碳化硅材料的激光冷切割控制系统及其方法技术方案

本发明专利技术公开了一种碳化硅材料的激光冷切割控制系统及其方法，其使用激光照射碳化硅晶锭的剥落层以使得碳化硅材料发生局部膨胀以形成微裂纹；将聚合物涂覆于所述碳化硅晶锭的表面；将涂覆有所述聚合物的碳化硅晶锭放入低温环境中进行冷却分离以得到碳化硅晶圆与剩余碳化硅晶锭；以及，使用预定溶剂对所述碳化硅晶圆的表面进行清理以得到去除所述聚合物后的碳化硅晶圆

【技术实现步骤摘要】
碳化硅材料的激光冷切割控制系统及其方法


[0001]本专利技术涉及智能化控制
，尤其涉及一种碳化硅材料的激光冷切割控制系统及其方法
。

技术介绍

[0002]碳化硅（
Silicon Carbide
，
SiC
）具有高硬度
、
高热传导性
、
高耐高温性和化学稳定性等优良特性，在许多领域中得到广泛应用，包括电子
、
光学
、
机械和化工等
。
[0003]碳化硅材料的切割是碳化硅器件制造过程中的重要工序，直接影响着器件的质量和性能
。
对于碳化硅材料，传统的机械切割方法往往效率低下
、
精度难以控制，而且容易引起晶圆表面的损伤
。
[0004]因此，期待一种优化的方案
。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种碳化硅材料的激光冷切割控制系统及其方法，其使用激光照射碳化硅晶锭的剥落层以使得碳化硅材料发生局部膨胀以形成微裂纹；将聚合物涂覆于所述碳化硅晶锭的表面；将涂覆有所述聚合物的碳化硅晶锭放入低温环境中进行冷却分离以得到碳化硅晶圆与剩余碳化硅晶锭；以及，使用预定溶剂对所述碳化硅晶圆的表面进行清理以得到去除所述聚合物后的碳化硅晶圆
。
这样，结合基于深度学习的人工智能技术和图像处理技术，通过分析碳化硅晶锭的晶锭表面裂纹图像来实现自动化地判断何时停止激光照射，以完成高精度的激光照射控制
。<br/>[0006]本专利技术实施例还提供了一种碳化硅材料的激光冷切割控制方法，其包括：使用激光照射碳化硅晶锭的剥落层以使得碳化硅材料发生局部膨胀以形成微裂纹；将聚合物涂覆于所述碳化硅晶锭的表面；将涂覆有所述聚合物的碳化硅晶锭放入低温环境中进行冷却分离以得到碳化硅晶圆与剩余碳化硅晶锭；以及使用预定溶剂对所述碳化硅晶圆的表面进行清理以得到去除所述聚合物后的碳化硅晶圆
。
[0007]本专利技术实施例还提供了一种碳化硅材料的激光冷切割控制系统，其包括：局部膨胀模块，用于使用激光照射碳化硅晶锭的剥落层以使得碳化硅材料发生局部膨胀以形成微裂纹；表面涂覆模块，用于将聚合物涂覆于所述碳化硅晶锭的表面；冷却分离模块，用于将涂覆有所述聚合物的碳化硅晶锭放入低温环境中进行冷却分离以得到碳化硅晶圆与剩余碳化硅晶锭；以及表面清理模块，用于使用预定溶剂对所述碳化硅晶圆的表面进行清理以得到去除所述聚合物后的碳化硅晶圆
。
附图说明
[0008]为了更清楚地说明本专利技术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专利技术的一些实施例，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1为本专利技术实施例中提供的一种碳化硅材料的激光冷切割控制方法的流程图
。
[0009]图2为本专利技术实施例中提供的一种碳化硅材料的激光冷切割控制方法的系统架构的示意图
。
[0010]图3为本专利技术实施例中提供的一种碳化硅材料的激光冷切割控制方法中步骤
110
的子步骤的流程图
。
[0011]图4为本专利技术实施例中提供的一种碳化硅材料的激光冷切割工艺的示意图；图5为本专利技术实施例中提供的一种碳化硅材料的激光冷切割控制系统的框图
。
[0012]图6为本专利技术实施例中提供的一种碳化硅材料的激光冷切割控制方法的应用场景图
。
具体实施方式
[0013]为使本专利技术实施例的目的
、
技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明
。
在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定
。
[0014]如本专利技术和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和
/
或“该”等词并非特指单数，也可包括复数
。
一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素
。
[0015]本专利技术中使用了流程图用来说明根据本专利技术的实施例的系统所执行的操作
。
应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行
。
相反，根据需要，可以按照倒序或同时处理各种步骤
。
同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作
。
[0016]以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例
、
特征和方面
。
附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件
。
尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图
。
[0017]在这里专用的词“示例性”意为“用作例子
、
实施例或说明性”。
这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例
。
[0018]碳化硅（
SiC
）是第三代化合物半导体材料
。
半导体产业的基石是芯片，制作芯片的核心材料按照历史进程分为：第一代半导体材料（大部分为目前广泛使用的高纯度硅），第二代化合物半导体材料（砷化镓
、
磷化铟），第三代化合物半导体材料（碳化硅
、
氮化镓）
。
碳化硅因其优越的物理性能：高禁带宽度（对应高击穿电场和高功率密度）
、
高电导率
、
高热导率，将是未来最被广泛使用的制作半导体芯片的基础材料
。
[0019]碳化硅材料由于耐高温高压
、
高效
、
高频的特性，碳化硅器件可以显著降低主逆变器的损耗
。
在相同的功率下，采用
800V 碳化硅的主逆变器，整体损耗可以降低
69%
，折算到
每公里的电耗上，可以降低
7.6%
，相比硅材料，碳化硅具有生长慢
、
晶圆小
、
材质硬
、
切割难度大等特点，对成本和产能都有较大影响
。
激光冷切割（
Cold Split
）这一创新技术，可以将碳化硅晶圆产能提升三倍以上，同时每片晶圆损失低至
80
μ
m
，而且晶圆减薄仅需几分钟，可节省
90%
材料
。
将
SiC
晶圆的良率提高
90%
，在相同碳化硅晶锭的情况下，可以提供3倍的材料，可生产更多的器件，最终
SiC
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种碳化硅材料的激光冷切割控制方法，其特征在于，包括：使用激光照射碳化硅晶锭的剥落层以使得碳化硅材料发生局部膨胀以形成微裂纹；将聚合物涂覆于所述碳化硅晶锭的表面；将涂覆有所述聚合物的碳化硅晶锭放入低温环境中进行冷却分离以得到碳化硅晶圆与剩余碳化硅晶锭；以及使用预定溶剂对所述碳化硅晶圆的表面进行清理以得到去除所述聚合物后的碳化硅晶圆
。2.
根据权利要求1所述的碳化硅材料的激光冷切割控制方法，其特征在于，使用激光照射碳化硅晶锭的剥落层以使得碳化硅材料发生局部膨胀以形成微裂纹，包括：获取由摄像头采集的晶锭表面裂纹图像；对所述晶锭表面裂纹图像进行图像特征提取以得到感知增强表面裂纹纹理特征图；以及基于所述感知增强表面裂纹纹理特征图，确定是否结束激光照射
。3.
根据权利要求2所述的碳化硅材料的激光冷切割控制方法，其特征在于，对所述晶锭表面裂纹图像进行图像特征提取以得到感知增强表面裂纹纹理特征图，包括：将所述晶锭表面裂纹图像通过基于卷积神经网络模型的裂纹纹理特征提取器以得到晶锭表面裂纹纹理特征图；以及将所述晶锭表面裂纹纹理特征图通过基于空间注意力模块的表面裂纹感知增强器以得到所述感知增强表面裂纹纹理特征图
。4.
根据权利要求3所述的碳化硅材料的激光冷切割控制方法，其特征在于，基于所述感知增强表面裂纹纹理特征图，确定是否结束激光照射，包括：将所述感知增强表面裂纹纹理特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否结束激光照射
。5.
根据权利要求4所述的碳化硅材料的激光冷切割控制方法，其特征在于，还包括训练步骤：对所述基于卷积神经网络模型的裂纹纹理特征提取器
、
所述基于空间注意力模块的表面裂纹感知增强器和所述分类器进行训练；其中，所述训练步骤，包括：获取训练数据，所述训练数据包括由摄像头采集的训练晶锭表面裂纹图像，以及，是否结束激光照射的真实值；将所述训练晶锭表面裂纹图像通过所述基于卷积神经网络模型的裂纹纹理特征提取器以得到训练晶锭表面裂纹纹理特征图；将所述训练晶锭表面裂纹纹理特征图通过所述基于空间注意力模块的表面裂纹感知增强器以得到训练感知增强表面裂纹纹理特征图；将所述训练感知增强表面裂纹纹理特征图通过分类器以得到分类损失函数值；以及以所述分类损失函数值来对所述基于卷积神经网络模型的裂纹纹理特征提取器
、
所述基于空间注意力模块的表面裂纹感知增强器和所述分类器进行训练...

【专利技术属性】
技术研发人员：李娜，李亮，白玉宁，党云龙，
申请(专利权)人：西安天光测控技术有限公司，
类型：发明
国别省市：