[发明专利]半导体机台加工过程中多维度过程数据的异常检测方法

权利要求书

1.一种半导体机台加工过程中多维度过程数据的异常检测方法，其特征在于，该方法至少包括以下步骤：

步骤一、提供原始过程数据并对其进行重采样；

步骤二、对重采样后的数据进行预处理，得到相同长度的数据；

步骤三、通过神经网络对所述数据进行降维和再升维，得到重建数据；

步骤四、比较所述重建数据与所述原始过程数据的误差，得到数据中的异常点。

2.根据权利要求1所述的半导体机台加工过程中多维度过程数据的异常检测方法，其特征在于：步骤一中的所述原始过程数据为半导体机台加工过程中，从传感器获得的多维度过程数据。

3.根据权利要求2所述的半导体机台加工过程中多维度过程数据的异常检测方法，其特征在于：步骤一中还包括对所述原始数据进行插值为相同采样率。

4.根据权利要求3所述的半导体机台加工过程中多维度过程数据的异常检测方法，其特征在于：步骤一中对所述原始数据进行重采样的时间为1秒。

5.根据权利要求1或4所述的半导体机台加工过程中多维度过程数据的异常检测方法，其特征在于：步骤二中对所述数据进行预处理的方法为：去除时间头、尾的冗余数据；若数据长度不足则以均值补足。

6.根据权利要求5所述的半导体机台加工过程中多维度过程数据的异常检测方法，其特征在于：步骤三中通过所述神经网络对所述数据进行重建的方式包括：采用卷积神经网络和自动编码器神经网络相结合的方式。

7.根据权利要求6所述的半导体机台加工过程中多维度过程数据的异常检测方法，其特征在于：步骤三中的所述自动编码器神经网络采用对称结构。

8.根据权利要求7所述的半导体机台加工过程中多维度过程数据的异常检测方法，其特征在于：步骤三中对所述数据进行降维的方法为：对所述数据进行1D的卷积层处理，之后使用全连接层逐渐收敛为多个变量的瓶颈。

9.根据权利要求8所述的半导体机台加工过程中多维度过程数据的异常检测方法，其特征在于：步骤三中对所述数据进行再升维的方法为：将得到的瓶颈使用变分重采样，再使用全连接层及反卷积还原数据的维度。

10.根据权利要求1所述的半导体机台加工过程中多维度过程数据的异常检测方法，其特征在于：步骤四中得到数据中的异常点的方法为：通过变分推理过程，得知数据产生的概率，低概率的为异常数据。