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申请/专利权人：宿迁庆阳太阳能科技有限公司

摘要：本发明公开了基于机器学习的多晶硅片表面镀膜均匀性检测系统，涉及多晶硅片性能检测技术领域，通过获取硅片样本未镀膜前的材料特征参数、镀膜加工后的膜性特征参数、镀膜加工设备的设备特征参数及镀膜过程中的环境特征参数进行预处理，根据预处理后的数据构建数据集，测量获取镀膜加工后的硅片样本的折射率，计算测量的折射率的方差均值作为硅片样本的镀膜均匀性表征值，计算特征参数与镀膜均匀性表征值之间的相关系数，构建以特征参数值为输入参数，以镀膜均匀性表征值为输出参数的神经网络模型，通过构建的神经网络模型输出特征参数值与镀膜均匀性表征值之间的映射关系，根据映射关系获取待检测硅片的镀膜均匀性表征值。

主权项：1.基于机器学习的多晶硅片表面镀膜均匀性检测系统，其特征在于，包括硅片参数获取模块、镀膜设备参数获取模块、加工参数获取模块、数据处理模块、镀膜均匀性表征模块、相关分析模块、神经网络模型单元模块；所述硅片参数获取模块用于获取硅片样本未镀膜前的材料特征参数和镀膜加工后的膜性特征参数；所述镀膜设备参数获取模块用于获取硅片样本镀膜加工设备的设备特征参数；所述加工参数获取模块用于获取镀膜加工设备对硅片样本进行镀膜过程中的环境特征参数；所述数据处理模块用于对获取的特征参数进行预处理，根据预处理后的数据构建数据集D＝di，dj，du，dv，其中，di表示为第i项材料特征参数值，dj表示为第j项膜性特征参数，du表示为第u项设备特征参数值，dv表示为第v项环境特征参数，ijuv＝1,2，3，...；所述镀膜均匀性表征模块用于测量获取镀膜加工后的硅片样本的折射率，计算测量的折射率的方差均值作为硅片样本的镀膜均匀性表征值；所述相关分析模块用于计算特征参数与镀膜均匀性表征值之间的相关系数；所述神经网络模型单元模块用于构建以特征参数值为输入参数，以镀膜均匀性表征值为输出参数的神经网络模型，通过构建的神经网络模型输出特征参数值与镀膜均匀性表征值之间的映射关系，映射关系的表达式为； 式中，f表示为特征参数值dα到镀膜均匀性表征值Uc的映射关系；将待检测硅片的特征参数输入所述映射关系中，获取待检测硅片的镀膜均匀性表征值。

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