[发明专利]具有工艺参数智能调节功能的气相沉积设备及方法

权利要求书

1.一种具有工艺参数智能调节功能的气相沉积设备，其特征在于，所述具有工艺参数智能调节功能的气相沉积设备包括相互连接的气相沉积腔室、综合控制模块、工艺参数数据处理模块及模型训练与辅助加速模块；

所述综合控制模块用于控制所述气相沉积腔室、工艺参数数据处理模块及模型训练与辅助加速模块；所述气相沉积腔室用于进行晶圆的气相沉积；

所述工艺参数数据处理模块包括相互连接的第一微控单元、数据采集单元及第一数据存储单元，所述工艺参数数据处理模块用于处理从所述气相沉积腔室运行过程中获取的各个工艺流程以及对应的所有工艺参数和工艺结果数据；

所述模型训练与辅助加速模块包括相互连接的第二微控单元、神经网络模型训练单元、硬件加速单元、第二数据存储单元及参数异常警报单元，所述模型训练与辅助加速模块用于对所述工艺参数数据处理模块生成的数据集进行模型训练、由训练得到的模型加速生成高效参数数据集、参数集异常判断与警报；

所述具有工艺参数智能调节功能的气相沉积设备还包括人工参数控制模块，与所述综合控制模块相连接；所述综合控制模块将所述人工参数控制模块输入的数据与所述模型训练与辅助加速模块的第二数据存储单元中存储的神经网络训练模型进行工艺参数集有效性的判断，或者经所述人工参数控制模块对由所述模型训练与辅助加速模块生成的工艺参数集以及对应的工艺结果数据进行校正；判断结果或校正结果经所述综合控制模块输送至所述气相沉积腔室以进行对应的工艺流程；

所述硬件加速单元包括多个ConvNetsFPGA单元，所述ConvNetsFPGA单元包括相互通信的控制单元、并行流水线向量算法逻辑单元、I/O 控制单元和存储器接口，所述模型训练与辅助加速模块基于如下方式加速生成高效参数数据集：

其中，x_ij是输入的工艺参数值，w_mn是卷积核的值，y_ij是待累加值，z_ij是输出的工艺参数值。

2.根据权利要求1所述的具有工艺参数智能调节功能的气相沉积设备，其特征在于，所述工艺参数数据处理模块还包括数据清洗单元，所述数据清洗单元与所述第一微控单元、数据采集单元及第一数据存储单元相连接；在所述气相沉积腔室进行对应的工艺流程的过程中，所述数据采集单元在所述第一微控单元的控制下采集所述气相沉积腔室内实际的工艺参数数据集以及实时工艺结果数据集，所述数据清洗单元对采集到的数据进行数据清洗，去除无效或异常的工艺参数数据和工艺结果数据，同时对数据集进行优化处理，并将处理后的数据存储到所述第一数据存储单元；所述模型训练与辅助加速模块中的神经网络模型训练单元在所述第二微控单元的控制下对所述工艺参数数据处理模块中的所述第一数据存储单元中的有效数据集进行自动化模型训练，训练后的有效模型将存储到所述第二数据存储单元中，所述硬件加速单元调取所述第二数据存储单元中的神经网络模型进行硬件加速处理以快速生成有效的工艺参数数据集和工艺结果数据集。

3.根据权利要求2所述的具有工艺参数智能调节功能的气相沉积设备，其特征在于，所述数据清洗单元对采集的数据依次进行缺失值清洗、格式内容清洗、逻辑错误清洗、需求数据清洗及关联性验证以确保处理后的数据高效性。

4.根据权利要求1所述的具有工艺参数智能调节功能的气相沉积设备，其特征在于，所述数据采集单元包括主处理器、存储器、实时时钟、上下行通信单元和电压采集器。

5.根据权利要求1所述的具有工艺参数智能调节功能的气相沉积设备，其特征在于，所述神经网络模型训练单元所使用的卷积神经网络模型包括LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GooLeNet、ResNet、DenseNet及DarkNet中的一种或多种，所使用的训练框架包括Caffe、TensorFlow、Torch、及YOLO中的一种或多种。

6.根据权利要求1所述的具有工艺参数智能调节功能的气相沉积设备，其特征在于，所述硬件加速单元包括DNN硬件加速器和CNN硬件加速器中的一种或两种。