近日，北京大學集成電路學院、微米納米加工技術全國重點實驗室，集成電路高精尖創(chuàng)新中心研究團隊在《IEEE半導體制造技術》期刊（IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing）上發(fā)表的《Automatic Pico Laser Trimming System for Silicon MEMS Resonant Devices based on Image Recognition》被評為該期刊2023年度最佳論文榮譽獎（1-3篇/年）。論文第一作者是北京大學集成電路學院2019級博士研究生劉玉縣（導師：張大成教授），通訊作者是北京大學崔健高級工程師，共同作者包括張大成教授和趙前程正高級工程師。

硅微機械傳感器(MEMS)芯片具有體積小、成本低、環(huán)境適應性強、易大批量制造等顯著特點，已成為航空航天、通信電子、汽車電子等重要產(chǎn)業(yè)的關鍵核心器件。MEMS芯片微結構工藝相對誤差大，帶來其力學特性參數(shù)不對稱，致使MEMS傳感器精度退化，影響批產(chǎn)良率。當前，行業(yè)內(nèi)仍缺乏具備通用化、智能化和高效化的完整誤差分析及晶圓級調控解決方案，成為高端MEMS傳感器件領域亟待解決的行業(yè)‘痛點’。

針對上述問題和需求，研究團隊開展了基于超短脈沖激光的硅微傳感器振動特性刻蝕調控設備的研制開發(fā)，完成了包括超短脈沖激光光源系統(tǒng)、激光光路系統(tǒng)、三維精密移動平臺系統(tǒng)、CCD圖像識別系統(tǒng)、敏感結構力學特性參數(shù)在線辨識系統(tǒng)和加工殘留物處理系統(tǒng)等硬件和軟件算法的設計、調試及驗證工作。利用該設備，對所加工的硅MEMS諧振器進行結構誤差調控以改善其在振動環(huán)境中的性能，可實現(xiàn)諧振頻率處振動靈敏度減小十倍甚至幾十倍，有效改善了MEMS器件的振動特性，性能達到了國際先進水平。微結構圖像自動識別系統(tǒng)的開發(fā)，極大提升了修調效率，與手動刻蝕調控方式相比，使用自動刻蝕調控方式的耗時不足1分鐘，自動刻蝕調控方式的精度一致性提高了82.6%。該套加工設備的開發(fā)及配套工藝誤差辨識及處理算法將為解決高端MEMS傳感器件加工良率提升提供了一種新的解決方案，配合智能化算法，有望實現(xiàn)標準化同定制化相結合的全自動晶圓級激光微納加工設備產(chǎn)品。

圖1. 基于超短脈沖激光的MEMS傳感器件修調系統(tǒng)

在趙前程老師和張大成老師的指導下，研究團隊相繼在Laser Physics 2021，IEEE MEMS 2023, IEEE TRANSDUCERS 2023, IEEE TSM 2023等業(yè)內(nèi)知名會議和期刊上發(fā)表多篇MEMS器件激光修調設備及工藝方面論文，并申請了多項專利，所研制的儀器設備獲得了北京大學第十二屆實驗技術成果獎一等獎。以上研究工作得到了集成電路高精尖創(chuàng)新中心項目的支持。

文章來源：北京大學集成電路學院

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