[发明专利]一种基于机器学习打磨超薄掩膜版的智能化激光抛光模块在审
申请号: | 202010903720.4 | 申请日: | 2020-09-01 |
公开(公告)号: | CN112102268A | 公开(公告)日: | 2020-12-18 |
发明(设计)人: | 管迎春;黎宇航 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06K9/62;B23K26/352;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
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地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 机器 学习 打磨 超薄 掩膜版 智能化 激光 抛光 模块 | ||
1.一种基于机器学习打磨超薄掩膜版的智能化激光抛光模块,其特征在于,将机器学习算法和激光抛光相结合,用于打磨抛光超薄掩膜版,提高其表面光洁度,主要包括:激光抛光图像数据采集及分类模块;激光抛光平整度、表面粗糙度、缺陷识别模块;抛光区域精准识别与划分模块;掩膜版激光抛光在线精准连续性拼接模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习打磨超薄掩膜版的智能化激光抛光模块,其特征在于,所述的激光抛光图像数据采集及分类模块中的图像数据包括激光抛光掩膜版过程中产生的一系列有关平整度、表面粗糙度以及抛光过程中产生的缺陷视频及图片;采集及分类包括图像数据的筛选、分类、归一化以及数据集构建及评估。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习打磨超薄掩膜版的智能化激光抛光模块,其特征在于,所述的激光抛光平整度、表面粗糙度、缺陷识别模块包括基于卷积神经网络和计算机视觉的机器学习算法,可以通过这些机器学习算法得到最优识别模型,并为后期抛光区域精准识别与划分做准备。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习打磨超薄掩膜版的智能化激光抛光模块,其特征在于,所述的抛光区域精准识别与划分模块包括表面区域抛光精准划分算法和已抛光区域智能检测算法,可以通过这些算法识别并消除激光抛光过程中产生的激光烧蚀、气孔、微裂纹、应力变形和凹凸结构。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习打磨超薄掩膜版的智能化激光抛光模块,其特征在于,所述的掩膜版激光抛光在线精准连续性拼接模块包括抛光区域拼接算法和抛光与未抛光区域连续性检测算法,可以通过这些算法使掩膜版抛光区与未抛光区的搭接位置实现具有高精度连续性、抛光均匀、无变形、无褶皱的特性,且能达到使用要求。
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