摘要
本发明属于半导体制造领域,提供了一种基于神经网络的外延生长率计算方法及系统,其中方法包括:将不同外延生长工艺下的反射率数据进行标注和预处理得到原始数据集,反射周期数映射模型根据原始数据集进行第一路权重调制和验证得到已训练的反射周期数映射模型,工艺反射‑折射模型对原始数据集进行聚类分析并配置第二路权重得到已训练的工艺反射‑折射模型,经过全连接层特征融合后得到预测模型,将实际外延生长工艺过程中的待测数据集再输入预测模型得到预测干涉周期数和预设折射率进而通过外延厚度计算外延生长率。预测模型充分考虑工艺参数变化对折射率的影响,提升了晶圆的外延生长率计算的准确性和效率。