基于神经网络的镀膜工艺自适应优化方法

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基于神经网络的镀膜工艺自适应优化方法
申请号:CN202510752441
申请日期:2025-06-06
公开号:CN120491477A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明涉及表面镀膜传感器测试技术领域,具体公开了基于神经网络的镀膜工艺自适应优化方法,包括:搭建神经网络、训练神经网络、模拟、镀膜前准备、对样品进行镀膜、镀膜结束,清洗镀膜设备,发明通过软件控制将整体设备构成一个闭环系统,以压力为基准点对系统进行动态调整,此方法的核心在于控制薄膜的沉积速率,沉积速率过快会严重影响薄膜的质量,沉积速率较慢的情况下得到的薄膜,其质量往往都比较好,确保了薄膜的均匀性和高性能。
技术关键词
镀膜工艺 镀膜设备 神经网络模型训练 训练神经网络 传感器测试技术 输入神经网络模型 数据 矩阵 代表 特征值 薄膜 参数 传播算法 误差 速率 优化器
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