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龙图腾网获悉浙江求是半导体设备有限公司;浙江晶盛机电股份有限公司申请的专利晶圆抛光面型控制方法及其模型训练方法、以及相关装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119962621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510447256.5，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权晶圆抛光面型控制方法及其模型训练方法、以及相关装置是由刘华;赵翔宇;龚志鹏;傅林坚设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本晶圆抛光面型控制方法及其模型训练方法、以及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种晶圆抛光面型控制方法及其模型训练方法、以及相关装置，其中，晶圆抛光面型控制模型为包括生成器和判别器的生成对抗网络模型，晶圆抛光面型控制模型的训练方法包括：获取历史加工数据；其中，历史加工数据至少包括不同阶段的实际工艺控制参数、抛光前面型曲线数据和期望面型曲线数据；将抛光前面型曲线数据和期望面型曲线数据输入生成器，输出预测工艺控制参数；将预测工艺控制参数和实际工艺控制参数输入判别器，分别输出对预测工艺控制参数和实际工艺控制参数的真假判别结果；基于真假判别结果对晶圆抛光面型控制模型的参数进行迭代更新。通过上述方式，能够提高晶圆抛光面型的控制精度和生产效率。

本发明授权晶圆抛光面型控制方法及其模型训练方法、以及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种晶圆抛光面型控制模型的训练方法，其特征在于，所述晶圆抛光面型控制模型为包括生成器和判别器的生成对抗网络模型，所述方法包括： 获取历史加工数据；其中，所述历史加工数据至少包括不同阶段的实际工艺控制参数、抛光前面型曲线数据和期望面型曲线数据； 将所述抛光前面型曲线数据和所述期望面型曲线数据输入所述生成器，输出预测工艺控制参数； 将所述预测工艺控制参数和所述实际工艺控制参数输入所述判别器，分别输出对所述预测工艺控制参数和所述实际工艺控制参数的真假判别结果； 基于所述真假判别结果对所述晶圆抛光面型控制模型的参数进行迭代更新； 其中，所述生成器包括相连的卷积神经网络和全连接神经网络，所述历史加工数据还包括不同阶段的辅料寿命数据； 所述将所述抛光前面型曲线数据和所述期望面型曲线数据输入所述生成器，输出预测工艺控制参数的步骤，包括： 将所述抛光前面型曲线数据和所述期望面型曲线数据输入所述卷积神经网络，以提取抛光特征信息； 将所述抛光特征信息和所述辅料寿命数据输入所述全连接神经网络，以将所述抛光特征信息和所述辅料寿命数据映射到所述预测工艺控制参数。

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