基于OES光谱的单晶金刚石沉积质量智能检测方法

本发明公开了基于OES光谱的单晶金刚石沉积质量智能检测方法，所述方法包括：在沉积区域提取OES光谱数据，并进行预处理，通过卷积神经网络从预处理后的OES光谱数据中提取光谱特征，并计算等离子体特征参数；所述等离子体特征参数包括电子密度和电子温度，构建时序预测模型，获得等离子体特征参数与沉积指标的关联模型，根据所述关联模型对沉积质量进行检测，并根据检测结果对工艺参数进行反馈控制。该方法通过集成光学发射光谱技术与智能算法，克服传统检测方法的局限性，实现等离子体参数的动态分析及沉积质量的高精度预测，同时具有较好的可解释性。