离子注入高压电源脉冲波形遗传算法优化

离子注入技术是半导体制造中实现精准掺杂的核心工艺，离子注入高压电源输出的脉冲波形参数（如幅值、脉宽、上升沿 / 下降沿时间）直接影响离子束的能量分布与注入剂量均匀性。传统脉冲波形设计多采用经验法或单一目标优化，难以兼顾多性能指标，导致离子注入过程中易出现剂量偏差、晶圆损伤等问题。遗传算法作为一种全局优化算法，可有效解决脉冲波形多参数协同优化问题，提升电源输出特性与离子注入效果。
优化过程需分三步实施：首先构建脉冲波形评价体系，确定核心优化目标为 “脉冲幅值稳定性（偏差 < 0.5%）、上升沿时间（<10μs）、剂量均匀性（误差 < 1%）”，并建立各目标的量化数学模型，将波形参数与性能指标关联；其次设计遗传算法优化流程，初始化包含脉冲幅值、脉宽、开关管触发时间等参数的种群（种群规模设为 50-100），以评价体系中的多目标函数为适应度函数，通过选择（轮盘赌法）、交叉（单点交叉，交叉概率 0.8）、变异（变异概率 0.01）操作，迭代优化种群，直至获得最优参数组合；最后通过仿真与实验验证，将优化后的参数导入电源控制模块，采用示波器与离子剂量检测仪实时监测波形与注入效果，调整算法参数以适应不同离子（如 B、P、As）的注入需求。
对比传统优化方法，遗传算法优化后的脉冲波形具有显著优势：脉冲幅值波动从 1.2% 降至 0.4%，上升沿时间从 15μs 缩短至 8μs，离子注入剂量均匀性误差从 1.8% 降至 0.9%。在 12 英寸晶圆离子注入工艺中，优化后的电源可使芯片掺杂区域的电阻率一致性提升 20%，有效降低晶圆报废率，为半导体器件的高性能化与微型化提供关键技术保障。