基于连续元胞自动机与粒子群优化的多策略优化模型在聚焦离子束溅射刻蚀轮廓控制中的应用

为解决聚焦离子束(FIB)溅射刻蚀中复杂形貌高精度制造的难题，研究人员提出了一种基于连续元胞自动机(CCA)与粒子群优化(PSO)的多策略优化模型。该研究通过整合仿真与优化技术，实现了工艺参数的智能反演，显著提升了Si、SiO2等材料的微纳结构加工精度，为微电子器件和光学元件的制造提供了新方法。

　　

在微纳器件制造领域，聚焦离子束(FIB)溅射刻蚀技术因其纳米级分辨率和无掩模直写能力，已成为加工复杂三维结构的核心手段。然而，这项技术面临两大瓶颈：一是工艺参数（如电流、驻留时间）与材料特性（如溅射产额、再沉积效应）的复合作用难以量化；二是传统控制文件（位图/流文件）的灰度值与实际形貌间存在非线性映射，导致深宽比结构易出现轮廓失真。尤其当加工GaN等宽禁带半导体时，Ga液滴污染问题更使形貌控制雪上加霜。

针对这些挑战，中国的研究团队在《Vacuum》发表研究，创新性地将连续元胞自动机(Continuous Cellular Automaton, CCA)的物理场仿真能力与粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)的智能搜索特性相结合，构建了双循环迭代优化框架。该模型通过空间网格化离散、动态通量更新等机制，实现了对溅射产额角度依赖性和再沉积效应的精准建模，同时采用三阶收敛策略加速PSO的参数寻优。实验验证表明，该方法使Si衬底非线性结构的平均绝对误差降低至0.36 μm，较传统方法提升约40%。

关键技术包括：1）基于FIB/SEM双束系统（FEI Helios 600）的微纳加工平台；2）结合溅射理论建立CCA单元状态更新规则；3）针对单一位图、多重位图和流文件三种策略设计差异化适应度函数；4）采用H₂SO₄:H₂O₂混合溶液清除GaN加工残留物。

制造方法
研究系统分析了位图与流文件在三维结构控制中的特性差异。位图通过灰度值映射刻蚀深度，但存在边缘扩散效应；流文件则通过坐标序列直接控制束流路径，更适合陡峭侧壁结构。

优化模型
CCA-PSO模型的核心创新在于：将材料空间划分为5 nm网格单元，每个单元根据局部入射角动态计算溅射产额；PSO外层循环优化灰度/坐标参数，内层循环通过CCA模拟实际形貌，形成闭环反馈。对GaN的优化显示，再沉积效应忽略不计的特性使流文件策略误差降低72%。

单一位图优化
如图4所示，Si衬底的抛物线结构优化后最大深度误差从1.29 μm降至0.82 μm。值得注意的是，模型揭示了"深度-误差"非线性关系：浅层结构（<2 μm）因再沉积通量均衡而精度更高。

结论与意义
该研究首次实现了FIB加工参数的反向工程化设计，其价值体现在三方面：1）为微透镜阵列等光学元件提供亚微米级形控方案；2）通过工艺库构建缩短了GaN功率器件开发周期；3）提出的多策略框架可扩展至电子束光刻等微纳加工领域。作者Xi Chen等特别指出，未来需解决模型在>10 μm深槽结构中的累积误差问题。

这项工作的突破性在于将传统"试错法"转变为基于物理机理的智能预测，相关代码和实验数据已开源，为微纳制造领域的数字化升级提供了重要参考。