摘要
本发明公开了一种等离子体原位清洗中化学膜表面损伤调控的方法,涉及等离子体清洗参数数据处理及大口径光学元件表面原位清洁维护技术领域,包括:对有机污染的化学膜进行等离子体清洗;对清洗前后的化学膜进行显微形貌表征和光学性能测试;原位诊断等离子体清洗过程中关键特征参数;建立等离子体无损清洗效果评估模型,获得影响化学膜损伤的等离子体清洗工艺区间;建立等离子体清洗工艺和化学膜之间的神经网络模型,缩小无损清洗化学膜的等离子体清洗工艺区间。本发明减少了深度学习中所需要的大量正交实验数据,揭示等离子体原位清洗工艺参数和化学膜光学性能退化之间的高阶非线性关系,获得等离子体原位无损清洗化学膜新工艺。
技术关键词
等离子体清洗工艺
光学元件透过率
神经网络模型
诊断等离子体
原位清洗工艺
有机污染
激光装置
光学发射光谱法
大口径光学元件
DKDP晶体
低压等离子体
邻苯二甲酸二丁酯
深度学习方法
随机梯度下降
提拉镀膜
压强
清洗参数
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