引言

碳化硅襯底高溫加工過程中，溫度的劇烈變化會引發(fā)測量探頭溫漂，嚴重影響襯底厚度等參數的測量精度，進而干擾加工工藝的精準控制。探尋有效的動態(tài)修正方法，是保障高溫加工質量與效率的關鍵所在。

溫漂影響因素分析

在高溫加工場景下，測量探頭溫漂受多因素共同作用。一方面，高溫環(huán)境直接導致探頭材料熱膨脹系數改變，引發(fā)內部結構變形，影響測量元件的性能 。例如，探頭中的金屬部件在高溫下膨脹，可能擠壓傳感器，使其測量基準發(fā)生偏移。另一方面，加工過程中產生的熱輻射、熱對流等傳熱方式，會使探頭各部位受熱不均，形成復雜的溫度梯度，加劇溫漂現象 。此外，加工設備運行產生的振動與電磁干擾，與高溫因素疊加，進一步惡化探頭的工作環(huán)境，干擾測量信號的準確性 。

動態(tài)修正方法

實時動態(tài)監(jiān)測技術

利用高響應速度的溫度傳感器（如紅外溫度傳感器、熱電偶），對測量探頭進行全方位實時監(jiān)測 。將多個傳感器布置在探頭關鍵部位，構建溫度監(jiān)測網絡，實時獲取探頭表面及內部的溫度分布數據 。結合高速數據采集系統(tǒng)，以毫秒級甚至更高頻率采集溫度數據，確保能夠捕捉到探頭在高溫加工過程中快速變化的溫度信息 。通過無線傳輸技術，將采集到的數據實時傳輸至控制系統(tǒng)，為后續(xù)的溫漂修正提供基礎數據 。

動態(tài)模型建立與優(yōu)化

基于實時監(jiān)測的溫度數據，建立測量探頭溫漂的動態(tài)數學模型 。采用自適應濾波算法（如最小均方誤差算法 LMS、遞歸最小二乘法 RLS），根據實時溫度變化動態(tài)調整模型參數，使其更貼合探頭在高溫環(huán)境下的實際溫漂特性 。引入機器學習算法，如長短時記憶網絡（LSTM），挖掘溫度數據與測量誤差之間的非線性關系，提高模型對復雜溫漂情況的預測能力 。通過不斷將新的監(jiān)測數據輸入模型進行訓練和優(yōu)化，實現模型的動態(tài)更新，確保其在高溫加工全過程中的有效性 。

多源數據融合修正

除溫度數據外，融合探頭的應力、應變等多源信息，實現更精準的溫漂修正 。利用應力傳感器、應變片等元件，實時監(jiān)測探頭在高溫加工過程中的力學狀態(tài)變化 。將應力、應變數據與溫度數據進行融合分析，結合測量誤差數據，構建多因素綜合修正模型 。例如，采用數據融合算法（如 D - S 證據理論、卡爾曼濾波融合算法），綜合考慮各因素對溫漂的影響權重，對測量結果進行動態(tài)修正 。通過多源數據的相互補充與驗證，提高溫漂修正的準確性和可靠性 。

高通量晶圓測厚系統(tǒng)運用第三代掃頻OCT技術，精準攻克晶圓/晶片厚度TTV重復精度不穩(wěn)定難題，重復精度達3nm以下。針對行業(yè)厚度測量結果不一致的痛點，經不同時段測量驗證，保障再現精度可靠。?

我們的數據和WAFERSIGHT2的數據測量對比,進一步驗證了真值的再現性：

（以上為新啟航實測樣品數據結果）

該系統(tǒng)基于第三代可調諧掃頻激光技術，相較傳統(tǒng)雙探頭對射掃描，可一次完成所有平面度及厚度參數測量。其創(chuàng)新掃描原理極大提升材料兼容性，從輕摻到重摻P型硅，到碳化硅、藍寶石、玻璃等多種晶圓材料均適用：?

對重摻型硅，可精準探測強吸收晶圓前后表面；?

點掃描第三代掃頻激光技術，有效抵御光譜串擾，勝任粗糙晶圓表面測量；?

通過偏振效應補償，增強低反射碳化硅、鈮酸鋰晶圓測量信噪比；

（以上為新啟航實測樣品數據結果）

支持絕緣體上硅和MEMS多層結構測量，覆蓋μm級到數百μm級厚度范圍，還可測量薄至4μm、精度達1nm的薄膜。

（以上為新啟航實測樣品數據結果）

此外，可調諧掃頻激光具備出色的“溫漂”處理能力，在極端環(huán)境中抗干擾性強，顯著提升重復測量穩(wěn)定性。

（以上為新啟航實測樣品數據結果）

系統(tǒng)采用第三代高速掃頻可調諧激光器，擺脫傳統(tǒng)SLD光源對“主動式減震平臺”的依賴，憑借卓越抗干擾性實現小型化設計，還能與EFEM系統(tǒng)集成，滿足產線自動化測量需求。運動控制靈活，適配2-12英寸方片和圓片測量。