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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海凱銳恩半導(dǎo)體科技有限公司申請的專利一種基于RSM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的晶圓涂敷膠熱壓成型的控制方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120432416B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510927501.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H01L21/67；該發(fā)明授權(quán)一種基于RSM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的晶圓涂敷膠熱壓成型的控制方法是由金勇;全日龍;郭桂維;潘文武設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于RSM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的晶圓涂敷膠熱壓成型的控制方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于RSM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的晶圓涂敷膠熱壓成型的控制方法，屬于半導(dǎo)體制造裝備智能控制技術(shù)領(lǐng)域。本方法包括：通過響應(yīng)面法構(gòu)建基于雙層真空熱壓成型設(shè)備執(zhí)行參數(shù)的TTV數(shù)學(xué)模型；利用遺傳算法根據(jù)目標(biāo)TTV輸出初步執(zhí)行參數(shù)；基于所述數(shù)學(xué)模型結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用所述初步執(zhí)行參數(shù)獲得預(yù)測TTV；基于所述預(yù)測TTV進(jìn)行遺傳算法的迭代，輸出最優(yōu)執(zhí)行參數(shù)；所述雙層真空熱壓成型設(shè)備執(zhí)行所述最優(yōu)執(zhí)行參數(shù)完成晶圓涂敷膠的熱壓成型。本方法融合響應(yīng)面法、遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在物理約束條件下實現(xiàn)熱壓成型參數(shù)的高效優(yōu)化，解決傳統(tǒng)熱壓成型工藝中參數(shù)優(yōu)化困難的技術(shù)難題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于RSM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的晶圓涂敷膠熱壓成型的控制方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于RSM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的晶圓涂敷膠熱壓成型的控制方法，其特征在于，包括： 通過響應(yīng)面法構(gòu)建基于雙層真空熱壓成型設(shè)備執(zhí)行參數(shù)的TTV數(shù)學(xué)模型；所述數(shù)學(xué)模型： 其中，表示截距項，表示目標(biāo)TTV，表示隨機(jī)誤差； 表示單個自變量對目標(biāo)TTV的線性主效應(yīng)，是對應(yīng)自變量的系數(shù)； 表示單個自變量對目標(biāo)TTV的非線性影響，是項系數(shù)； 表示交互項，反應(yīng)兩個自變量之間的協(xié)同或拮抗作用對目標(biāo)TTV的影響，和是互項系數(shù)； 利用遺傳算法根據(jù)目標(biāo)TTV輸出初步執(zhí)行參數(shù)；所述遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)： 其中，為預(yù)測TTV，根據(jù)超出設(shè)備極限或不符生產(chǎn)規(guī)范的程度計算，為預(yù)設(shè)懲罰系數(shù)，表示目標(biāo)TTV，表示精準(zhǔn)度獎勵項，表示約束懲罰項； 基于所述數(shù)學(xué)模型結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用所述初步執(zhí)行參數(shù)獲得預(yù)測TTV； 基于所述預(yù)測TTV進(jìn)行所述遺傳算法的迭代，輸出最優(yōu)執(zhí)行參數(shù)； 所述雙層真空熱壓成型設(shè)備執(zhí)行所述最優(yōu)執(zhí)行參數(shù)完成晶圓涂敷膠的熱壓成型。

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