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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于物理化学机理与机器学习的CVD过程控制系统，属于集成电路制造领域。包括物理化学机理研究和建模模块、数据采集与数据预处理模块、机器学习模型选择与训练模块、模型可解释分析模块、以及实时监控与自动调节模块。首先根据CVD的物理化学过程建立薄膜生长理论模型，获取影响CVD薄膜生长过程中的关键物理化学参数；然后采集包含关键物理化学参数的FDC数据并进行预处理，训练最优机器学习模型，分析影响薄膜厚度的关键工艺参数及其影响方式、各关键工艺参数之间的交互作用；最后将最优模型部署在CVD生产线上，实现对CVD过程的实时监测和调控。本系统能够有效地实现CVD过程的精准控制和优化。
主权项：1.一种基于物理化学机理与机器学习的CVD过程控制系统，其特征在于，包括：物理化学机理研究和建模模块，其用于根据CVD的物理化学过程建立薄膜生长理论模型，基于所述的薄膜生长理论模型获取影响CVD薄膜生长过程中的关键物理化学参数，每一项关键物理化学参数对应一项或多项工艺参数；数据采集与数据预处理模块，其用于采集包含所述关键物理化学参数的机台设备传感器数据并进行预处理；以及，在初始训练阶段采集所述机台设备传感器数据对应的CVD沉积薄膜厚度测量值；每一项机台设备传感器数据对应一项工艺参数；机器学习模型选择与训练模块，其用于根据数据采集与数据预处理模块获取的数据训练机器学习模型并挑选最优模型；模型可解释分析模块，其用于根据最优模型确定对CVD薄膜生长过程中影响最终薄膜厚度的关键工艺参数、以及关键工艺参数对最终薄膜厚度的影响方式、各关键工艺参数之间的交互作用；实时监控与自动调节模块，其用于将最优模型部署在CVD生产线上，实现对CVD过程的实时监测和调控。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于物理化学机理与机器学习的CVD过程控制系统
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