申请/专利权人：苏州中砥半导体材料有限公司

申请日：2022-01-26

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN114627985B

主分类号：G16C60/00

分类号：G16C60/00;B24B1/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2022.07.01#实质审查的生效;2022.06.14#公开

摘要：本发明涉及一种磷化铟材料的抛光工艺优化方法及系统，属于磷化铟加工技术领域，本发明通过采集磷化铟材料在抛光工艺过程中的实时加工情况；进而建立抛光评估模型，获取磷化铟材料的加工图纸参数，并将所述磷化铟材料的加工图纸参数导入所述抛光评估模型中训练，得到训练好的抛光评估模型；将所述磷化铟材料在抛光工艺过程中的实时加工情况导入到所述训练好的抛光评估模型中，得到评估概率值；基于所述评估概率值调整抛光压头的加工参数。进而实现通过控制抛光过程中产生的有效动能值从而改变加载力，能够有效地避免了在抛光过程中磷化铟材料的抛光损伤现象。

主权项：1.一种磷化铟材料的抛光工艺优化方法，其特征在于，包括以下步骤：采集磷化铟材料在抛光工艺过程中的实时加工情况；建立抛光评估模型，获取磷化铟材料的加工图纸参数，并将所述磷化铟材料的加工图纸参数导入所述抛光评估模型中训练，得到训练好的抛光评估模型；将所述磷化铟材料在抛光工艺过程中的实时加工情况导入到所述训练好的抛光评估模型中，得到评估概率值；基于所述评估概率值调整抛光压头的加工参数；其中，将所述磷化铟材料在抛光工艺过程中的实时加工情况导入到所述训练好的抛光评估模型中，得到评估概率值，具体包括以下步骤：获取抛光压头与磷化铟材料接触面的图像信息；基于所述图像信息建立抛光压头的实时模型图，并将所述抛光压头的实时模型图导入所述训练好的抛光评估模型中，计算出抛光压头的锥度；通过大数据网络获取抛光压头的材料特性；所述材料特性包括抛光压头的硬度以及弹性模量；基于所述抛光压头的锥度与所述抛光压头的材料特性计算出评估概率值；其中，基于所述抛光压头的锥度与所述抛光压头的材料特性计算出评估概率值，具体包括以下步骤：根据所述抛光压头的锥度以及抛光压头的材料特性得到当前抛光压头与磷化铟材料之间接触时产生的加载力；将所述加载力与预设加载力对比，得到评估概率值；所述加载力为抛光压头与磷化铟材料接触时产生的压力值；其中，基于所述评估概率值调整抛光压头的加工参数，具体包括以下步骤：判断所述评估概率值是否大于预设评估概率值；若大于，则调整当前抛光压头的加工参数；所述加工参数包括抛光压头的转速以及抛光压头的进给速度；其中，基于所述图像信息建立抛光压头的实时模型图，并将所述抛光压头的实时模型图导入所述训练好的抛光评估模型中，计算出抛光压头的锥度，具体包括以下步骤：基于所述图像信息建立抛光压头的实时模型图；基于所述抛光压头的实时模型图以及抛光压头的材料特性得到抛光压头的磨损量；根据所述抛光压头的磨损量建立磨损模型图，并基于所述抛光压头的实时模型图以及磨损模型图得到最终的抛光压头实时模型图；将所述终的抛光压头实时模型图导入所述训练好的抛光评估模型中，得到抛光压头的锥度；其中，抛光评估模型满足： ；式中，P为抛光压头的锥度，该值在0-1之间；V为抛光压头的原始体积；为抛光压头的磨损体积；E为抛光压头的弹性模量；K为抛光压头的硬度；其中，加载力满足以下关系式： ；式中，F为加载力；为无量纲常数，取值为1；E为抛光压头的弹性模量；M为抛光过程中产生的有效动能值；H为抛光压头的材料硬度；Q为抛光压头的材料韧度；P为抛光压头的锥度。

全文数据：

权利要求：

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