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申请/专利权人：上海微芸半导体科技有限公司
摘要：本发明公开了一种针对刻蚀设备绝缘静电吸盘上自偏压的量测方法，本发明涉及半导体制造技术领域，自偏压量测方法如下：通过对刻蚀设备校对以及量测，并建设相应的量测处理平台，将校对和量测的数据传输至量测处理平台，通过在刻蚀设备周围设置摄像头以及传感器，并将摄像头拍摄到的图像以及传感器监测的环境数据传输至量测处理平台，本发明的优点在于：通过S1、S2和S3对刻蚀设备上静电吸盘的工作条件数据进行存储，在刻蚀设备进行启动时，量测处理平台便于快速调取历史数据，并利用预测分析快速获取当前静电吸盘的自偏压数据，进而量测处理平台根据当前环境数据对静电吸盘的自偏压进行修正，使得静电吸盘具有更加稳定的效果。
主权项：1.一种针对刻蚀设备绝缘静电吸盘上自偏压的量测方法，其特征在于，所述自偏压量测方法如下：S1、量测设备，通过对刻蚀设备校对以及量测，并建设相应的量测处理平台，将校对和量测的数据传输至量测处理平台；S2、条件判断，通过在刻蚀设备周围设置摄像头以及传感器，并将摄像头拍摄到的图像以及传感器监测的环境数据传输至量测处理平台，通过量测处理平台对图像中设备连接的稳定状态和环境因素进行分析，并生成相应的数据列表；S3、工作条件分析，通过量测处理平台对生成相应的数据列表进行分析，并将分析的工作条件进行存储；S4、量测施工状态，通过量测处理平台预测当前工作条件的走势，其中具体步骤如下：S4.1、施工环境匹配，在量测处理平台中设置匹配单元，利用匹配单元将施工环境数据与存储的环境进行匹配，并获取匹配后的工作条件数据；S4.2、预测分析，在量测处理平台中设置深度学习神经网络模型，量测处理平台将工作条件数据传输至深度学习神经网络模型，利用深度学习神经网络模型对工作条件数据进行分析，获取当前环境对静电吸盘的干扰数据以及功率数据；S4.3、时序分析，在量测处理平台中设置长短期神经网络模型，利用长短期神经网络模型对相同环境数据进行分析，并通过不同时间段对当前刻蚀设备的工作时长进行分析；S5、重复测量，通过在不同的工作条件下以及7天-14天重复一次S1、S2以及S3的测量数据，并将测量数据进行存储。
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权利要求：
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