的晶圆加热设备包括主加热管和辅加热管，用于将所述工艺腔体内的晶圆的各个部位加热到指定温度，包括：
步骤S101，将任一目标加热温度输入至参数确定模型中，得到所述参数确定模型输出的所述晶圆加热设备的样本参数；所述样本参数包括所述主加热管和辅加热管分别对应的加热参数；
步骤S102，基于所述样本参数设置所述晶圆加热设备，并基于所述晶圆加热设备对所述晶圆加热后，获取多个热电偶测得的所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度；所述多个热电偶是基于所述晶圆在所述工艺腔体内的部署位置设置的；
步骤S103，基于所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度；
步骤S104，若所述晶圆各个部位对应的样本实际温度和所述任一目标加热温度之间的温度差异大于预设阈值，则对所述参数确定模型进行反向参数更新，并跳转执行步骤S101；否则，结束所述参数确定模型的训练流程。
根据本发明提供的一种晶圆加热设备的参数确定模型训练方法，所述基于所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度，之后还包括：
获取所述工艺腔体内设置的高温计测得的样本高温计温度；
基于所述晶圆各个部位对应的样本实际温度和所述样本高温计温度，建立晶圆实际温度与所述高温计测得的高温计温度之间的关联关系；
其中，所述关联关系用于在利用训练好的参数确定模型确定工艺条件下晶圆理想温度对应的所述晶圆加热设备的参数，并利用所述晶圆加热设备加热后，确定所述高温计测得的高温计温度对应的晶圆实际温度，以基于所述晶圆理想温度和所述晶圆实际温度之间的差异，对所述晶圆加热设备进行维护。
根据本发明提供的一种晶圆加热设备的参数确定模型训练方法，所述基于工艺条件对应的晶圆理想温度和所述晶圆实际温度之间的差异，对所述晶圆加热设备进行维护，具体包括：
若所述晶圆理想温度和所述晶圆实际温度之间的差异大于第一预设值，则确定所述主加热管为维护对象，并重新训练所述参数确定模型；
若所述晶圆理想温度和所述晶圆实际温度之间的差异小于第一预设值且大于第二预设值，则确定所述辅加热管为维护对象，并重新训练所述参数确定模型；
若所述晶圆理想温度和所述晶圆实际温度之间的差异小于第二预设值且大于第三预设值，则微调所述参数确定模型。
根据本发明提供的一种晶圆加热设备的参数确定模型训练方法，所述基于所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度，具体包括：
基于所述工艺腔体的工艺类型，确定所述工艺腔体内注入的气体类型；
基于所述工艺腔体内注入的气体类型对应的热传导系数、所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度和所述热电偶与所述晶圆之间的距离，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度。
根据本发明提供的一种晶圆加热设备的参数确定模型训练方法，所述基于所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度，具体包括：
基于温度修正模型，利用所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位的样本实际温度；
其中，所述温度修正模型是基于实验环境下测得的实验晶圆各个部位对应的热电偶温度和所述实验晶圆各个部位对应的真实温度训练得到的；所述实验环境中的实验热电偶和实验晶圆是基于工艺腔体内所述热电偶与所述晶圆之间的距离设置的，所述实验环境中注入的气体类型是基于所述工艺腔体的工艺类型确定的。
根据本发明提供的一种晶圆加热设备的参数确定模型训练方法，所述若所述晶圆各个部位对应的样本实际温度和所述任一目标加热温度之间的温度差异大于预设阈值，则对所述参数确定模型进行反向参数更新，具体包括：
计算所述晶圆各个部位对应的样本实际温度和所述任一目标加热温度之间的温度差异；
若所述晶圆任一部位对应的样本实际温度和所述任一目标加热温度之间的温度差异大于所述预设阈值，则对所述参数确定模型进行反向参数更新。
根据本发明提供的一种晶圆加热设备的参数确定模型训练方法，所述结束所述参数确定模型的训练流程，具体包括：
将所述参数确定模型当前的模型参数与所述晶圆加热设备的设备号之间建立映射关系；
将所述映射关系保存在数据库中。
本发明还提供一种晶圆加热设备的加热方法，包括：
确定工艺条件下的晶圆理想温度；
将所述晶圆理想温度输入至当前工艺腔体内的晶圆加热设备对应的参数确定模型中，得到所述参数确定模型输出的所述晶圆加热设备对应的参数；其中，所述参数确定模型是基于上述任一种所述晶圆加热设备的参数确定模型训练方法训练得到的；
基于所述参数设置所述晶圆加热设备，以基于所述晶圆加热设备对所述工艺腔体内的晶圆进行加热。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述晶圆加热设备的参数确定模型训练方法或晶圆加热设备的加热方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述晶圆加热设备的参数确定模型训练方法或晶圆加热设备的加热方法的步骤。
本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述晶圆加热设备的参数确定模型训练方法或晶圆加热设备的加热方法的步骤。
本发明提供的晶圆加热设备的参数确定模型训练方法、加热方法和装置，利用参数确定模型确定任一目标加热温度对应的主加热管和辅加热管的加热参数，基于上述加热参数设置各加热管，并基于各加热管对晶圆加热后，获取多个热电偶测得的晶圆各个部位对应的样本热电偶温度，随后基于晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、热电偶与晶圆之间的距离，以及工艺腔体的工艺类型，对样本热电偶温度进行修正，得到晶圆各个部位对应的样本实际温度，以更精确地反映不同样本参数配置下晶圆加热设备的加热效果是否足以将晶圆各个部位准确加热到目标加热温度，从而优化参数确定模型的训练效果；若晶圆各个部位对应的样本实际温度和该目标加热温度之间的温度差异大于预设阈值，则对参数确定模型进行反向参数更新，提升了参数确定模型的训练效果，提高了晶圆加热设备参数确定的精确性，利用该参数配置晶圆加热设备后，晶圆加热设备即可准确地将晶圆各个部位加热到工程师指定的晶圆理想温度，从而满足工艺条件下对于晶圆加热设备加热效果高精准性的要求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的晶圆加热设备的参数确定模型训练方法的流程示意图；
图2是本发明提供的晶圆加热设备的加热方法的流程示意图；
图3是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例提供的晶圆加热设备的参数确定模型训练方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
步骤S101，将任一目标加热温度输入至参数确定模型中，得到所述参数确定模型输出的所述晶圆加热设备的样本参数；所述样本参数包括所述主加热管和辅加热管分别对应的加热参数；
步骤S102，基于所述样本参数设置所述晶圆加热设备，并基于所述晶圆加热设备对所述晶圆加热后，获取多个热电偶测得的所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度；所述多个热电偶是基于所述晶圆在所述工艺腔体内的部署位置设置的；
步骤S103，基于所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度；
步骤S104，若所述晶圆各个部位对应的样本实际温度和所述任一目标加热温度之间的温度差异大于预设阈值，则对所述参数确定模型进行反向参数更新，并跳转执行步骤S101；否则，结束所述参数确定模型的训练流程。
此处，晶圆加热设备部署于工艺腔体内部，用于对工艺腔体内的晶圆进行加热。晶圆加热设备包括一个主加热管和若干个辅加热管，通常情况下，可以设置四个辅加热管。主加热管通常设置在工艺腔体内的中心部位，而辅加热管可以根据工艺腔体内各个其他部件的部署位置选择合适的位置进行固定，只要能够对晶圆进行均匀加热、将晶圆各个部位加热到指定温度即可。由于不同工艺腔体内晶圆加热设备的主辅加热管设置的位置有所不同，各加热管的加热效果不同，因此可以针对任一工艺腔体内的晶圆加热设备，单独设置和训练一个该晶圆加热设备对应的参数确定模型。该参数确定模型可以用于基于用户输入的目标加热温度，自动确定晶圆加热设备的参数，以根据该参数配置晶圆加热设备使得可以精确地将晶圆加热到该目标加热温度。其中，参数确定模型会分别确定晶圆加热设备中各个加热管的加热参数，以保证各个加热管可以更好地协同工作，共同将晶圆各个部位均加热到目标加热温度。
可见，晶圆加热设备的加热效果依赖于其对应的参数确定模型的性能，故需要优化参数确定模型的训练过程。在训练参数确定模型之前，可以预先在工艺腔体内部安装多个热电偶，以测量晶圆各个部位的温度，作为晶圆加热设备各种参数的加热效果的间接依据。此处，热电偶的部署位置可以基于晶圆在工艺腔体内的部署位置确定，例如可以均匀安装在固定晶圆的顶针下部。
开始训练参数确定模型后，可以根据工艺腔体需要进行的工艺类型设定若干个目标加热温度。将任一目标加热温度输入到参数确定模型中进行参数预测，得到参数确定模型输出的晶圆加热设备的样本参数。其中，样本参数包括主加热管和辅加热管各自对应的加热参数，加热参数可以包括参数输出功率值、工作电流值、工作电压值和负载功率值等。为了判断参数确定模型当前输出的样本参数是否能够使得晶圆加热设备准确地将晶圆加热到上述目标加热温度，即参数确定模型的训练是否足够充分，可以基于该样本参数设置晶圆加热设备，并利用该晶圆加热设备对晶圆进行加热，然后获取上述设置的热电偶测得的晶圆各个部位对应的样本热电偶温度。此处，由于热电偶设置的位置非常贴近于晶圆，因此热电偶测得的温度相较于高温计可以更接近晶圆的实际温度。然而，由于热电偶本身存在测量误差，且热电偶与晶圆之间仍存在一定的距离（即使距离很小），因此热电偶测得的晶圆各个部位对应的样本热电偶温度仍然不能等同于晶圆的实际温度，因此无法非常精确地反映该样本参数配置下的晶圆加热设备的加热效果。
对此，可以基于热电偶测得的晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、各个热电偶与晶圆之间的距离，以及工艺腔体的工艺类型，对上述样本热电偶温度进行修正，得到晶圆各个部位对应的样本实际温度。该样本实际温度可以认为是晶圆对应部位的真实温度。以热电偶的个数为3个为例，热电偶1、热电偶2和热电偶3测得的样本热电偶温度表示为Temp1、Temp2和Temp3。以热电偶1为例，可以基于热电偶1测得的样本热电偶温度Temp1、热电偶1与晶圆之间的距离D1以及工艺腔体的工艺类型，对样本热电偶温度Temp1进行修正，得到晶圆上靠近热电偶1的位置处的样本实际温度T1。
此处，任一热电偶与晶圆对应部位之间的距离越大，从晶圆对应部位到该热电偶处的热损耗越大，该热电偶测得的样本热电偶温度与晶圆对应部位处的样本实际温度之间的差异越大。另外，工艺腔体的工艺类型决定了工艺腔体内注入的特殊气体的类型，而不同类型的气体的热传导速率不同，因而导致热电偶测得的样本热电偶温度与晶圆对应部位处的样本实际温度之间的差异不同。可见，热电偶与晶圆之间的距离以及工艺腔体的工艺类型均能对晶圆到热电偶处的热损耗产生影响。因此，在对样本热电偶温度进行修正时，可以参考热电偶与晶圆之间的距离以及工艺腔体的工艺类型，预测样本热电偶温度与晶圆对应部位处的样本实际温度之间的差异，从而根据样本热电偶温度反推样本实际温度。
由于晶圆各个部位对应的样本实际温度可以反映晶圆各个部位的真实温度，故相对于样本热电偶温度而言，可以更精确地反映不同样本参数配置下晶圆加热设备的加热效果是否足以将晶圆各个部位准确加热到目标加热温度，从而优化参数确定模型的训练效果。具体而言，可以确定晶圆各个部位对应的样本实际温度和上述目标加热温度之间的温度差异。若该温度差异大于预设阈值，表明参数确定模型确定的样本参数所配置的晶圆加热设备无法将晶圆各个部位准确加热到目标加热温度，当前的参数确定模型仍需进一步优化。因此，可以基于晶圆各个部位对应的样本实际温度和上述目标加热温度之间的温度差异，反向更新参数确定模型的模型参数，然后跳转执行步骤S101，进入下一轮的模型训练。
若该温度差异小于等于预设阈值，表明参数确定模型确定的样本参数所配置的晶圆加热设备已经可以将晶圆各个部位准确加热到目标加热温度（误差可以忽略不计），当前的参数确定模型可以满足工艺需求，故可以停止训练，并保存当前参数确定模型的模型参数。训练完毕后，即可拆除工艺腔体内安装的热电偶。
基于训练好的参数确定模型，工程师可以只用将工艺条件下需要的晶圆理想温度输入到参数确定模型中，即可得到准确的晶圆加热设备中各加热管的参数，提高了晶圆加热设备参数确定的精确性，利用该参数配置晶圆加热设备后，晶圆加热设备即可准确地将晶圆各个部位加热到工程师指定的晶圆理想温度，从而满足工艺条件下对于晶圆加热设备加热效果高精准性的要求。
本发明实施例提供的方法，利用参数确定模型确定任一目标加热温度对应的主加热管和辅加热管的加热参数，基于上述加热参数设置各加热管，并基于各加热管对晶圆加热后，获取多个热电偶测得的晶圆各个部位对应的样本热电偶温度，随后基于晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、热电偶与晶圆之间的距离，以及工艺腔体的工艺类型，对样本热电偶温度进行修正，得到晶圆各个部位对应的样本实际温度，以更精确地反映不同样本参数配置下晶圆加热设备的加热效果是否足以将晶圆各个部位准确加热到目标加热温度，从而优化参数确定模型的训练效果；若晶圆各个部位对应的样本实际温度和该目标加热温度之间的温度差异大于预设阈值，则对参数确定模型进行反向参数更新，提升了参数确定模型的训练效果，提高了晶圆加热设备参数确定的精确性，利用该参数配置晶圆加热设备后，晶圆加热设备即可准确地将晶圆各个部位加热到工程师指定的晶圆理想温度，从而满足工艺条件下对于晶圆加热设备加热效果高精准性的要求。
基于上述实施例，所述基于所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度，之后还包括：
获取所述工艺腔体内设置的高温计测得的样本高温计温度；
基于所述晶圆各个部位对应的样本实际温度和所述样本高温计温度，建立晶圆实际温度与所述高温计测得的高温计温度之间的关联关系；
其中，所述关联关系用于在利用训练好的参数确定模型确定工艺条件下晶圆理想温度对应的所述晶圆加热设备的参数，并利用所述晶圆加热设备加热后，确定所述高温计测得的高温计温度对应的晶圆实际温度，以基于所述晶圆理想温度和所述晶圆实际温度之间的差异，对所述晶圆加热设备进行维护。
此处，在晶圆加热设备实际投入使用后，可以利用工艺腔体内设置的高温计的高温计读数预测晶圆加热设备的加热效果是否退化，以及时对晶圆加热设备进行维护。
具体而言，在晶圆加热设备的参数确定模型的训练末期（例如晶圆各个部位对应的样本实际温度和该目标加热温度之间的温度差异略大于预设阈值），可以在对样本热电偶温度进行修正，得到晶圆各个部位对应的样本实际温度之后，获取工艺腔体内设置的高温计当前测得的样本高温计温度。基于晶圆各个部位对应的样本实际温度和样本高温计温度，建立晶圆实际温度与高温计测得的高温计温度之间的关联关系。基于该关联关系，可以根据高温计测得到的高温计温度反推晶圆的实际温度。
上述关联关系在应用阶段具体可以用于在利用训练好的参数确定模型确定工艺条件下晶圆理想温度对应的晶圆加热设备的参数，并利用配置好的晶圆加热设备加热后，确定高温计测得的高温计温度对应的晶圆实际温度，从而可以基于晶圆理想温度和晶圆实际温度之间的差异，判断晶圆加热设备的加热效果是否退化，并及时对晶圆加热设备进行维护，保障晶圆加热设备的加热效果能够满足工艺条件。
基于上述任一实施例，所述基于工艺条件对应的晶圆理想温度和所述晶圆实际温度之间的差异，对所述晶圆加热设备进行维护，具体包括：
若所述晶圆理想温度和所述晶圆实际温度之间的差异大于第一预设值，则确定所述主加热管为维护对象，并重新训练所述参数确定模型；
若所述晶圆理想温度和所述晶圆实际温度之间的差异小于第一预设值且大于第二预设值，则确定所述辅加热管为维护对象，并重新训练所述参数确定模型；
若所述晶圆理想温度和所述晶圆实际温度之间的差异小于第二预设值且大于第三预设值，则微调所述参数确定模型。
具体地，可以预先设置三个数值，即第一预设值、第二预设值和第三预设值，且第一预设值大于第二预设值，第二预设值大于第三预设值。若上述晶圆理想温度和上述晶圆实际温度之间的差异大于第一预设值，表明晶圆实际温度与晶圆理想温度之间存在较大差异，晶圆加热设备的加热性能退化明显，因此可以确定晶圆加热设备中的主加热管为维护对象，对主加热管进行更换或维修，并重新训练维护后的晶圆加热设备的参数确定模型。
若上述晶圆理想温度和上述晶圆实际温度之间的差异小于第一预设值且大于第二预设值，表明晶圆实际温度与晶圆理想温度之间存在不明显差异，晶圆加热设备的加热性能存在较轻程度的退化现象，因此可以确定晶圆加热设备中的辅加热管为维护对象，对辅加热管进行更换或维修，并重新训练维护后的晶圆加热设备的参数确定模型。
若上述晶圆理想温度和上述晶圆实际温度之间的差异小于第二预设值且大于第三预设值，表明晶圆实际温度与晶圆理想温度之间存在轻微差异，晶圆加热设备的加热性能没有退化，但对应的参数确定模型确定晶圆加热设备参数的精确性有待调整，因此可以微调该晶圆加热设备的参数确定模型，以进一步提升参数确定模型确定晶圆加热设备参数的精确性。
基于上述任一实施例，基于所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度，具体包括：
基于所述工艺腔体的工艺类型，确定所述工艺腔体内注入的气体类型；
基于所述工艺腔体内注入的气体类型对应的热传导系数、所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度和所述热电偶与所述晶圆之间的距离，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度。
具体地，在对样本热电偶温度进行修正时，可以基于工艺腔体的工艺类型，确定该工艺腔体内注入的特殊气体的气体类型，例如氦气、氮气等。根据该特殊气体的气体类型，可以确定该特殊气体的气体类型对应的热传导系数。由于晶圆和热电偶之间充斥着该特殊气体，因此特殊气体的热传导系数会影响晶圆到热电偶的热损耗。此外，各个热电偶与晶圆对应部位之间的距离同样会影响晶圆到热电偶的热损耗，其中热电偶与晶圆对应部位的距离越大，则热损耗越大。因此，可以基于工艺腔体内注入的气体类型对应的热传导系数、晶圆各个部位对应的样本热电偶温度和各个热电偶与晶圆对应部位之间的距离，计算晶圆各个部位到相应热电偶的热损耗，并基于该热损耗对相应的样本热电偶温度进行修正，从而得到晶圆各个部位对应的样本实际温度。
基于上述任一实施例，所述基于所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度，具体包括：
基于温度修正模型，利用所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位的样本实际温度；
其中，所述温度修正模型是基于实验环境下测得的实验晶圆各个部位对应的热电偶温度和所述实验晶圆各个部位对应的真实温度训练得到的；所述实验环境中的实验热电偶和实验晶圆是基于工艺腔体内所述热电偶与所述晶圆之间的距离设置的，所述实验环境中注入的气体类型是基于所述工艺腔体的工艺类型确定的。
具体地，考虑到晶圆到热电偶之间的热损耗的计算准确性可能不足，因此可以训练一个温度修正模型，自主学习晶圆各个部位对应的样本热电偶温度与样本实际温度之间的映射关系，从而基于该映射关系将样本热电偶温度修正为对应的样本实际温度。在训练温度修正模型时，可以在工艺腔体以外建立一个与工艺腔体内部环境一致的测试环境，在该测试环境内可以直接测得晶圆各部位的真实温度。其中，为了与工艺腔体内部环境保持一致，实验环境中的实验热电偶和实验晶圆是基于工艺腔体内热电偶与晶圆之间的距离设置的，实验环境中注入的气体类型是基于工艺腔体的工艺类型确定的。
基于实验环境下测得的实验晶圆各个部位对应的热电偶温度和实验晶圆各个部位对应的真实温度，温度修正模型学习并建立晶圆各个部位对应的样本热电偶温度与样本实际温度之间的映射关系，得到训练好的温度修正模型。基于训练好的温度修正模型，将晶圆各个部位对应的样本热电偶温度输入到温度修正模型中，该模型可以基于自身学习到的上述映射关系对样本热电偶温度进行修正，得到晶圆各个部位的样本实际温度。
基于上述任一实施例，所述若所述晶圆各个部位对应的样本实际温度和所述任一目标加热温度之间的温度差异大于预设阈值，则对所述参数确定模型进行反向参数更新，具体包括：
计算所述晶圆各个部位对应的样本实际温度和所述任一目标加热温度之间的温度差异；
若所述晶圆任一部位对应的样本实际温度和所述任一目标加热温度之间的温度差异大于所述预设阈值，则对所述参数确定模型进行反向参数更新。
具体地，多个热电偶分别测的是晶圆不同部位的温度，得到晶圆各部位对应的样本实际温度。由于工艺条件下需要将晶圆的各个部位均准确地加热到预设温度，因此需要晶圆不同部位的温度同时达到预设温度。对此，在训练参数确定模型时，可以分别计算晶圆各个部位对应的样本实际温度和输入到参数确定模型中的目标加热温度之间的温度差异。若晶圆任一部位对应的样本实际温度和该目标加热温度之间的温度差异大于预设阈值，表明该晶圆加热设备的加热效果没有达到预期，因此需要对参数确定模型进行反向参数更新，以提升参数确定模型确定晶圆加热设备参数的精确性。
基于上述任一实施例，所述结束所述参数确定模型的训练流程，具体包括：
将所述参数确定模型当前的模型参数与所述晶圆加热设备的设备号之间建立映射关系；
将所述映射关系保存在数据库中。
具体地，由于该参数确定模型是与当前工艺腔体内的晶圆加热设备一一对应的，因此在参数确定模型训练完毕后，可以在参数确定模型当前的模型参数与该晶圆加热设备的设备号之间建立映射关系，并将该映射关系保存在数据库中。待该晶圆加热设备投入实际应用阶段后，可以根据该晶圆加热设备的设备号在数据库中检索其对应的参数确定模型的模型参数，从而得到其对应的训练好的参数确定模型。
基于上述任一实施例，图2为本发明实施例提供的晶圆加热设备的加热方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括：
步骤210，确定工艺条件下的晶圆理想温度；
步骤220，将所述晶圆理想温度输入至当前工艺腔体内的晶圆加热设备对应的参数确定模型中，得到所述参数确定模型输出的所述晶圆加热设备对应的参数；其中，所述参数确定模型是基于上述任一实施例提供的晶圆加热设备的参数确定模型训练方法训练得到的；
步骤230，基于所述参数设置所述晶圆加热设备，以基于所述晶圆加热设备对所述工艺腔体内的晶圆进行加热。
具体地，根据当前工艺腔体内部署的晶圆加热设备的设备号在数据库中检索其对应的参数确定模型的模型参数，从而得到其对应的训练好的参数确定模型。接收工程师指定的工艺条件对应的晶圆理想温度。将该晶圆理想温度输入至当前工艺腔体内的晶圆加热设备对应的参数确定模型中，该参数确定模型基于该晶圆理想温度确定并输出该晶圆加热设备对应的参数，包括主加热管和各个辅加热管各自对应的加热参数。其中，该参数确定模型是基于上述任一实施例提供的晶圆加热设备的参数确定模型训练方法训练得到的。基于上述参数分别设置晶圆加热设备中的主加热管和辅加热管，以基于该晶圆加热设备中的主加热管和辅加热管对工艺腔体内的晶圆进行加热，从而将该晶圆的各个部位准确地加热到该晶圆理想温度。
图3示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)310、通信接口(Communications Interface)320、存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储器330中的逻辑指令，以执行晶圆加热设备的参数确定模型训练方法，该方法包括：步骤S101，将任一目标加热温度输入至参数确定模型中，得到所述参数确定模型输出的所述晶圆加热设备的样本参数；所述样本参数包括所述主加热管和辅加热管分别对应的加热参数；步骤S102，基于所述样本参数设置所述晶圆加热设备，并基于所述晶圆加热设备对所述晶圆加热后，获取多个热电偶测得的所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度；所述多个热电偶是基于所述晶圆在所述工艺腔体内的部署位置设置的；步骤S103，基于所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度；步骤S104，若所述晶圆各个部位对应的样本实际温度和所述任一目标加热温度之间的温度差异大于预设阈值，则对所述参数确定模型进行反向参数更新，并跳转执行步骤S101；否则，结束所述参数确定模型的训练流程。
此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的晶圆加热设备的参数确定模型训练方法，该方法包括：步骤S101，将任一目标加热温度输入至参数确定模型中，得到所述参数确定模型输出的所述晶圆加热设备的样本参数；所述样本参数包括所述主加热管和辅加热管分别对应的加热参数；步骤S102，基于所述样本参数设置所述晶圆加热设备，并基于所述晶圆加热设备对所述晶圆加热后，获取多个热电偶测得的所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度；所述多个热电偶是基于所述晶圆在所述工艺腔体内的部署位置设置的；步骤S103，基于所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度；步骤S104，若所述晶圆各个部位对应的样本实际温度和所述任一目标加热温度之间的温度差异大于预设阈值，则对所述参数确定模型进行反向参数更新，并跳转执行步骤S101；否则，结束所述参数确定模型的训练流程。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的晶圆加热设备的参数确定模型训练方法，该方法包括：步骤S101，将任一目标加热温度输入至参数确定模型中，得到所述参数确定模型输出的所述晶圆加热设备的样本参数；所述样本参数包括所述主加热管和辅加热管分别对应的加热参数；步骤S102，基于所述样本参数设置所述晶圆加热设备，并基于所述晶圆加热设备对所述晶圆加热后，获取多个热电偶测得的所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度；所述多个热电偶是基于所述晶圆在所述工艺腔体内的部署位置设置的；步骤S103，基于所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度；步骤S104，若所述晶圆各个部位对应的样本实际温度和所述任一目标加热温度之间的温度差异大于预设阈值，则对所述参数确定模型进行反向参数更新，并跳转执行步骤S101；否则，结束所述参数确定模型的训练流程。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种晶圆加热设备的参数确定模型训练方法，其中，部署于工艺腔体内部的晶圆加热设备包括主加热管和辅加热管，用于将所述工艺腔体内的晶圆的各个部位加热到指定温度，其特征在于，包括：
步骤S101，将任一目标加热温度输入至参数确定模型中，得到所述参数确定模型输出的所述晶圆加热设备的样本参数；所述样本参数包括所述主加热管和辅加热管分别对应的加热参数；
步骤S102，基于所述样本参数设置所述晶圆加热设备，并基于所述晶圆加热设备对所述晶圆加热后，获取多个热电偶测得的所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度；所述多个热电偶是基于所述晶圆在所述工艺腔体内的部署位置设置的；
步骤S103，基于所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度；
步骤S104，若所述晶圆各个部位对应的样本实际温度和所述任一目标加热温度之间的温度差异大于预设阈值，则对所述参数确定模型进行反向参数更新，并跳转执行步骤S101；否则，结束所述参数确定模型的训练流程；
所述基于所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度，具体包括：
基于所述工艺腔体的工艺类型，确定所述工艺腔体内注入的气体类型；基于所述工艺腔体内注入的气体类型对应的热传导系数、所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度和所述热电偶与所述晶圆之间的距离，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度；
或，基于温度修正模型，利用所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位的样本实际温度；
其中，所述温度修正模型是基于实验环境下测得的实验晶圆各个部位对应的热电偶温度和所述实验晶圆各个部位对应的真实温度训练得到的；所述实验环境中的实验热电偶和实验晶圆是基于工艺腔体内所述热电偶与所述晶圆之间的距离设置的，所述实验环境中注入的气体类型是基于所述工艺腔体的工艺类型确定的。
2.根据权利要求1所述的晶圆加热设备的参数确定模型训练方法，其特征在于，所述基于所述晶圆各个部位对应的样本热电偶温度、所述热电偶与所述晶圆之间的距离，以及所述工艺腔体的工艺类型，对所述样本热电偶温度进行修正，得到所述晶圆各个部位对应的样本实际温度，之后还包括：
获取所述工艺腔体内设置的高温计测得的样本高温计温度；
基于所述晶圆各个部位对应的样本实际温度和所述样本高温计温度，建立晶圆实际温度与所述高温计测得的高温计温度之间的关联关系；
其中，所述关联关系用于在利用训练好的参数确定模型确定工艺条件下晶圆理想温度对应的所述晶圆加热设备的参数，并利用所述晶圆加热设备加热后，确定所述高温计测得的高温计温度对应的晶圆实际温度，以基于所述晶圆理想温度和所述晶圆实际温度之间的差异，对所述晶圆加热设备进行维护。
3.根据权利要求2所述的晶圆加热设备的参数确定模型训练方法，其特征在于，所述基于工艺条件对应的晶圆理想温度和所述晶圆实际温度之间的差异，对所述晶圆加热设备进行维护，具体包括：
若所述晶圆理想温度和所述晶圆实际温度之间的差异大于第一预设值，则确定所述主加热管为维护对象，并重新训练所述参数确定模型；
若所述晶圆理想温度和所述晶圆实际温度之间的差异小于第一预设值且大于第二预设值，则确定所述辅加热管为维护对象，并重新训练所述参数确定模型；
若所述晶圆理想温度和所述晶圆实际温度之间的差异小于第二预设值且大于第三预设值，则微调所述参数确定模型。
4.根据权利要求1所述的晶圆加热设备的参数确定模型训练方法，其特征在于，所述若所述晶圆各个部位对应的样本实际温度和所述任一目标加热温度之间的温度差异大于预设阈值，则对所述参数确定模型进行反向参数更新，具体包括：
计算所述晶圆各个部位对应的样本实际温度和所述任一目标加热温度之间的温度差异；
若所述晶圆任一部位对应的样本实际温度和所述任一目标加热温度之间的温度差异大于所述预设阈值，则对所述参数确定模型进行反向参数更新。
5.根据权利要求1所述的晶圆加热设备的参数确定模型训练方法，其特征在于，所述结束所述参数确定模型的训练流程，具体包括：
将所述参数确定模型当前的模型参数与所述晶圆加热设备的设备号之间建立映射关系；
将所述映射关系保存在数据库中。
6.一种晶圆加热设备的加热方法，其特征在于，包括：
确定工艺条件下的晶圆理想温度；
将所述晶圆理想温度输入至当前工艺腔体内的晶圆加热设备对应的参数确定模型中，得到所述参数确定模型输出的所述晶圆加热设备对应的参数；其中，所述参数确定模型是基于权利要求1至5任一项所述晶圆加热设备的参数确定模型训练方法训练得到的；
基于所述参数设置所述晶圆加热设备，以基于所述晶圆加热设备对所述工艺腔体内的晶圆进行加热。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述晶圆加热设备的参数确定模型训练方法或如权利要求6所述晶圆加热设备的加热方法的步骤。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述晶圆加热设备的参数确定模型训练方法或如权利要求6所述晶圆加热设备的加热方法的步骤。
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| US20130130184A1 (en) * | 2011-11-21 | 2013-05-23 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | Apparatus and Method for Controlling Wafer Temperature |
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