基于机器学习的多晶硅片表面镀膜均匀性检测系统

本发明公开了基于机器学习的多晶硅片表面镀膜均匀性检测系统，涉及多晶硅片性能检测技术领域，通过获取硅片样本未镀膜前的材料特征参数、镀膜加工后的膜性特征参数、镀膜加工设备的设备特征参数及镀膜过程中的环境特征参数进行预处理，根据预处理后的数据构建数据集，测量获取镀膜加工后的硅片样本的折射率，计算测量的折射率的方差均值作为硅片样本的镀膜均匀性表征值，计算特征参数与镀膜均匀性表征值之间的相关系数，构建以特征参数值为输入参数，以镀膜均匀性表征值为输出参数的神经网络模型，通过构建的神经网络模型输出特征参数值与镀膜均匀性表征值之间的映射关系，根据映射关系获取待检测硅片的镀膜均匀性表征值。