一种TFT模型参数的提取方法与流程

本发明涉及平板设计技术领域，特别是涉及一种tft模型参数的提取方法。

背景技术：

目前,传统的rpitft模型利用器件端点的电压进行电流及电容计算，主要用于描述大尺寸tft，已经提出并延续使用了30多年,期间其模型并没有任何进一步的改进与创新。面对当今tft器件，尽管传统rpitft模型仍然在用，但其已经不能对许多高阶的电流行为正确建模。

如今,随着平板显示器设计越来越复杂,对功耗边缘设计的要求也越来越高,当前许多tft器件进行了技术上的创新，传统的rpitft模型已完全不能满足设计人员进行准确有效仿真验证及设计的需求。

技术实现要素：

为了解决现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种tft模型参数的提取方法，基于传统rpitft模型，提供大多数特殊电流行为，可以准确有效地对平板设计进行电路仿真，验证其设计。

为实现上述目的，本发明提供的tft模型参数的提取方法，包括：

1）接收并处理测量数据，生成提取电路；

2）选择tft模型种类，将输入的电流数据划分为多个电流区域，并得到各电流区域的电流区域模型方程；

3）预定义所述测量数据和所述tft模型的误差计算方案；

4）基于所述电流区域模型方程和电流数据分布计算模型参数的初始值；

5）进行模型的参数优化，计算误差数据和所述模型结果之间的关系；

6）进行错误检查。

进一步地，步骤1）所述的生成提取电路，是根据tft的器件尺寸参数、工艺参数、介电常数及数据量测温度，自动生成提取工具可以读取并操作的提取电路。

进一步地，步骤2）所述的输入的电流数据划分为多个电流区域，是根据输入的电流数据和器件电流特性，将输入电流数据划分为多个电流区域。

进一步地，步骤3）所述误差计算方案，包括，线性均方根计算，线性平均误差，线性最大误差，对数均方根计算，对数平均误差，对数最大误差。

进一步地，所述步骤3）进一步包括：根据各电流区域的电流分布和当前趋势，计算各区域电流所涉及的初始模型参数。

更进一步地，所述步骤6）进一步包括：

重新计算电流及电容并与原始数据进行误差计算；

并对模型参数优化前后的误差进行比较。

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行如上文所述的tft模型参数的提取方法得步骤。

为实现上述目的，本发明还提供一种终端设备，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述的tft模型参数的提取方法的步骤。

本发明的tft模型参数的提取方法，具有以下有益效果：

1）提供了传统rpitft模型中未包含到的大多数特殊电流行为。通过优化的模型提取流程，可以准确提取用于模拟新的创新电流行为的新增模型参数。

2）利用本创新型tft先进模型所采用提取的模型参数集，设计人员可以准确有效地对其平板设计进行电路仿真，验证其设计，并且能够基于当今先进的tft技术对其设计进行进一步分析。

3）提高平板设计中使用的tft器件的模型精度，以帮助用户缩小当今tft技术与设计工具之间的差距。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，并与本发明的实施例一起，用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为根据本发明的tft模型及模型提取方法流程图；

图2为根据本发明的先进模型id-vg电流特性；

图3为传统rpi模型id-vg电流特性；

图4为根据本发明的创新模型提取流程数据划分功能显示；

图5为根据本发明的创新提取流程的误差计算菜单；

图6为根据本发明的模型参数定义表。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

图1为根据本发明的tft模型及模型提取方法流程图，如图1所示，本发明的tft模型及模型提取方法包括：

首先，在步骤101，接收输入的测量数据并进行处理，生成提取电路。该步骤中，打开提取工具，读入“测量数据”，处理接收的电流和电容测量数据，根据相关的tft参数：器件尺寸参数w、l、工艺参数tox、介电常数epsi及数据量测温度，生成提取工具可以读取并操作的提取电路。

在步骤102，选择tft模型种类，根据所述测量数据中的电流数据和器件电流特性，将输入的电流数据划分为多个电流区域，并得到各电流区域的模型方程。该步骤中，根据器件的物理特性,电流可根据其外部偏置电压分为几部分电流区域(泄漏电流、亚阈区...)。该步骤中，根据广为运用于电子、半导体器件物理教科书中对于电流操作区间划分的解释说明，自动将电流划分为几个电流区域。

在步骤103，预定义测量数据和模型的误差计算方案，误差计算方案包括线性均方根计算，线性平均误差，线性最大误差，对数均方根计算，对数平均误差，对数最大误差。

在步骤104，基于模型方程和电流数据分布计算模型参数的初始值。该步骤中，基于步骤103划分的电流区域定义，可以在电流模型方程中找到对应的电流区域模型方程。根据各电流区域的电流分布和当前趋势，该工具将自动计算该区域电流所涉及的初始模型参数。通过这种自动初始模型计算,可以缩短模型优化过程,快速获得准确提取结果。

在步骤105，启动所述模型的参数优化，计算误差数据和所述模型结果之间的关系。在优化过程中,所选择的模型参数和测量数据将作为输入加载到优化数值包中。优化数值包将自动进行优化并返回优化结果。

在步骤106，利用步骤105得到的模型参数重新计算电流及电容并和原始数据进行误差计算，并对模型参数优化前后的误差进行比较，当所述错误有变化则返回步骤105，否则结束流程。

优选地，所述错误误差降低，保持优化趋势，返回所述步骤105；所述错误误差增加，更改优化趋势，返回所述步骤105。该步骤中，进行错误检查，当错误变得更小，说明模型模型参数优化方向正确，保持优化趋势，返回步骤105继续进行优化。当错误变得更糟，说明模型参数优化方向不正确，更改优化趋势，返回步骤105继续进行优化。直至错误无变化，结束优化流程。

优选地，所述步骤105进一步包括，根据电流的区域划分，自动选择误差计算方法；根据权重、所述误差计算方法和所述区域划分，计算每个数据点的误差；根据所述数据点的数值方法和所述误差，计算各部分电流区域误差；根据所述各部分电流区域误差计算所述电流数据曲线的总误差。

优选地，根据所述模型参数的定义及用法，将所述模型参数划分为不同颜色区域。该步骤中，图6为根据本发明的模型参数定义表，如图6所示，根据模型参数的定义及其用法,将模型参数划分为几个不同颜色的部分,方便用户对其进行管理。

在本申请中，针对不同区域，模型参数设置有多种颜色,可帮助用户轻松理解参数的含义及其主要影响的区域。采用灵活的误差计算方法,加速了模型参数优化过程,提高了提取数据精度。自动电流区域划分，根据物理性质分别计算可以帮助工具进行初始模型参数计算,加快模型提取,提高精度。

本申请对传统rpitft模型的改进，包括：（1）增强漏电电流效应(front和backchannel漏电电流的准确性)（2）增强亚阈区摆幅效应(考虑vd的二次效应对dibl)（3）增强温度效应(考虑温度的非线性效应)（4）增强模型连续性。

在这些新的增强模型方程的基础上，建立了新的模型参数提取方案。包括：提供了两种数据输入的方法，使用工具提供的输入数据模板加载测量数据，直接从我们的gui界面加载测量数据，有了这个gui接口，用户可以轻松地处理和进一步修改数据。自动生成提取电路，该工具将根据新导出的模型方程，自动将测量数据划分为多个部分，根据模型方程，工具将自动选取适当的数据部分，生成初始模型参数值，以提高提取效率。

这样，本申请的创新的tft模型具有以下优点：

1.新添加的模型效果可用于解释当今先进技术的tft器件的大量测量数据中观察到的先进电流行为。大多数新观测到的器件电流行为，传统rpitft模型无法正确解释。

2.新建立的模型方程可以帮助用户了解先进器件的电流行为，缩短实际器件与仿真模型之间的差距。

改进后的tft模型参数提取流程具有以下优点：

1.提取工具的设计目的是提供一个用户友好的gui界面，帮助用户轻松地处理整个模型的提取。

2.在提取过程中，该工具可以根据当前数据及其物理意义，自动筛选输入测量数据，并将数据划分为多个数据区域。这种自动化可以降低提取的复杂性。

3.在提取主窗口中，模型方程中使用的模型参数分为多个部分，并以各种颜色表示，以帮助用户在提取过程中轻松进行检查。

4.此提取工具提供了许多有用的选项来帮助用户验证提取结果。它可以自动生成各种验证仿真电路的模拟器，来运行该仿真电路并生成仿真结果。仿真结果可以重新加载到我们的提取工具中，对测量数据、提取结果和仿真结果进行最终模型验证验证。

5.在提取过程中，只要修改了任何模型参数，提取结果就会自动更新。这将帮助用户了解模型参数优化趋势。

图2为根据本发明的先进模型id-vg电流特性，图3为传统rpi模型id-vg电流特性，如图2和图3所示，可以看出新设计的增强型亚阈区摆幅模型和dibl模型，可以准确地仿真器件的电流行为。这种准确的模型可以提供合理的亚阈值电流特性，帮助使用者决定如何设计平板电路，以避免不必要的电流，从而减小那些用传统模型所不可预知的功耗。同时，新设计的漏电电流模型可以说明用户更好地分析功耗。在传统rpitft模型的基础上进行上述模型的适当增强，新的创新模型不仅与传统的rpitft模型兼容，而且提供了更合理的新器件技术的模型信息。

图4为根据本发明的创新模型提取流程数据划分功能显示，如图4所示，在新的创新模型提取流程中，根据器件物理性质和众所周知的电流定义，自动将输入测量数据划分为多个部分。通过该创新模型提取流程，在模型参数提取过程中,可以根据各部分区域模型与数据之间的精度，轻松完成提取优化过程。

图5为根据本发明的创新提取流程的误差计算菜单，如图5所示，创新的提取流程提供了灵活的误差计算和检查方案。通过这种创新而灵活的误差计算，用户可以在这种创新误差计算系统的基础上，决定以何种方式计算测量数据与模型计算结果之间的误差，以加快优化过程，增加提取值精度。

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行如上文所述的tft模型及模型提取方法步骤。

为实现上述目的，本发明还提供一种终端设备，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行如上文所述的tft模型及模型提取方法步骤。

本领域普通技术人员可以理解：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。