CN116844932B - 高温SiC离子注入系统及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种高温SiC离子注入系统及其方法，其在进行高温SiC离子注入过程中，通过数据处理和分析算法来对于注入过程中的注入能量值、注入剂量值以及扫描移动速度值进行时序协同关联分析，以基于离子注入机的注入能量和注入剂量与所述离子注入机的扫描移动速度之间的协同控制来优化注入层的均匀度，以改善SiC功率器件的性能和可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及智能化离子注入技术领域，尤其涉及一种高温SiC离子注入系统及其方法。
背景技术
掺杂是将一定数量的杂质掺入到半导体材料的工艺，是为了改变半导体材料的电学特性，从而得到所需的电学参数。掺杂的方法主要有扩散法和离子注入法，在传统的Si功率器件工艺中，高温扩散和离子注入是最主要的掺杂方法，两者各有优缺点。一般来讲，高温扩散工艺简单，设备相对便宜，掺杂分布轮廓是等向性的，并且高温扩散工艺引入的晶格损伤低。而离子注入工艺复杂设备昂贵，但是离子注入的主要好处是能够使得杂质掺入量得到较为精准的控制，保持好的重复性，同时离子注入的加工工艺温度比扩散低。
在SiC功率器件掺杂工艺中，常用的掺杂元素有：N型掺杂，氮(N)元素和磷(P)元素；P型掺杂，铝(Al)元素和硼(B)元素，由于掺杂元素在Si中的扩散系数比较高，所以在1200℃左右就可以实现高温扩散掺杂。与Si中扩散系数相比，铝元素、硼元素和氮元素在SiC中的扩散系数都很低，而SiC中需要2000℃以上的极高温度才能得到合理的扩散系数，而如此的高温扩散会带来多种问题：高温引入多种扩散缺陷会恶化器件的电学性能，无法使用常见的光刻胶作为掩膜等。所以离子注入工艺自然而然成为了SiC掺杂的较好选择。
目前，现有的离子注入工艺是通过使用离子注入机，将所需的掺杂元素离子注入SiC材料中的特定区域。为了实现离子注入区域均匀的掺杂浓度分布，工程师通常采用多步离子注入的方式，通过调节注入能量和剂量来控制掺杂区域的浓度和深度分布。离子注入机通过多次扫描晶圆表面的方式，实现对晶圆表面的均匀注入。
在高温SiC离子注入系统中，控制注入层的均匀度是非常重要的。注入层的均匀度直接影响到掺杂效果和器件性能。然而，传统的离子注入系统通常通过人工经验和设定参数进行离子注入控制，缺乏实时反馈机制。这意味着在注入过程中无法及时检测和调整参数，导致可能出现不均匀注入或过度注入的情况。此外，传统的离子注入控制通常是静态的，无法根据实际情况在离子注入过程中进行自适应调节。例如，对于不同的材料、器件结构或工艺要求，由于离子注入过程的复杂性，需要在注入过程中实时调整注入参数和扫描速度等参数，传统方法往往无法灵活应对。
因此，期望一种优化的高温SiC离子注入系统。
发明内容
本发明实施例提供一种高温SiC离子注入系统及其方法，其在进行高温SiC离子注入过程中，通过数据处理和分析算法来对于注入过程中的注入能量值、注入剂量值以及扫描移动速度值进行时序协同关联分析，以基于离子注入机的注入能量和注入剂量与所述离子注入机的扫描移动速度之间的协同控制来优化注入层的均匀度，以改善SiC功率器件的性能和可靠性。
本发明实施例还提供了一种高温SiC离子注入系统，包括离子源、等离子体、吸出组件、分析磁体、离子束、加速管、工艺腔、扫描盘和控制器，其特征在于，所述控制器用于控制所述扫描盘的扫描移动速度值。
本发明实施例还提供了一种高温SiC离子注入方法，其包括：
获取预定时间段内多个预定时间点的注入能量值和注入剂量值，以及，所述多个预定时间点的扫描移动速度值；
对所述多个预定时间点的注入能量值、注入剂量值和扫描移动速度值进行时序协同关联分析以得到多参数时序关联特征；
基于所述多参数时序关联特征，确定当前时间点的扫描移动速度值应增大或应减小。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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。在附图中：
图1A为SiC和Si中主要掺杂杂质的扩散常数对比图。
图1B为SiC中不同退火温度下，氮元素和磷元素的电激活率图。
图1C为碳化硅高能离子注入设备示意图。
图1D为多步能量离子注入与晶圆表面掺杂浓度分布对比图。
图1E为离子注入过程中离子注入机的移动轨迹图。
图2为本发明实施例中提供的一种高温SiC离子注入系统的框图。
图3为本发明实施例中提供的一种高温SiC离子注入系统中所述控制器的框图。
图4为本发明实施例中提供的一种高温SiC离子注入方法的流程图。
图5为本发明实施例中提供的一种高温SiC离子注入方法的系统架构的示意图。
图6为本发明实施例中提供的一种高温SiC离子注入系统的应用场景图。
实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
除非另有说明，本申请实施例所使用的所有技术和科学术语与本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本申请中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本申请的范围。
在本申请实施例记载中，需要说明的是，除非另有说明和限定，术语“连接”应做广义理解，例如，可以是电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
需要说明的是，本申请实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。应该理解“第一\第二\第三”区分的对象在适当情况下可以互换，以使这里描述的本申请的实施例可以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
掺杂是半导体工艺中的一项重要步骤，通过向半导体材料中引入特定类型的杂质（也称为掺杂剂）来改变其电学特性。掺杂的目的是调节半导体材料的导电性、载流子浓度和能带结构，以实现所需的电学性能。
掺杂，是将一定数量的杂质掺入到半导体材料的工艺，是为了改变半导体材料的电学特性，从而得到所需的电学参数。掺杂的方法主要有扩散和离子注入，两种方法在分立器件或集成电路中都有用得到，并且两者可以说是互补的，比如说，扩散可应用于形成深结，离子注入可形成浅结。
在传统的Si功率器件工艺中，高温扩散和离子注入是最主要的掺杂控制方法，两者各有优缺点。
一般来讲，高温扩散工艺简单，设备相对便宜，掺杂分布轮廓是等向性的，并且高温扩散工艺引入的晶格损伤低。而离子注入工艺复杂设备昂贵，但是离子注入的主要好处是能够使得杂质掺入量得到较为精准的控制，保持好的重复性，同时离子注入的加工工艺温度比扩散低。
进一步地，在SiC功率器件掺杂工艺中，常用的掺杂元素有：N型掺杂，氮(N)元素和磷(P)元素；P型掺杂，铝(Al)元素和硼(B)元素，它们的电离能和溶解极限如下表1所示：
表1 SiC中常见掺杂元素的电离能和溶解极限
图1A对比了一下SiC和Si中主要掺杂杂质的扩散常数，可以看到由于掺杂元素在Si中的扩散系数比较高，所以在1200℃左右就可以实现高温扩散掺杂。
与Si中扩散系数相比，铝元素、硼元素和氮元素在SiC中的扩散系数都很低，上图没有列出SiC中磷(P)元素的扩散系数，但在2200℃下磷的扩散系数为4.18*10-19cm2/s。所以SiC中需要2000℃以上的极高温度才能得到合理的扩散系数，而如此的高温扩散会带来多种问题：高温引入多种扩散缺陷会恶化器件的电学性能，无法使用常见的光刻胶作为掩膜等。所以离子注入工艺自然而然成为了SiC掺杂的唯一选择。
离子注入过程中，离子因为与衬底晶格原子碰撞逐渐失去能量，同时会将能量转移给碰撞原子。这些转移的能量会使碰撞原子从晶格的束缚能中释放出来。
这些获得自由的原子在衬底内继续运动，并会与其他的晶格原子继续碰撞，将其他原子从晶格中碰离出来。这些过程将持续进行，直到没有任何一个自由原子有足够的能量把其他晶格原子释放出来为止。
因为离子注入过程中离子总数非常大，以至于衬底中靠近表面部分造成大量的晶格损伤，损伤的效应与剂量、能量等离子注入参数有关系，一般来说会随着剂量与离子能量的增大而增大。如果注入的剂量过高，靠近衬底表面的离子射程内，衬底的晶体结构会完全破坏而变成非晶态。这种晶格损伤必须在热退火过程中修复成单晶结构并激活掺杂物。
高温退火过程中，原子可以从热能中获得能量并进行快速热运动。当运动到单晶晶格位置中具有最低自由能，它就会停留在此位置。所以被破坏的非晶态中的碳化硅与掺杂原子，将在靠近衬底界面位置，通过落入晶格位置并且被晶格能束缚后完成了单晶结构构建。这样晶格修复和提高电激活率可以在退火过程中同时完成。
图1B所示，在SiC中掺杂元素的激活率与退火温度的关系。以N型衬底和外延为例，在外延层上分别注入氮元素和磷元素，注入深度0.4微米，总注入剂量为1*1014cm-2,掺杂原子浓度为2*1018cm-3。从下图可以看出氮元素在1400℃退火后激活率小于10%；只有在1600℃退火可以达到激活率90%。磷元素的情况类似，只有退火温度达到1600℃时，电激活率才能达到90%。
对于P型的离子注入工艺，因为硼元素的异常扩散效应，一般都使用铝元素。和N型注入类似，当退火温度达到1600℃，可以显著提高铝元素的电激活率。所以目前使用离子注入制作P型重掺杂在工艺上是一个非常大的挑战。
由于掺杂元素的结深和掺杂浓度直接决定了后续器件的电学性能，必须严格控制，再加上后续退火温度更是需要在1600℃以上，如此高温下SiC表面会发生析出使表面石墨化，使得表面变得粗糙，导致后续工艺无法进行；
以及离子注入和随后的激活退火依旧不可避免地会产生降低器件性能的缺陷：复杂的点状缺陷、堆垛层错、新的位错、浅或深能级缺陷、基面位错环和现有位错的移动等问题，并且由于高能离子轰击过程会对碳化硅晶圆产生应力作用，高温高能离子注入工艺会增大晶圆翘曲度。这些问题使得离子注入和高温退火成为SiC晶圆制造中的最棘手的环节之一。
碳化硅工艺制造过程中使用的典型高能离子注入设备主要由离子源、等离子体、吸出组件、分析磁体、离子束、加速管、工艺腔和扫描盘组成，如1D所示。
SiC离子注入通常在高温下进行，可以最大限度地减少离子轰击对晶格的破坏。对于4H-SiC晶圆，制作N型区域通常选用注入氮和磷离子实现，制作P型区域通常选用注入铝离子和硼离子实现。
为达到离子注入区域掺杂浓度均匀的目的，通常采用多步离子注入的方式调整注入区域的整体浓度分布，如图1D所示；在实际工艺制造过程中，通过调节离子注入机的注入能量和注入剂量，可以控制离子注入区域的掺杂浓度和掺杂深度，如下图所示；离子注入机在工作中通过在晶圆表面多次扫描方式对晶圆表面进行均匀离子注入，如图1E所示。
传统的离子注入系统通常通过人工经验和设定参数进行离子注入控制，缺乏实时反馈机制。因此，在本申请中，提供一种优化的高温SiC离子注入系统。SiC离子注入过程中，控制注入层的均匀度是至关重要的，均匀的掺杂层可以确保器件在整个区域内具有一致的电学性能，避免出现局部性能差异。如果掺杂不均匀，可能会导致器件性能的不稳定性和不可靠性。
高温SiC离子注入系统可以提供对掺杂深度和浓度的精确控制。通过调整注入能量、剂量和其他参数，可以实现对掺杂层的精确控制，以满足不同器件的要求。这种精确的掺杂控制对于实现设计规格和性能目标非常重要。
高温SiC离子注入系统可以实现较高的注入速度和较大的批量处理能力，从而提高制造效率，这对于大规模生产SiC功率器件非常重要，可以降低制造成本并满足市场需求。
高温SiC离子注入系统可以在高温下进行掺杂，有助于减少掺杂过程中杂质的吸附和杂质扩散。通过高温掺杂，可以降低杂质含量，提高材料的纯度和器件的性能。
在本发明的一个实施例中，图2为本发明实施例中提供的一种高温SiC离子注入系统的框图。如图2所示，根据本发明实施例的高温SiC离子注入系统100，包括：离子源1、等离子体2、吸出组件3、分析磁体4、离子束5、加速管6、工艺腔7、扫描盘8和控制器9，其特征在于，所述控制器用于控制所述扫描盘的扫描移动速度值。
所述离子源1是高温SiC离子注入系统的关键组件之一，产生所需的离子束，通常通过电离或蒸发的方式将气体或固体样品转化为离子态。离子源的选择和设计对于获得稳定的离子束和所需的离子种类非常重要。
所述等离子体2是离子源中的一个区域，其中气体或样品被电离形成离子。等离子体可以通过电离源和激发源的组合来实现。在等离子体中，离子和电子被加热并激发到高能级，形成高温等离子体。
所述吸出组件3用于从离子源中提取离子束，并将其引导到后续的加速和注入部分。吸出组件通常包括提取电极和聚焦电极，通过电场的作用将离子束从离子源中抽离并聚焦。
所述分析磁体4是高温SiC离子注入系统中的一个重要组件，用于选择和分析所需的离子种类，通过磁场的作用将离子束分离成不同的能量和质量组分，从而实现对离子束的选择性控制。
所述离子束5是由离子源产生的一束离子，经过吸出组件和分析磁体的处理后，具有特定的能量和质量组分。离子束的参数，如能量、流强和离子种类，可以通过调整离子源和其他组件的参数来控制。
所述加速管6用于将离子束加速到所需的能量。通常由一系列的电极和电场构成，通过电场的作用加速离子束。加速管的设计和参数可以根据需要进行调整，以实现所需的离子能量。
所述工艺腔7是离子注入过程中的主要操作区域。在工艺腔中，待处理的SiC样品被放置，并通过离子束注入实现掺杂。工艺腔通常具有真空环境，以确保离子束与样品之间没有气体相互作用。
所述扫描盘8是用于控制离子束在工艺腔中的扫描移动的部件。可以沿着水平和垂直方向移动，以实现对样品的均匀注入。控制器用于控制扫描盘的移动速度和轨迹，以确保掺杂层的均匀性。
所述控制器9是高温SiC离子注入系统的核心控制单元。负责控制各个组件的操作和参数设置，以确保系统的稳定性和准确性。控制器可以根据需要调整离子源、加速管、扫描盘等的参数，以实现所需的离子注入过程。
高温SiC离子注入系统中的各个部件包括离子源、等离子体、吸出组件、分析磁体、离子束、加速管、工艺腔、扫描盘和控制器。这些部件共同工作，实现对SiC样品的高温离子注入，以控制掺杂层的均匀性和实现所需的器件性能。
相应地，考虑到离子注入机的注入能量决定了离子注入的深度和分布，而注入剂量则决定了掺杂浓度。通过调节注入能量和注入剂量，可以精确控制掺杂的深度和浓度。另一方面，离子注入机的扫描移动速度决定了离子注入的时间分布。较快的扫描移动速度可能导致注入不均匀，而较慢的扫描移动速度可能导致过度注入。因此，为了优化注入层的均匀度，需要协同调节离子注入机的注入能量、注入剂量和扫描移动速度。
基于此，本申请的技术构思为在进行高温SiC离子注入过程中，通过数据处理和分析算法来对于注入过程中的注入能量值、注入剂量值以及扫描移动速度值进行时序协同关联分析，以基于离子注入机的注入能量和注入剂量与所述离子注入机的扫描移动速度之间的协同控制来优化注入层的均匀度，以改善SiC功率器件的性能和可靠性。
图3为本发明实施例中提供的一种高温SiC离子注入系统中所述控制器的框图。如图3所示，所述控制器9，包括：数据采集模块110，用于获取预定时间段内多个预定时间点的注入能量值和注入剂量值，以及，所述多个预定时间点的扫描移动速度值；多参数时序协同分析模块120，用于对所述多个预定时间点的注入能量值、注入剂量值和扫描移动速度值进行时序协同关联分析以得到多参数时序关联特征；扫描移动速度控制模块130，用于基于所述多参数时序关联特征，确定当前时间点的扫描移动速度值应增大或应减小。
具体地，所述数据采集模块110，用于获取预定时间段内多个预定时间点的注入能量值和注入剂量值，以及，所述多个预定时间点的扫描移动速度值。在本申请的技术方案中，首先，获取预定时间段内多个预定时间点的注入能量值和注入剂量值，以及，所述多个预定时间点的扫描移动速度值。
具体地，所述多参数时序协同分析模块120，用于对所述多个预定时间点的注入能量值、注入剂量值和扫描移动速度值进行时序协同关联分析以得到多参数时序关联特征。所述多参数时序协同分析模块120，包括：注入参数协同时序特征提取单元，用于从所述多个预定时间点的注入能量值和注入剂量值提取到注入参数协同时序特征向量；描移动速度时序特征提取单元，用于从所述多个预定时间点的扫描移动速度值提取扫描移动速度时序特征向量；多参数时序特征融合单元，用于对所述注入参数协同时序特征向量和所述扫描移动速度时序特征向量进行关联编码以得到所述多参数时序关联特征。
在本申请的一个实施例中，所述注入参数协同时序特征提取单元，包括：注入参数时序排列子单元，用于将所述多个预定时间点的注入能量值和注入剂量值分别按照时间维度排列为注入能量时序输入向量和注入剂量时序输入向量；注入参数时序协同关联子单元，用于计算所述注入能量时序输入向量和所述注入剂量时序输入向量之间的按位置点乘以得到注入参数协同时序输入向量；注入参数时序协同关联编码单元，用于将所述注入参数协同时序输入向量通过基于一维卷积层的时序特征提取器以得到所述注入参数协同时序特征向量。
接着，对于所述离子注入机的注入参数来说，由于所述注入能量值和所述注入剂量值在时间维度上不仅具有着时序的动态变化规律，而且这两者之间还具有着时序协同的关联变化趋势，共同对于注入层的均匀度产生影响。因此，在本申请的技术方案中，进一步将所述多个预定时间点的注入能量值和注入剂量值分别按照时间维度排列为注入能量时序输入向量和注入剂量时序输入向量，以此来分别整合所述注入能量值和所述注入剂量值在时序上的分布信息。
继而，再计算所述注入能量时序输入向量和所述注入剂量时序输入向量之间的按位置点乘以得到注入参数协同时序输入向量，以此来表示所述注入能量值和所述注入剂量值之间在时间维度上的逐位置时序协同关联信息，以便于后续对于所述注入能量值和所述注入剂量值之间的时序协同关联变化特征进行捕捉和刻画。
然后，将所述注入参数协同时序输入向量通过基于一维卷积层的时序特征提取器中进行特征挖掘，以提取出所述注入能量值和所述注入剂量值之间在时间维度上的时序协同关联特征信息，即所述注入参数的时序变化特征信息，从而得到注入参数协同时序特征向量。
在本申请的一个实施例中，所述描移动速度时序特征提取单元，包括：扫描移动速度时序排列子单元，用于将所述多个预定时间点的扫描移动速度值按照时间维度排列为扫描移动速度时序输入向量；扫描移动速度时序变化特征提取子单元，用于将所述扫描移动速度时序输入向量通过所述基于一维卷积层的时序特征提取器以得到所述扫描移动速度时序特征向量。
进一步地，还考虑到由于所述扫描移动速度在时间维度上也具有着时序的动态变化规律性，为了能够较好捕捉到所述扫描移动速度在时序上的动态变化特征，在本申请的技术方案中，将所述多个预定时间点的扫描移动速度值按照时间维度排列为扫描移动速度时序输入向量，以此来整合所述扫描移动速度在时序上的分布信息后，进一步再将所述扫描移动速度时序输入向量通过基于一维卷积层的时序特征提取器中进行特征挖掘，以提取出所述扫描移动速度在时间维度上的动态变化特征信息，从而得到扫描移动速度时序特征向量。
在本申请的一个实施例中，所述多参数时序特征融合单元，用于：使用主成分分析来融合所述注入参数协同时序特征向量和所述扫描移动速度时序特征向量以得到多参数融合时序特征向量作为所述多参数时序关联特征。
进而，考虑到所述注入参数协同时序特征向量和所述扫描移动速度时序特征向量通常具有较高的维度，这些高维特征可能包含冗余信息或不太重要的细节，而且会增加计算的复杂性，同时维度之间存在耦合的问题。因此，在本申请的技术方案中，进一步使用主成分分析来融合所述注入参数协同时序特征向量和所述扫描移动速度时序特征向量以得到多参数融合时序特征向量，以此来减少特征的维度并提取最具代表性的特征。通过所述主成分分析的融合方式不仅可以将高维特征向量转换为低维的表示形式，同时保留重要的特征信息，避免了重要信息的丢失,保持特征集中对方差贡献最大的特征。具体来说，通过对所述注入参数协同时序特征向量和所述扫描移动速度时序特征向量进行主成分分析融合，可以得到一组新的特征向量，这些特征向量被认为是原始特征向量的最重要的线性组合，这些特征向量构成了所述多参数融合时序特征向量，综合了所述注入参数的时序协同特征和所述扫描移动速度的时序编号特征之间的语义特征信息。特别地，这里，所述多参数融合时序特征向量，并且保留了原始特征向量中最重要的信息。这样，可以减少特征的冗余性，提高特征的区分度，并且有助于更好地进行注入过程中参数的自适应控制，以优化注入层的均匀度。
具体地，所述扫描移动速度控制模块130，用于：将所述多参数融合时序特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的扫描移动速度值应增大或应减小。
接着，进一步再将所述多参数融合时序特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的扫描移动速度值应增大或应减小。也就是说，利用所述注入参数的时序协同关联特征信息和所述扫描移动速度的时序变化特征信息之间的融合特征来进行分类处理，以此基于实际的注入参数变化来进行扫描移动速度值的实时自适应控制，从而优化注入层的均匀度。
在本申请的一个实施例中，所述高温SiC离子注入系统，还包括用于对所述基于一维卷积层的时序特征提取器和所述分类器进行训练的训练模块；其中，所述训练模块，包括：训练数据采集单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括预定时间段内多个预定时间点的训练注入能量值和训练注入剂量值，所述多个预定时间点的训练扫描移动速度值，以及，所述当前时间点的扫描移动速度值应增大或应减小的真实值；训练数据时序排列单元，用于将所述多个预定时间点的训练注入能量值和训练注入剂量值分别按照时间维度排列为训练注入能量时序输入向量和训练注入剂量时序输入向量；训练注入参数时序关联单元，用于计算所述训练注入能量时序输入向量和所述训练注入剂量时序输入向量之间的按位置点乘以得到训练注入参数协同时序输入向量；训练扫描移动速度值时序排列单元，用于将所述多个预定时间点的训练扫描移动速度值按照时间维度排列为训练扫描移动速度时序输入向量；训练多参数时序特征提取单元，用于将所述训练注入参数协同时序输入向量和所述训练扫描移动速度时序输入向量通过所述基于一维卷积层的时序特征提取器以得到训练注入参数协同时序特征向量和训练扫描移动速度时序特征向量；训练多参数时序特征融合单元，用于使用主成分分析来融合所述训练注入参数协同时序特征向量和所述训练扫描移动速度时序特征向量以得到训练多参数融合时序特征向量；分类损失单元，用于将所述训练多参数融合时序特征向量通过所述分类器以得到分类损失函数值；模型训练单元，用于基于所述分类损失函数值并通过梯度下降的反向传播来对所述基于一维卷积层的时序特征提取器和所述分类器进行训练，其中，在所述训练过程的每一轮迭代中，对所述训练多参数融合时序特征向量进行权重空间的细粒度密度预测搜索优化。
特别地，在本申请的技术方案中，所述注入参数协同时序特征向量和所述扫描移动速度时序特征向量分别表达注入能量值和注入剂量值的协同值和扫描移动速度值的局部时序关联特征，因此，所述注入参数协同时序特征向量和所述扫描移动速度时序特征向量的每个特征值均具有在时序维度下基于所述一维卷积层的一维卷积核的局部关联尺度的特征表达超分辨率，而在使用主成分分析来融合所述注入参数协同时序特征向量和所述扫描移动速度时序特征向量得到所述多参数融合时序特征向量时，所述多参数融合时序特征向量也会在具有所述注入能量值和所述注入剂量值的协同时序分布特征维度和所述扫描移动速度值的时序分布特征维度下的多维度时序上下文表达，也就是，所述多参数融合时序特征向量具有多维度上下文的特征值粒度超分辨率表达特性，这会影响其通过分类器进行分类时的训练效率。
因此，本申请的申请人在将所述多参数融合时序特征向量通过分类器进行分类训练时，在每次迭代中，对所述多参数融合时序特征向量，例如记为，进行权重空间的细粒度密度预测搜索优化，表示为：在所述训练过程的每一轮迭代中，以如下优化公式对所述训练多参数融合时序特征向量进行权重空间的细粒度密度预测搜索优化以得到优化训练多参数融合时序特征向量；
其中，所述优化公式为：
，
其中，是和/>分别是上次和本次迭代的权重矩阵，/>是所述训练多参数融合时序特征向量，/>和/>分别表示特征向量/>和/>的全局均值，且/>是偏置向量，/>表示按位置点乘，/>表示向量加法，/>表示矩阵乘法，/>表示最小值，是所述优化训练多参数融合时序特征向量。
这里，针对所述多参数融合时序特征向量在多维度上下文下的超分辨率表达特性，所述权重空间的细粒度密度预测搜索优化可以通过所述多参数融合时序特征向量的投影的向量空间的前馈序列化映射，在对于权重搜索空间内的密集预测任务提供相应的细粒度权重搜索策略的同时，降低权重搜索空间内的所述多参数融合时序特征向量的表示的总序列复杂性（overall sequential complexity），从而提升训练效率。这样，能够实现基于离子注入机的注入能量、注入剂量和扫描移动速度之间的协同优化，以提高高温SiC离子注入系统中注入层的均匀度，有助于改善SiC功率器件的性能和可靠性。
如上所述，根据本发明实施例的高温SiC离子注入系统100可以实现在各种终端设备中，例如用于高温SiC离子注入的服务器等。在一个示例中，根据本发明实施例的高温SiC离子注入系统100可以作为一个软件模块和/或硬件模块而集成到终端设备中。例如，该高温SiC离子注入系统100可以是该终端设备的操作系统中的一个软件模块，或者可以是针对于该终端设备所开发的一个应用程序；当然，该高温SiC离子注入系统100同样可以是该终端设备的众多硬件模块之一。
替换地，在另一示例中，该高温SiC离子注入系统100与该终端设备也可以是分立的设备，并且该高温SiC离子注入系统100可以通过有线和/或无线网络连接到该终端设备，并且按照约定的数据格式来传输交互信息。
图4为本发明实施例中提供的一种高温SiC离子注入方法的流程图。图5为本发明实施例中提供的一种高温SiC离子注入方法的系统架构的示意图。如图4和图5所示，一种高温SiC离子注入方法，包括：210，获取预定时间段内多个预定时间点的注入能量值和注入剂量值，以及，所述多个预定时间点的扫描移动速度值；220，对所述多个预定时间点的注入能量值、注入剂量值和扫描移动速度值进行时序协同关联分析以得到多参数时序关联特征；230，基于所述多参数时序关联特征，确定当前时间点的扫描移动速度值应增大或应减小。
本领域技术人员可以理解，上述高温SiC离子注入方法中的各个步骤的具体操作已经在上面参考图1A到图3的高温SiC离子注入系统的描述中得到了详细介绍，并因此，将省略其重复描述。
图6为本发明实施例中提供的一种高温SiC离子注入系统的应用场景图。如图6所示，在该应用场景中，首先，获取预定时间段内多个预定时间点的注入能量值（例如，如图6中所示意的C1）和注入剂量值（例如，如图6中所示意的C2），以及，所述多个预定时间点的扫描移动速度值（例如，如图6中所示意的C3）；然后，将获取的注入能量值、注入剂量值和扫描移动速度值输入至部署有高温SiC离子注入算法的服务器（例如，如图6中所示意的S）中，其中所述服务器能够基于高温SiC离子注入算法对所述注入能量值、所述注入剂量值和所述扫描移动速度值进行处理，以确定当前时间点的扫描移动速度值应增大或应减小。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种高温SiC离子注入系统，包括离子源、等离子体、吸出组件、分析磁体、离子束、加速管、工艺腔、扫描盘和控制器，其特征在于，所述控制器用于控制所述扫描盘的扫描移动速度值；
其中，所述控制器，包括：
数据采集模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的注入能量值和注入剂量值，以及，所述多个预定时间点的扫描移动速度值；
多参数时序协同分析模块，用于对所述多个预定时间点的注入能量值、注入剂量值和扫描移动速度值进行时序协同关联分析以得到多参数时序关联特征；
扫描移动速度控制模块，用于基于所述多参数时序关联特征，确定当前时间点的扫描移动速度值应增大或应减小；
其中，所述多参数时序协同分析模块，包括：
注入参数协同时序特征提取单元，用于从所述多个预定时间点的注入能量值和注入剂量值提取到注入参数协同时序特征向量；
描移动速度时序特征提取单元，用于从所述多个预定时间点的扫描移动速度值提取扫描移动速度时序特征向量；
多参数时序特征融合单元，用于对所述注入参数协同时序特征向量和所述扫描移动速度时序特征向量进行关联编码以得到所述多参数时序关联特征；
其中，所述注入参数协同时序特征提取单元，包括：
注入参数时序排列子单元，用于将所述多个预定时间点的注入能量值和注入剂量值分别按照时间维度排列为注入能量时序输入向量和注入剂量时序输入向量；
注入参数时序协同关联子单元，用于计算所述注入能量时序输入向量和所述注入剂量时序输入向量之间的按位置点乘以得到注入参数协同时序输入向量；
注入参数时序协同关联编码单元，用于将所述注入参数协同时序输入向量通过基于一维卷积层的时序特征提取器以得到所述注入参数协同时序特征向量；
其中，所述描移动速度时序特征提取单元，包括：
扫描移动速度时序排列子单元，用于将所述多个预定时间点的扫描移动速度值按照时间维度排列为扫描移动速度时序输入向量；
扫描移动速度时序变化特征提取子单元，用于将所述扫描移动速度时序输入向量通过所述基于一维卷积层的时序特征提取器以得到所述扫描移动速度时序特征向量；
其中，所述多参数时序特征融合单元，用于：使用主成分分析来融合所述注入参数协同时序特征向量和所述扫描移动速度时序特征向量以得到多参数融合时序特征向量作为所述多参数时序关联特征；
其中，所述扫描移动速度控制模块，用于：将所述多参数融合时序特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的扫描移动速度值应增大或应减小。
2.根据权利要求1所述的高温SiC离子注入系统，其特征在于，还包括用于对所述基于一维卷积层的时序特征提取器和所述分类器进行训练的训练模块；
其中，所述训练模块，包括：
训练数据采集单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括预定时间段内多个预定时间点的训练注入能量值和训练注入剂量值，所述多个预定时间点的训练扫描移动速度值，以及，所述当前时间点的扫描移动速度值应增大或应减小的真实值；
训练数据时序排列单元，用于将所述多个预定时间点的训练注入能量值和训练注入剂量值分别按照时间维度排列为训练注入能量时序输入向量和训练注入剂量时序输入向量；
训练注入参数时序关联单元，用于计算所述训练注入能量时序输入向量和所述训练注入剂量时序输入向量之间的按位置点乘以得到训练注入参数协同时序输入向量；
训练扫描移动速度值时序排列单元，用于将所述多个预定时间点的训练扫描移动速度值按照时间维度排列为训练扫描移动速度时序输入向量；
训练多参数时序特征提取单元，用于将所述训练注入参数协同时序输入向量和所述训练扫描移动速度时序输入向量通过所述基于一维卷积层的时序特征提取器以得到训练注入参数协同时序特征向量和训练扫描移动速度时序特征向量；
训练多参数时序特征融合单元，用于使用主成分分析来融合所述训练注入参数协同时序特征向量和所述训练扫描移动速度时序特征向量以得到训练多参数融合时序特征向量；
分类损失单元，用于将所述训练多参数融合时序特征向量通过所述分类器以得到分类损失函数值；
模型训练单元，用于基于所述分类损失函数值并通过梯度下降的反向传播来对所述基于一维卷积层的时序特征提取器和所述分类器进行训练，其中，在训练过程的每一轮迭代中，对所述训练多参数融合时序特征向量进行权重空间的细粒度密度预测搜索优化。
3.根据权利要求2所述的高温SiC离子注入系统，其特征在于，在训练过程的每一轮迭代中，以如下优化公式对所述训练多参数融合时序特征向量进行权重空间的细粒度密度预测搜索优化以得到优化训练多参数融合时序特征向量；
其中，所述优化公式为：
，
其中，是和/>分别是上次和本次迭代的权重矩阵，/>是所述训练多参数融合时序特征向量，/>和/>分别表示特征向量/>和/>的全局均值，且/>是偏置向量，表示按位置点乘，/>表示向量加法，/>表示矩阵乘法，/>表示最小值，/>是所述优化训练多参数融合时序特征向量。
4.一种高温SiC离子注入方法，包括：
获取预定时间段内多个预定时间点的注入能量值和注入剂量值，以及，所述多个预定时间点的扫描移动速度值；
对所述多个预定时间点的注入能量值、注入剂量值和扫描移动速度值进行时序协同关联分析以得到多参数时序关联特征；
基于所述多参数时序关联特征，确定当前时间点的扫描移动速度值应增大或应减小；
其中，对所述多个预定时间点的注入能量值、注入剂量值和扫描移动速度值进行时序协同关联分析以得到多参数时序关联特征，包括：
从所述多个预定时间点的注入能量值和注入剂量值提取到注入参数协同时序特征向量；
从所述多个预定时间点的扫描移动速度值提取扫描移动速度时序特征向量；
对所述注入参数协同时序特征向量和所述扫描移动速度时序特征向量进行关联编码以得到所述多参数时序关联特征；
其中，从所述多个预定时间点的注入能量值和注入剂量值提取到注入参数协同时序特征向量，包括：
将所述多个预定时间点的注入能量值和注入剂量值分别按照时间维度排列为注入能量时序输入向量和注入剂量时序输入向量；
计算所述注入能量时序输入向量和所述注入剂量时序输入向量之间的按位置点乘以得到注入参数协同时序输入向量；
将所述注入参数协同时序输入向量通过基于一维卷积层的时序特征提取器以得到所述注入参数协同时序特征向量；
其中，从所述多个预定时间点的扫描移动速度值提取扫描移动速度时序特征向量，包括：
将所述多个预定时间点的扫描移动速度值按照时间维度排列为扫描移动速度时序输入向量；
将所述扫描移动速度时序输入向量通过所述基于一维卷积层的时序特征提取器以得到所述扫描移动速度时序特征向量；
其中，对所述注入参数协同时序特征向量和所述扫描移动速度时序特征向量进行关联编码以得到所述多参数时序关联特征，包括：使用主成分分析来融合所述注入参数协同时序特征向量和所述扫描移动速度时序特征向量以得到多参数融合时序特征向量作为所述多参数时序关联特征；
其中，基于所述多参数时序关联特征，确定当前时间点的扫描移动速度值应增大或应减小，包括：将所述多参数融合时序特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的扫描移动速度值应增大或应减小。
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|---|
| 离子注入掺杂工艺研究;杨士慧;徐向前;田红林;张文婷;YANG Fei;;智能电网(第08期);全文 * |
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| CN116844932A (zh) | 2023-10-03 |
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