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申请/专利权人：上海强华实业股份有限公司

摘要：本申请的激光精密切割异形槽板制造方法、系统、设备及介质，涉及半导体生产工艺技术领域，通过收集异形槽板的历史切割数据，包括：槽板厚度、槽板材质、焦距、切割深度和切割参数；利用历史切割异形槽板的槽板厚度、槽板材质、切割深度、焦距训练得到切割参数预测模型；获取当前的异形槽板的槽板厚度、槽板材质、切割深度、焦距，利用切割参数预测模型预测得到切割速度和激光功率；根据切割需求获取切割路程进行切割，得到切割后的异形槽板；计算切割后的异形槽板的切割质量分数，将切割质量分数小于等于切割质量阈值的异形槽板进行二次加工或废料回收，实现了激光切割异形槽板过程中的能耗节约和成本控制。

主权项：1.激光精密切割异形槽板制造方法，其特征在于，包括：收集异形槽板的历史切割数据，包括：槽板厚度、槽板材质、焦距、切割深度和切割参数；所述切割参数包括激光功率和切割速度；所述收集异形槽板的历史切割数据的具体方法为：收集历史生产过程中切割异形槽板的历史切割数据；获取所有历史切割数据对应的异形槽板图像；对异形槽板图像进行处理，突出毛刺区域，计算毛刺区域的像素密度，将毛刺区域的像素密度映射为毛刺程度；获取理想切割深度作为切割深度的标准，根据切割后的异形槽板图像获取实际的切割深度，使用轮廓匹配算法比较理想切割深度与实际的切割深度之间的轮廓相似性，将轮廓相似性映射为切割程度；由毛刺程度和切割程度计算得到异形槽板的切割质量分数S；所述切割质量分数的计算公式为：；其中，b为毛刺权重的相对权重，c为切割权重的相对权重，b与c的和为1，为毛刺程度的权重，为切割程度的权重，为毛刺程度的映射函数，为毛刺区域的像素密度，α是调整毛刺程度的映射函数的曲线陡峭程度的参数，为切割程度的映射函数，为理想切割深度与实际的切割深度之间的轮廓相似性，β是控制切割程度的映射函数的曲线陡峭程度的参数，γ是切割程度的映射函数的中点位置参数；设定切割质量阈值，比较切割质量阈值与切割质量分数的大小，将大于切割质量阈值的切割质量分数对应的异形槽板的历史切割数据筛选出来得到标准历史切割数据；利用历史切割异形槽板的槽板厚度、槽板材质、切割深度、焦距训练得到切割参数预测模型；所述利用历史切割异形槽板的槽板厚度、槽板材质、切割深度、焦距训练得到切割参数预测模型的具体方法为：提取标准历史切割数据中的槽板厚度、槽板材质、切割深度、焦距的特征数据得到厚度特征数据、材质特征数据、深度特征数据、焦距特征数据；将切割参数作为每个异形槽板的切割特征标签；选择机器学习模型作为初始模型，将厚度特征数据、材质特征数据、深度特征数据、焦距特征数据作为训练切割参数预测模型的输入数据，将异形槽板的切割特征标签作为训练切割参数预测模型的输出数据；以准确预测每个异形槽板的切割参数作为切割参数预测模型的预测目标，以最小化真实的切割参数和预测的切割参数之间的损失函数Loss作为切割参数预测模型的训练目标，训练得到切割参数预测模型；获取当前的异形槽板的槽板厚度、槽板材质、切割深度、焦距，利用切割参数预测模型预测得到切割速度和激光功率；根据切割需求获取切割路程进行切割，得到切割后的异形槽板；计算切割后的异形槽板的切割质量分数，将切割质量分数小于等于切割质量阈值的异形槽板进行二次加工或废料回收。

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