[发明专利]一种用于硬质合金刀片抛光的CMP工艺智能决策系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于硬质合金刀片抛光的CMP工艺智能决策系统，能实现CMP工艺路线和工艺参数的智能决策，并对CMP抛光质量进行预测。

背景技术

化学机械抛光（Chemical Mechanical Polishing，CMP）加工是通过化学和机械的协同作用，用硬度低的材料来进行抛光以实现高质量工件表面的加工方法，工件受到外界载荷的同时与抛光垫做相对运动，借助于抛光液中纳米粒子的研磨作用与化学成分的腐蚀作用互相结合，以获得平整无损伤的工件表面。在硬质合金刀片抛光过程中，化学机械抛光（CMP）不仅能避免机械表面损伤和提高刀片平整度，而且热影响小，无疑是未来硬质合金刀片重要的精密和超精密加工方法之一。但目前CMP实际加工中多通过反复实验调配抛光工艺参数、依靠经验、半经验手段控制抛光效果，以上问题造成了抛光质量难以提高，加工过程不稳定，且现阶段硬质合金刀片CMP抛光缺乏有效的抛光工艺及工艺参数决策系统，CMP加工技术的智能化水平低下。

发明内容

为了克服上述问题，本发明提供一种用于硬质合金刀片抛光的CMP工艺智能决策系统，实现了CMP抛光工艺路线与工艺参数的智能决策，以及抛光质量的预测。

本发明的硬质合金刀片抛光的CMP工艺智能决策系统的具体建立步骤为：

1、CMP工艺参数数据库的建立；

2、CMP抛光工艺智能决策模块的建立；

3、CMP抛光质量预测模块的建立。

所述的硬质合金刀片抛光的CMP工艺智能决策系统，其特征在于：

所述步骤1中CMP工艺参数数据库建立过程如下：

本发明利用Access开发CMP抛光工艺参数数据库，负责对材料类型、抛光工艺参数、性能指标等工艺数据的储存，并与数据前端开发工具Powerbuilder以ODBC形式连接，实现数据的查询、条件检索及数据管理等功能。本发明开发的CMP抛光工艺参数数据库目前只基于Nanopoli-100型抛光机，数据库中收集的变量数据主要有材料类型、工序类别、抛光前表面粗糙度、磨粒类型与大小、磨粒浓度、抛光压力、抛光速度、抛光时间、氧化剂体积分数、抛光后表面粗糙度、材料去除率，数据存储时遵循同一类型材料同一工序的工艺参数中存储的原则。

所述步骤2中CMP抛光工艺智能决策模块建立过程如下：

    CMP抛光工艺智能决策模块的建立基于多工序评价指标硬质合金CMP工艺参数，其优化思路为：以硬质合金刀片CMP抛光正交实验收集的实验数据为基础，对不同的抛光对象，根据材料类型，在系统中分别设定固定的粗抛、半精抛、精抛阶段的初始表面粗糙度，总结出CMP多工序工艺路线的决策原则，在此基础上提出CMP多工序工艺路线智能决策模型。之后利用田口法对每道抛光工序进行优化，由分析各工艺参数对表面粗糙度和材料去除率评价指标的影响来获得每道抛光工序分别基于表面粗糙度和材料去除率的最佳工艺参数组合。然后综合表面粗糙度和材料去除率评价指标的权重和各工艺参数分别对各上述评价指标的方差分析结果，得出兼顾加工效率和表面质量的最佳工艺参数组合。

    所述的工艺智能决策模块包括下述两个子模块：

    1）工艺路线决策模块

本模块根据实际生产中粗精加工分开的加工工艺特点，根据多工序加工工艺原则，在大量实验数据的基础上提出CMP抛光工艺路线智能决策模型。其包括以下几个子步骤：

    1.输入抛光对象材料类型；

    2.输入工件抛光前表面粗糙度和期望后表面粗糙度；

3.将两者与系统设定抛光初始表面粗糙度比较；

4.将抛光前表面粗糙度与粗抛前表面粗糙度和半精抛前表面粗糙度相比较；

5.将抛光后期望表面粗糙度与半精抛前表面粗糙度和精抛前表面粗糙度比较；

    6.得出理想的粗抛、半精抛、精抛工艺路线。

本模型针对不同的抛光对象，根据其材料类型，在系统中分别设定抛光工序规划的参考值。它借助实例推理，以表面粗糙度为唯一的推理因素，既保证表面质量、提高了硬质合金刀片加工的效率，又降低了成本。

2）工艺参数决策模块

    由工艺路线决策得出的工序组合后，在正交实验数据的基础上，以表面粗糙度和材料去除率为评价指标，利用田口法、方差分析得到了各工艺参数对评价指标的影响程度，获得满足评价条件的工艺参数组合。若数据库中实例不能满足要求的情况，则进行规则推理得到合适工艺参数组合。

所述步骤3中抛光质量预测模块，其特征在于：