【摘 要】
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晶圆良率是衡量晶圆产品质量的重要指标,实现其稳定优化能够有效控制生产成本。针对晶圆良率影响因素众多、数据量庞大等特点,以晶圆允收测试为依据,设计了基于改进粒子群算法的晶圆良率优化方法。该方法在晶圆允收测试数据预处理与关键参数提取基础上,建立评价粒子适应度的晶圆良率预测模型,设计迭代自适应的粒子群惯性因子与加速因子,以及基于模拟退火的局部搜索机制,实现最小调整成本下晶圆良率最大化目标。在某晶圆制造车
【机 构】
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东华大学机械工程学院智能制造研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51435009); 上海市青年科技英才扬帆计划资助项目(18YF1400800);
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晶圆良率是衡量晶圆产品质量的重要指标,实现其稳定优化能够有效控制生产成本。针对晶圆良率影响因素众多、数据量庞大等特点,以晶圆允收测试为依据,设计了基于改进粒子群算法的晶圆良率优化方法。该方法在晶圆允收测试数据预处理与关键参数提取基础上,建立评价粒子适应度的晶圆良率预测模型,设计迭代自适应的粒子群惯性因子与加速因子,以及基于模拟退火的局部搜索机制,实现最小调整成本下晶圆良率最大化目标。在某晶圆制造车间算例试验中,对比分析了改进粒子群算法与遗传算法、传统粒子群算法等优化结果,验证了本文方法的有效性。
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