查詢結果分析
來源資料
頁籤選單縮合
| 題 名 | 機器學習應用於半導體先進製程三維多參數結構量測 |
|---|---|
| 作 者 | 周柏文; 顧逸霞; | 書刊名 | 量測資訊 |
| 卷 期 | 216 2024.06[民113.06] |
| 頁 次 | 頁28-39 |
| 分類號 | 448.65 |
| 關鍵詞 | 機器學習; 半導體; 先進製程; 量測; |
| 語 文 | 中文(Chinese) |
| 中文摘要 | 由於電晶體尺寸逐漸接近物理極限,因此近年來發展晶片立體堆疊設計,並採用矽通孔 (TSV, through silicon via)核心製程技術成為延續摩爾定律的重要方法。本研究建立了多參數物 理模型以進行量測光譜擬合,可用來分析矽通孔三維形貌參數,並已經由掃描式電子顯微鏡 (Scanning Electron Microscope, SEM)切片影像驗證為非破壞性、高準確度的量測方法。但由 於多參數擬合須多次迴圈逼近相對耗時,因此本研究結合機器學習方法,實驗結果顯示各參數的 決定係數(Coefficient of determination ; )高達0.99,且量測分析時間≤ 10毫秒。本研究證實 機器學習的導入大幅提升量測速度,未來可應用在先進封裝製程三維結構的多參數量測。 |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。