基于FOUP内层间AMC分布的晶圆制程环节污染源识别方法

本发明公开了基于FOUP内层间AMC分布的晶圆制程环节污染源识别方法，涉及污染源识别技术领域，该方法包括：分析气流扰动与污染物扩散特征，制定外部检测器部署策略，并实时采集污染物浓度与关联设备运行参数；建立污染物浓度的时空矩阵，并利用小波变换提取污染物浓度变化的梯度特征，结合关联设备的运行参数，获取污染源的初步位置数据；构建时空网格化输入矩阵，并设计双分支深度学习模型，生成污染源定位概率图，获取污染源的位置数据；评估各关联设备对污染物扩散的贡献权重，制定并执行定向治理策略。本发明可以准确地定位污染源位置，提高污染源识别的准确性和响应速度。