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申请/专利权人：深圳华盛光刻系统有限公司

摘要：本发明提供了一种降低3D光刻工艺累计误差的方法，用于解决在3D光刻工艺中由于误差的累计，所导致的成型件的质量、尺寸和精度不符合设计要求的问题，本发明包括以下步骤：S1模型准备与优化；S2工作台Z轴精度控制与补偿；S3工作台X、Y方向的扫描路径平滑与优化；S4材料沉积控制与同步：S5热处理；S6机械应力释放。本发明综合运用了模型设计优化、工艺控制、材料沉积控制和成型后处理等多种技术手段，能够有效地降低3D光刻工艺的累积误差，提高成型件的质量和精度，满足高精度和高品质成型件的制造需求。

主权项：1.一种降低3D光刻工艺累计误差的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤S1至步骤S6：步骤S1：模型准备与优化：在CAD软件中设计光刻3D模型，对3D模型进行切片处理，对于每层切片的边缘进行平滑操作；步骤S2：工作台Z轴精度控制与补偿：在工作环境中安装温度控制系统，保持恒定的工作温度，减少因温度变化引起的光刻材料膨胀或收缩，降低在光刻过程中Z方向精度误差；在工作台Z方向的运动中设置自动补偿机制，通过实时监测和调整Z轴的运动，以降低工作台的不稳定运动导致成型件的层厚精度误差；步骤S3：工作台X、Y方向的扫描路径平滑与优化，包括如下步骤A1至步骤A3：步骤A1：扫描路径的平滑处理：对原始扫描路径进行平滑处理，通过插入过渡曲线的方式，以圆弧替换直角，减少路径中的锐角和急转弯，所述过渡曲线为样条曲线；步骤A2：均匀分配加减速区域：在扫描路径的起始和结束位置设置加速和减速区域，在加速和减速区域内均匀分布加减速过程，避免扫描镜头在短时间内的快速加速或减速，以减少产生的惯性力；步骤A3：路径分段处理：将长路径分解为较短的若干子路径，并在每个子路径的起始和终止处设置平滑过渡，以确保扫描镜头在每个子路径上维持稳定的移动状态，减少因方向变化造成的惯性影响；步骤S4：材料沉积控制与同步，包括如下步骤B1至步骤B3：步骤B1：通过实验确定挤料速度和扫描速度，确保挤料速度和扫描速度的匹配，以保持材料沉积的均匀性；步骤B2：加热功率设置：保持加热功率的稳定，以防止光刻材料流动性的变化；步骤B3：实时监测和调整：使用沉积传感器实时监测光刻材料的沉积信息，以检测是否有光刻材料溢出或缺失现象，将监测的光刻材料沉积信息数据传输至沉积分析模块，若需要调整，则发送调整指令至步进电机，调整挤料速度；所述沉积传感器为光学传感器，所述光学传感器安装在打印头一侧；步骤S5：热处理：采用退火处理的方式减少成型件的内部应力和改善成型件微观结构；步骤S6：机械应力释放：采用振动处理的方式减少成型件的内部应力；所述自动补偿机制包括如下步骤E1至步骤E4：步骤E1：数据采集：使用补偿监测传感器实时监测工作台Z方向的运动状态，所述补偿监测传感器包括：线性位移传感器、编码器、加速度计和振动传感器；步骤E2：数据分析：通过基于神经网络模型的数据处理模块分析采集到的数据，根据分析结果，计算所需的补偿量；步骤E3：执行补偿：通过执行机构实施补偿；步骤E4：反馈调整：持续监测补偿效果，并根据需要进行调整；所述线性位移传感器为光栅尺或磁栅尺，安装在工作台的固定部分与移动部分之间，以直接测量工作台在Z轴的位移；所述编码器安装在控制工作台Z轴运动的电机或传动装置上，以测量转动角度和速度；所述加速度计固定在工作台的移动部件上，以捕捉工作台Z方向加速度变化；所述振动传感器布置于电机或移动部件一侧，用于监测工作台在Z轴运动过程中的振动情况；在步骤E2中，所述神经网络模型的构建过程如下：使用历史数据创建训练数据集，所述训练数据集包括输入特征和对应的目标输出；使用训练数据集训练神经网络，通过反向传播和梯度下降的方法进行神经网络的权重设置，使用独立的数据集测试神经网络性能，通过不断调整参数的方法，来提高神经网络的权重设置的准确性，构建好神经网络模型；所述神经网络模型工作的流程为：使用神经网络模型分析采集的数据特征，以识别和量化工作台Z轴运动中的误差，根据神经网络模型的输出，计算出补偿量；在步骤E3中，执行补充具体步骤如下：电机调节：根据计算出的补偿量，调整控制工作台Z轴运动的电机的转速和转向；细微位置调整机构：使用丝杠和滑轨，对工作台位置进行调整；振动抑制：通过调整阻尼装置或改变运动参数来减少振动。

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