一种晶圆切割参数优化方法与系统

本发明公开了一种晶圆切割参数优化方法与系统，所述方法包括数据采集和处理，以及基于采集数据的函数拟合和机器学习模型训练，根据工程所需的晶圆特性数据确定改质区域区间范围和切割工艺初始参数，其中切割工艺初始参数的确定采用了K‑means聚类算法，最后基于机器学习模型和拟合函数对切割工艺初始参数进行优化调整。相比现有技术，本技术方案能够显著提升切割工艺的稳定性和产品质量，同时降低生产成本。通过机器学习模型的应用，自动化程度大大提高，减少了对人工经验的依赖，使得半导体隐形切割工艺的参数优化更加高效、精确，并能够满足日益严格的工业生产需求。