[发明专利]基于迁移学习的工艺制程调试方法和装置在审
申请号: | 202111582874.9 | 申请日: | 2021-12-22 |
公开(公告)号: | CN114254934A | 公开(公告)日: | 2022-03-29 |
发明(设计)人: | 易丛文;徐文丞;林孟喆 | 申请(专利权)人: | 筏渡(上海)科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/04;G06N20/00;G06F21/62 |
代理公司: | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人: | 陈霁;周良玉 |
地址: | 200090 上海市杨浦区长阳*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 迁移 学习 工艺 调试 方法 装置 | ||
1.一种基于迁移学习的工艺制程调试方法,包括:
获取材料供应方已训练的机器学习模型,其中,所述机器学习模型用于表征目标材料的生产工艺制程中的生产调试参数与产品性能参数的函数关系,所述机器学习模型的模型参数包括针对各生产调试参数的第一权重因子;
根据客户方的调试数据,构建训练样本集,其中,所述训练样本集中的训练样本包括生产调试参数和产品性能参数;
基于所述训练样本集,对所述机器学习模型进行进一步训练,得到针对各生产调试参数的第二权重因子;
根据各生产调试参数的第一权重因子与第二权重因子,从生产调试参数中确定生产调试参数作为待调试参数;
将所述待调试参数发送给所述材料供应方,以供所述材料供应方基于所述待调试参数对所述生产工艺制程进行调试。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述训练样本集,对所述机器学习模型进行进一步训练,得到针对各生产调试参数的第二权重因子,包括:
对于每一个生产调试参数,将该生产调试参数作为目标生产调试参数,以及设置除所述目标生产调试参数之外的其它生产调试参数的第一权重因子不变;
基于所述训练样本集对所述机器学习模型进行再训练,得到训练后模型;
根据所述训练后模型的参数,确定所述目标生产调试参数的第二权重因子。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据各生产调试参数的第一权重因子与第二权重因子,从生产调试参数中确定生产调试参数作为待调试参数,包括:
对于每一个生产调试参数,确定该生产调试参数对应的第一权重因子与第二权重因子的差异信息;
基于差异信息,从生产调试参数中确定至少一个生产调试参数作为待调试参数。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述基于差异信息,从生产调试参数中确定至少一个生产调试参数作为待调试参数,包括:
根据各生产调试参数对应的差异信息,对生产调试参数进行排序;
基于所述排序结果,从生产调试参数中确定至少一个生产调试参数作为待调试参数。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述方法还包括:
将所述排序结果进行显示,以供用户查看;以及
所述基于所述排序结果,从生产调试参数中确定至少一个生产调试参数作为待调试参数,包括:
接收所述用户基于所述排序结果输入的参数筛选信息;
根据所述参数筛选信息,从生产调试参数中确定至少一个生产调试参数作为待调试参数。
6.根据权利要求4所述的方法,其中,所述排序为按对应差异信息由大到小的顺序进行排序;以及
所述基于所述排序结果,从生产调试参数中确定至少一个生产调试参数作为待调试参数,包括:
将所述排序结果中排在前预设位的生产调试参数,确定为待调试参数。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述生产调试参数包括材料组分和使用条件。
8.根据权利要求1所述的方法,其中,所述目标材料为光刻胶,所述生产调试参数包括材料组分、光刻胶的涂布旋转速度和光照计量,所述产品性能参数包括关键尺寸、厚度、高宽比。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
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G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理