基于聚氨酯垫的4H-SiC单晶衬底研磨性质研究

4H-SiC单晶是典型的难加工材料,研磨加工后表面损伤的密度和深度直接影响后续抛光工序的质量和效率。采用普通铸铁盘研磨工艺会导致晶圆表面划痕多、边缘破片以及去除率不稳定等问题。本实验采用聚氨酯垫研磨工艺,减少研磨划痕,提高了研磨后的表面质量,实现了SiC衬底的精准研磨。通过改变金刚石磨料粒度、磨抛盘转速、研磨压强进行SiC衬底的研磨实验,探究最优工艺参数及各条件对研磨效果的影响规律。实验结果表明:随着研磨盘速度增大,研磨的去除率增大,其对应的粗糙度先降低后升高;增大金刚石磨料的粒径会增大研磨的去除率,但研磨后表面粗糙度也会持续增大;通过增加研磨压强,材料的去除率和表面粗糙度都将增加,但去除率增加的速率由快变慢,而粗糙度增加的速率逐渐加快。综合考虑,采用聚氨酯垫研磨时,较优研磨工艺参数为:金刚石研磨液浓度为3%,金刚石粒径为1μm,研磨液供给速度为5 mL/min,研磨压强为47 kPa,研磨转速35 r/min。该工艺下SiC材料的去除率为0.7μm/h,研磨后SiC衬底的表面粗糙度为24 nm。

基于卷积神经网络的车标识别

提出一种基于卷积神经网络(CNN)的车标识别方法,通过多层的特征学习,能够直接从训练样本中提取特征,最后送入神经网络分类器进行分类。验证集采用5000个从属于10类车标并附有各类变化的车标数据库,该应用算法达到98.28%的平均准确率和每张少于3ms的识别速度(在MATLAB环境下),实验表明,该方法对于车标识别问题具有优异的准确率和鲁棒性,且对于计算资源要求很低。