基于PSO-BP的金刚石多线切割参数优化与质量预测

随着集成电路行业的蓬勃发展，对半导体产品的市场需求日益增长，尤其是存储器、逻辑器件、模拟器件和功率器件等。硅片作为集成电路的基础材料，其制造技术的提升对整个产业链至关重要。传统的游离砂浆多线切割方式因其效率低、成本高且环境影响大，已无法满足现代工业的高效和环保要求。金刚线切割技术作为一种新型的切割方法，虽然能提高生产效率和降低成本，但其设备大多依赖进口，价格高昂且国产设备稳定性有待提高。 本研究论文聚焦于人工智能在硅片多线切割关键参数优化中的应用。首先，作者提出了一个新型金刚石多线切割设备的设计，包括机械结构、电气控制以及数据采集与监控系统的详细设计。实验结果显示，金刚线切割相较于传统砂浆切割在硅片表面粗糙度（TTV）、弯曲度（Warp）和翘曲（Bow）等方面具有优势，但在数据稳定性上有所欠缺，整体切割效率略逊于砂浆切割。 为提升设备的切割稳定性，研究人员采用了BP神经网络模型，对切割工艺、过程参数和质量参数进行建模分析，预测硅片切割的质量。然而，BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优问题，为此，作者引入了粒子群优化（PSO）算法，结合BP网络形成PSO-BP网络。PSO-BP网络的优势在于减少了算法陷入局部极小值的可能性，提高了预测精度，并加快了收敛速度。 论文的核心部分是对影响金刚线切割质量的关键参数进行了深入研究。利用正交试验法，研究人员确定了不同参数组合对切割质量的影响，并通过实验优选出一组最佳参数（金刚线速度1300 m/min，进刀速度1.1 mm/min，硅棒长度150 mm，钢线张力13 N）。通过建立PSO-BP质量预测模型并优化关键参数，论文不仅提升了生产效率，也保证了产品质量，为我国IC级硅片制造业提供了一个有效的解决方案。 总结来说，该研究结合人工智能技术，特别是PSO-BP神经网络，改进了金刚线切割设备的设计与优化，旨在实现更高质量的硅片切割，这对于推动我国集成电路产业的发展具有重要意义。同时，这一研究成果也为其他工业领域的关键参数优化提供了宝贵的经验和参考。