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申请/专利权人:湖北天瑞电子股份有限公司
摘要:本发明公开了多功能燃油惰化测氧传感器芯片的集成化生产方法及芯片,涉及芯片智能生产控制技术领域,通过收集每批次测试测氧传感器芯片的工序环境样本向量、工序结果标签向量、生产后的品质标签,并训练第i+1个生产工序的工序结果预测模型,并训练品质预测模型,对于待生产测氧传感器芯片,为每个生产工序预设工序环境向量;并收集待生产测氧传感器芯片的工序结果向量,对于任意生产工序,使用上一个生产工序的工序结果向量、后续所有生产工序的工序结果预测模型和工序环境向量、品质预测模型,获得该生产工序的实际使用的工序环境向量;提高了对测氧传感器芯片生产过程的智能化控制和产品质量把控效率。
主权项:1.多功能燃油惰化测氧传感器芯片的集成化生产方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:预先收集生产工序集合;步骤二:选择N批次测试测氧传感器芯片,并收集每批次测试测氧传感器芯片在各个生产工序中的工序环境样本向量和工序结果标签向量,并收集每批次测试测氧传感器芯片生产后的品质标签;N为选择的测试测氧传感器芯片批次的数量;步骤三:将生产工序的编号标记为i,对于第i+1个生产工序,以第i+1个生产工序的工序环境样本向量和第i个生产工序的工序结果标签向量作为输入,以第i+1个生产工序的工序结果标签向量作为预测目标,训练第i+1个生产工序的工序结果预测模型;步骤四:对于每批次测试测氧传感器芯片,将其所有生产工序的工序结果标签向量组成品质输入样本向量,以品质输入样本向量为输入,以品质标签为预测目标,训练品质预测模型;步骤五:对于待生产测氧传感器芯片,为每个生产工序预设工序环境向量;并收集待生产测氧传感器芯片在每个生产工序结束后的工序结果向量;步骤六:对于任意第i个生产工序,使用上一个生产工序的工序结果向量、后续所有生产工序的工序结果预测模型和工序环境向量、品质预测模型,获得第i个生产工序的实际使用的工序环境向量;所述收集每批次测试测氧传感器芯片在各个生产工序中的工序环境样本向量和工序结果标签向量,并收集每批次测试测氧传感器芯片生产后的品质标签的方式为:将测试测氧传感器芯片的批次编号标记为n,n=1,2,3...N;对于第n批次的测试测氧传感器芯片的第i个生产工序,将其对应的生产环境参数和设备运行参数所组成的向量作为工序环境样本向量;对于第n批次的测试测氧传感器芯片的第i个生产工序,采集经过该生产工序后,该批次的各个测试测氧传感器芯片的各项工序结果参数的平均值;所述工序结果参数为每个生产工序对应的能够体现出测氧传感器芯片中间产品质量的结果参数;对于第n批次的测试测氧传感器芯片,第i个生产工序的各项工序结果参数组成该生产工序的一组工序结果标签向量;对于第n批次的测试测氧传感器芯片,人工统计该批次测氧传感器芯片的良品率,并将统计出的良品率作为该批次的测试测氧传感器芯片的品质标签;所述获得第i个生产工序的实际使用的工序环境向量包括以下步骤:步骤21:将第i个生产工序预设的工序环境向量标记为Li;将第i-1个生产工序结束后收集的工序结果向量标记为Ri-1;步骤22:将工序环境向量Li和工序结果向量Ri-1作为第i个生产工序的工序结果预测模型的输入,获得第i个生产工序预期的工序结果向量Ri;步骤23:将工序环境向量Li+1和工序结果向量Ri作为第i+1个生产工序的工序结果预测模型的输入,获得第i+1个生产工序预期的工序结果向量Ri+1,依次类推,循环执行步骤23,直至获得第I个生产工序的工序结果向量RI;I为所有生产工序的数量;步骤24:将品质预测模型所对应的多项式函数标记为Fr1,...,ri,...rI;其中,ri对应了第i个生产工序的工序结果向量的变量;rI对应了第I个生产工序的工序结果向量的变量;将所有工序结果向量R1,R2,...RI分别代入至多项式函数Fr1,...,ri,...rI中,获得品质预测模型输出的良品率的预测值;步骤25:若良品率的预测值大于或等于预设的良品率阈值,则将第i个生产工序预设的工序环境向量作为实际使用的工序环境向量;若良品率的预测值小于预设的良品率阈值,则按照以下方式进行参数调优:通过使用梯度下降算法或随机游走算法为第i个生产工序生成新的工序环境向量,并重复执行步骤21至步骤25,直至良品率的预测值大于良品率阈值,或重复执行的次数大于预设的循环次数为止,并选择良品率的预测值最大时对应的工序环境向量作为第i个生产工序所实际使用的工序环境向量。
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