近年来,集成电路行业得到快速发展,市场对于存储器、逻辑器件、模拟器件、功率器件等半导体产品的需求剧增。硅片作为集成电路的基底材料,其制造技术的提升至关重要,多线切割是硅片制造中的重要工艺之一,切割质量的好坏直接影响后续工艺及硅片的品质。传统的多线切割是采用游离砂浆式切割,这种切割方式效率低、成本高,切割后的废液难以分离,易造成环境污染。金刚线切割方式可以显著提高生产效率、降低成本,但是金刚线切割设备大都来自进口,价格昂贵,而国产设备稳定性差,很难满足生产加工要求。此外,相较于太阳能级硅片,IC级硅片质量要求更高,对金刚线切割的硅片质量控制要求更高,国内IC级硅片生产厂家还未推广使用金刚线切割设备。因此,急需设计一种高精度新型金刚石多线切割设备以满足国内IC级硅片制造需求。首先,本文介绍了一种新型金刚石多线切割设备的总体结构、各子部分结构及关键参数设计模型,分别介绍了机械结构、电气控制、数据采集与监控系统的设计,进行硅片切割试验,并与砂浆多线切割的切割质量进行对比,结果表明,金刚线设备切割的硅片TTV、Warp、Bow的均值优于传统砂浆切割,但是数据不稳定,整体收率小于砂浆切割。其次,为了提高设备切割的稳定性,采用BP神经网络,通过对多线切割的工艺、过程参数和质量参数进行建模分析,预测硅片切割的质量。由于BP神经网络权重的训练使用梯度下降法容易陷入局部最优,于是引入PSO算法对BP网络权重进行训练与仿真。通过对比分析BP网络和PSO-BP网络,PSO-BP网络大大降低了算法陷入局部极小值的可能,提高了预测精度,加快了收敛速度。最后,对影响金刚石多线切割质量的关键参数进行研究,结合PSO-BP质量预测模型,使用正交试验法,得出各关键参数对切割的影响程度,并选择出最优参数组合(选定金刚线速度为13008)/8)4)9),进刀速度为1.18)8)/8)4)9),硅棒长度为1508)8),钢线张力为13N)。通过PSO-BP预测模型的构建和关键参数的优化,能够提高生产效率,保证产品质量,为硅片制造行业提供了可借鉴的解决方案。