阅读说明：本技术 电磁透镜组中带电粒子束的控制方法及系统 (Control method and system for charged particle beam in electromagnetic lens group ) 是由 张劲 陈炯 夏世伟 于 2019-04-25 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种电磁透镜组中带电粒子束的控制方法及系统。所述控制方法包括：获取多组电磁透镜组的工作数据和多组粒子束的质量数据；基于多目标优化模型对多组工作数据和多组质量数据执行迭代优化,得到最优解集；所述多目标优化模型的决策变量包括：所述工作数据中的至少一个参数和/或所述质量数据中的至少一个参数；所述多目标优化模型的优化目标包括所述粒子束的运动参数；根据所述最优解集控制所述电磁透镜组。本发明通过调节透镜组的多个工作参数、粒子束的质量参数实现对带电粒子束的运动状态的控制,不依赖于电极的具体组态,适用于任意组态的电极的透镜组,普适性好,且能实现精准控制。(The invention discloses a control method and a system for charged particle beams in an electromagnetic lens group. The control method comprises the following steps: acquiring working data of a plurality of groups of electromagnetic lens groups and quality data of a plurality of groups of particle beams; performing iterative optimization on the multiple groups of working data and the multiple groups of quality data based on a multi-objective optimization model to obtain an optimal solution set; the decision variables of the multi-objective optimization model comprise: at least one parameter in the working data and/or at least one parameter in the quality data; the optimization target of the multi-target optimization model comprises the motion parameters of the particle beam; controlling the electromagnetic lens group according to the optimal solution set. The invention realizes the control of the motion state of the charged particle beam by adjusting a plurality of working parameters of the lens group and the quality parameters of the particle beam, does not depend on the specific configuration of the electrode, is suitable for the lens group of the electrode with any configuration, has good universality and can realize accurate control.)

电磁透镜组中带电粒子束的控制方法及系统

技术领域

本发明涉及半导体技术领域，特别涉及一种电磁透镜组中带电粒子束的控制方法及系统。

背景技术

离子植入器被广泛地运用在半导体制造中，通过将带电粒子束植入晶圆，以选择性地更改材料的导电性。带电离子束植入晶圆前的运动状态直接影响半导体材料的导电性能。

目前，主要通过对离子植入器的静电透镜组的控制实现对带电离子束的运动状态的调节。静电透镜组包括多组电极，对静电透镜组的控制也即对多组电极的电压进行独立控制，以形成电场，供离子束穿越，进而实现对离子束的运动状态的调节。这样通过操作人员调节多组电极的电压实现离子束的运动状态的调节，很大程度上需要依靠操作人员的经验，且仅适用于电极数量少、形状规则、分布对称的静电透镜组，对于电极数量多、形状不规则、分布不对称的静电透镜组很难实现精准的控制。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中通过人为调节多组电极电压实现带电粒子束的运动状态的调节的方式，由于不能量化带电粒子束的运动状态与每个电极电压的对应关系，致使很难实现精准的控制的缺陷，提供一种电磁透镜组中带电粒子束的控制方法及系统。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

一种电磁透镜组中带电粒子束的控制方法，所述控制方法包括：

获取多组电磁透镜组的工作数据和多组粒子束的质量数据；

基于多目标优化模型对多组工作数据和多组质量数据执行迭代优化，得到最优解集；

所述多目标优化模型的决策变量包括：所述工作数据中的至少一个参数和/或所述质量数据中的至少一个参数；

所述多目标优化模型的优化目标包括所述粒子束的运动参数；

根据所述最优解集控制所述电磁透镜组。

较佳地，基于GBNM算法求解所述多目标优化模型的最优解集。

较佳地，所述电磁透镜组包括：多组电极和多组电磁铁线圈；

所述工作数据包括以下参数中的至少一种：

所述电极的电压、所述电磁铁线圈的电流、所述电极的位置信息、所述电磁铁线圈的位置信息。

较佳地，所述质量数据包括以下参数中的至少一种：

所述粒子束的入射能量、所述粒子束的出射能量、所述粒子束的粒子质量、所述粒子束的电荷、所述粒子束的电流和所述粒子束的发散角度。

较佳地，所述运动参数包括以下参数中的至少一种：

预设位置处的所述粒子束的强度；所述粒子束与预设位置之间的距离偏差；所述粒子束的偏转角度、所述粒子束的发散角度；所述粒子束的宽度。

一种电磁透镜组中带电粒子束的控制系统，所述控制系统包括：

数据获取模块，用于获取多组电磁透镜组的工作数据和多组粒子束的质量数据；

计算模块，用于基于多目标优化模型对多组工作数据和多组质量数据执行迭代优化，得到最优解集；

所述多目标优化模型的决策变量包括：所述工作数据中的至少一个参数和/或所述质量数据中的至少一个参数；

所述多目标优化模型的优化目标包括所述粒子束的运动参数；

控制模块，用于根据所述最优解集控制所述电磁透镜组。

较佳地，所述计算模块基于GBNM算法求解所述多目标优化模型的最优解集。

较佳地，所述电磁透镜组包括：多组电极和多组电磁铁线圈；

所述工作数据包括以下参数中的至少一种：

所述电极的电压、所述电磁铁线圈的电流、所述电极的位置信息、所述电磁铁线圈的位置信息。

较佳地，所述质量数据包括以下参数中的至少一种：

所述粒子束的入射能量、所述粒子束的出射能量、所述粒子束的粒子质量、所述粒子束的电荷、所述粒子束的电流和所述粒子束的发散角度。

较佳地，所述运动参数包括以下参数中的至少一种：

预设位置处的所述粒子束的强度；所述粒子束与预设位置之间的距离偏差；所述粒子束的偏转角度、所述粒子束的发散角度；所述粒子束的宽度。

本发明的积极进步效果在于：本发明通过调节透镜组的多个工作参数、粒子束的质量参数实现对带电粒子束的运动状态的控制，不依赖于电极的具体组态，适用于任意组态的电极的透镜组，普适性好，且能实现精准控制。

附图说明

图1为本发明实施例1的电磁透镜组中带电粒子束的控制方法的流程图。

图2为本发明实施例2的电磁透镜组中带电粒子束的控制系统的模块示意图。

具体实施方式

下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。

实施例1

本实施例提供一种电磁透镜组中带电粒子束的控制方法，用于实现对带电粒子束的偏转、聚焦和加减速等运动状态的控制。电磁透镜组包括多组电极和多组电磁铁线圈，电极、电磁铁线圈分散布置，且形成具有界定的孔径以允许粒子束穿过。如图1所示，该控制方法包括以下步骤：

步骤101、获取多组电磁透镜组的工作数据和粒子束的质量数据。

其中，工作数据包括以下参数中的至少一种：电极的电压、电磁铁线圈的电流、电极的位置信息、电磁铁线圈的位置信息；质量数据包括以下参数中的至少一种：粒子束的入射能量、粒子束的出射能量、粒子束的粒子质量、粒子束的电荷、粒子束的电流和粒子束的发散角度。

步骤102、基于多目标优化模型对多组工作数据和质量数据执行迭代优化，得到最优解集。

其中，多目标优化模型的决策变量包括：工作数据中的至少一个参数和/或质量数据中的至少一个参数。多目标优化模型的优化目标包括粒子束的运动参数。运动参数包括以下参数中的至少一种：预设位置处的粒子束的强度；粒子束与预设位置之间的距离偏差；粒子束的偏转角度、粒子束的发散角度；粒子束的宽度。

步骤102也即，用户可从多个工作数据中和/或多个质量数据中自行选择若干参数作为多目标优化模型的决策变量，其他的一个或多个参数为确定参数，将作为决策变量的参数和确定参数输入多目标优化模型，求解最优解。

本实施例中，多目标优化模型的约束条件可以但不限于为：

E₀＝E_f；E₀表征粒子束的初始能量，E_f表征粒子束的最终能量，这个约束条件表征光束不能击中任何电极；

|Z|＜σ₁；Z表征粒子束的最终中心位置，σ₁根据实际需求自行设置，这个约束条件控制粒子束的路径；

|θ₁|＜σ₂；θ₁表征粒子束末端的最终平均角度，σ₂根据实际需求自行设置，这个约束条件控制粒子束的弯曲角度；

Max|θ₂-θ₁|＜σ₃；θ₂粒子束的偏转角度，σ₃根据实际需求自行设置，这个约束条件控制粒子束的发散角度。

具体的，步骤102中，基于GBNM算法求解多目标优化模型的最优解。求解过程中，用户也可设置目标值，以根据该目标值求解最优解。

步骤103、根据最优解集控制电磁透镜组。

若步骤102中用户选择电极的电压和电极的位置信息作为决策变量，则步骤103中利用求得的最优解—电极的电压和电极的位置信息对电磁透镜组的电极进行控制，进而实现粒子束按照预定的运动状态通过电极和电磁铁线圈形成的孔径。

本实施例中，通过调节透镜组的多个工作参数、粒子束的质量参数实现对带电粒子束的运动状态的控制，不依赖于电极的具体组态，适用于任意组态的电极的透镜组，普适性好，且能实现精准控制。

本实施例中，控制方法还包括：存储最优解集，以避免对多个晶圆进行带电粒子束植入时，重复计算最优解。

本实施例中，求解最优解之前，可对决策变量和确定参数进行分析，从中识别两者之间存在的联系模式，从而将该模式直接用于控制电磁透镜组，根据输入参数来直接确定电磁透镜组的控制变量。例如，用一对平行的电极来控制带电粒子束的转弯，需要知道两块电极各自的电压。在不同的粒子能量、质量、转弯角度的条件下，计算出两块电极的电压。采用联系模式识别方法确定两个电压之差与能量、质量和转弯角度的关系，也即可使用能量、质量和转弯角度来表征两个电压之差，从而通过控制这个差值既能实现电磁透镜组的控制，实现了控制变量压缩。该模式建立后，总的变量数量会减少，但是仍可以采用求解目标函数的最优解来找出剩下的变量的取值，大大减小了复杂度和计算量。或者也可以如之前一样建立联系模式，这样就无需求解最优化。其中，联系模式的识别可以但不限于通过计算一系列输入参数对应的最优工作参数，再对输入参数列和工作参数列进行回归实现。

本实施例中，该算法能够根据已获得的若干变量组的值来对变量组中的变量建立联系，重新组合从而减少变量组中变量数目，而不影响粒子束的控制精度。

本实施例中，整个透镜组可分为若干子透镜组，对每个子透镜组采用本实施例的控制方法进行控制，并且确保在相邻子透镜连接处，粒子束有相同的参数。其中，确保粒子束有相同的参数，有两种方式可供选择：(1)串行的方法，即依次处理各个透镜组，这时，参数在相邻透镜组连接处的取值由前一个透镜组求解出来，而作为确定值输入到后一个透镜(2)并行的方法，即同时优化全部透镜组，这时，对于相邻两个透镜组，任意参数在连接组有相同取值，作为模型的约束条件。

实施例2

本实施例提供一种电磁透镜组中带电粒子束的控制系统，用于实现对带电粒子束的偏转、聚焦和加减速等运动状态的控制。电磁透镜组包括多组电极和多组电磁铁线圈，电极、电磁铁线圈分散布置，且形成具有界定的孔径以允许粒子束穿过。

如图2所示，该控制系统包括：数据获取模块1、计算模块2和控制模块3。

数据获取模块1用于获取多组电磁透镜组的工作数据和多组粒子束的质量数据。其中，工作数据包括以下参数中的至少一种：电极的电压、电磁铁线圈的电流、电极的位置信息、电磁铁线圈的位置信息。质量数据包括以下参数中的至少一种：粒子束的入射能量、粒子束的出射能量、粒子束的粒子质量、粒子束的电荷、粒子束的电流和粒子束的发散角度。

计算模块2用于基于多目标优化模型对多组工作数据和多组质量数据执行迭代优化，得到最优解集。

其中，多目标优化模型的决策变量包括：工作数据中的至少一个参数和/或质量数据中的至少一个参数；多目标优化模型的优化目标包括粒子束的运动参数。运动参数包括以下参数中的至少一种：预设位置处的粒子束的强度；粒子束与预设位置之间的距离偏差；粒子束的偏转角度、粒子束的发散角度；粒子束的宽度。

具体的，用户可从多个工作数据中和/或多个质量数据中自行选择若干参数作为多目标优化模型的决策变量，其他的一个或多个参数为确定参数，将作为决策变量的参数和确定参数输入多目标优化模型，求解最优解。

本实施例中，多目标优化模型的约束条件可以但不限于为：

E₀＝E_f；E₀表征粒子束的初始能量，E_f表征粒子束的最终能量，这个约束条件表征光束不能击中任何电极；

|Z|＜σ₁；Z表征粒子束的最终中心位置，σ₁根据实际需求自行设置，这个约束条件控制粒子束的路径；

|θ₁|＜σ₂；θ₁表征粒子束末端的最终平均角度，σ₂根据实际需求自行设置，这个约束条件控制粒子束的弯曲角度；

Max|θ₂-θ₁|＜σ₃；θ₂粒子束的偏转角度，σ₃根据实际需求自行设置，这个约束条件控制粒子束的发散角度。

本实施例中，计算模块可以但不限于基于GBNM算法求解多目标优化模型的最优解集。

控制模块3用于根据最优解集控制电磁透镜组。

例如，若用户选择电极的电压和电极的位置信息作为决策变量，则控制模块3利用求得的最优解—电极的电压和电极的位置信息对电磁透镜组的电极进行控制，进而实现粒子束按照预定的运动状态通过电极和电磁铁线圈形成的孔径。

本实施例中，通过调节透镜组的多个工作参数、粒子束的质量参数实现对带电粒子束的运动状态的控制，不依赖于电极的具体组态，适用于任意组态的电极的透镜组，普适性好，且能实现精准控制。

本实施例中，控制系统还包括：存储模块4。存储模块4用于存储最优解集，以避免对多个晶圆进行带电粒子束植入时，重复计算最优解。

本实施例中，求解最优解之前，可对决策变量和确定参数进行分析，从中识别两者之间存在的联系模式，从而将该模式直接用于控制电磁透镜组，根据输入参数来直接确定电磁透镜组的控制变量。例如，用一对平行的电极来控制带电粒子束的转弯，需要知道两块电极各自的电压。在不同的粒子能量、质量、转弯角度的条件下，计算出两块电极的电压。采用联系模式识别方法确定两个电压之差与能量、质量和转弯角度的关系，也即可使用两个电压之差表征能量、质量和转弯角度，从而通过控制这个差值既能实现电磁透镜组的控制，实现了控制变量压缩。该模式建立后，总的变量数量会减少，但是仍可以采用求解目标函数的最优解来找出剩下的变量的取值，大大减小了复杂度和计算量。或者也可以如之前一样建立联系模式，这样就无需求解最优化。其中，联系模式的识别可以但不限于通过计算一系列输入参数对应的最优工作参数，再对输入参数列和工作参数列进行回归实现。

本实施例中，该算法能够根据已获得的若干变量组的值来对变量组中的变量建立联系，重新组合从而减少变量组中变量数目，而不影响粒子束的控制精度。

本实施例中，整个透镜组可分为若干子透镜组，对每个子透镜组采用本实施例的控制方法进行控制，并且确保在相邻子透镜连接处，粒子束有相同的参数。其中，确保粒子束有相同的参数，有两种方式可供选择：(1)串行的方法，即依次处理各个透镜组，这时，参数在相邻透镜组连接处的取值由前一个透镜组求解出来，而作为确定值输入到后一个透镜(2)并行的方法，即同时优化全部透镜组，这时，对于相邻两个透镜组，任意参数在连接组有相同取值，作为模型的约束条件。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。