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申请/专利权人：江苏雷博微电子设备有限公司

摘要：本申请涉及半导体去胶技术领域，提出了一种去胶剥离机的去胶调控方法及系统，包括：获取表面形貌点云数据集；基于表面形貌点云数据集的投影结果获取单晶圆裸片数据点集合，基于每个超体素中数据点反映的几何特征确定局部削减指数；基于局部消减凹陷因子以及发生削减现象时每个超体素中数据点受到噪声的影响程度确定削减损伤影响指数；基于削减损伤影响指数以及局部削减指数确定半径适应值，采用均值滤波算法基于所述半径适应值得到纯净形貌点云数据集；采用LSTM模型基于纯净形貌点云数据集得到去胶剥离机的最优去胶参数，完成对去胶剥离机的调控。本申请通过优化滤波算法得到调控模型的输入数据，降低噪声对去胶剥离机的调控影响。

主权项：1.一种去胶剥离机的去胶调控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：（1）获取去胶晶圆的表面形貌点云数据集；（2）采用阈值分割算法基于表面形貌点云数据集的投影结果获取单晶圆裸片数据点集合，基于每个单晶圆裸片数据点集合的分割结果中每个超体素中数据点反映的几何特征确定每个超体素的局部削减指数；（3）基于每个超体素的局部消减凹陷因子以及发生削减现象时每个超体素中数据点受到噪声的影响程度确定每个超体素中每个数据点的削减损伤影响指数，所述削减损伤影响指数的确定方法为：（3.1）基于每个超体素中每个数据点与极值点之间的欧式距离确定每个超体素中每个数据点的局部剧变集中度；（3.2）基于每个超体素中数据点与极值点到拟合曲面上的距离差异确定每个超体素中每个数据点的局部噪声影响度，将每个超体素中每个数据点的局部噪声影响度与每个超体素的局部消减凹陷因子的乘积作为每个超体素中每个数据点的削减损伤影响指数；（4）基于每个超体素中每个数据点的削减损伤影响指数以及每个超体素的局部削减指数自适应确定所述每个数据点的半径适应值，采用均值滤波算法基于所述半径适应值得到纯净形貌点云数据集；（5）采用LSTM模型基于去胶过程中所有采样时刻的纯净形貌点云数据集得到去胶剥离机的最优去胶参数，进而完成对去胶剥离机的调控；所述基于每个单晶圆裸片数据点集合的分割结果中每个超体素中数据点反映的几何特征确定每个超体素的局部削减指数的方法为：基于每个超体素中每个数据点与其临近数据点的高斯曲率以及法向量确定每个超体素中每个数据点的微局部平滑指数；将每个超体素中任意两个数据点在所述超体素的拟合曲面上的法向量之间的余弦相似度在每个超体素上的累加结果作为分子；将每个超体素中所有数据点在所述超体素的拟合曲面上的高斯曲率绝对值的累加和与0.1的和作为分母；将分子与分母的比值作为每个超体素的局部平面近似度；将每个超体素中任意两个数据点的微局部平滑指数之间差值的平方在每个超体素上累加结果的均值与0.1之和的倒数作为每个超体素的变化平缓指数；将每个超体素中所有数据点的微局部平滑指数的均值与每个超体素的变化平缓指数的乘积作为分子；将每个超体素的局部平面近似度与0.1的和作为分母；将分子与分母的比值作为每个超体素的局部消减凹陷因子；基于每个超体素中数据点到每个超体素对应最近邻裸片平面上的距离以及每个超体素的局部消减凹陷因子确定每个超体素的局部削减指数；所述基于每个超体素中每个数据点与其临近数据点的高斯曲率以及法向量确定每个超体素中每个数据点的微局部平滑指数的方法为：将每个单晶圆裸片数据点集合作为输入，采用基于超体素的点云分割算法将每个单晶圆裸片数据点集合分割为预设数量个超体素；将每个超体素中数据点的坐标作为输入，采用曲线拟合算法获取每个超体素的拟合曲面；分别计算每个超体素中每个数据点与其余数据点之间的欧式距离，将与每个数据点之间欧式距离最小的预设数量个其余数据点组成的集合作为每个数据点的临近数据点集合，将所述临近数据点集合中的每个元素均作为每个数据点的一个临近数据点；将每个超体素中每个数据点与每个数据点的任意一个临近数据点在每个超体素的拟合曲面上的高斯曲率之间差值的绝对值与0.1的和作为分母；将每个超体素中每个数据点与每个数据点的任意一个临近数据点在每个超体素的拟合曲面上的法向量之间的余弦相似度与分母的比值在每个数据点临近数据点集合上累加结果的均值作为每个超体素中每个数据点的微局部平滑指数；所述基于每个超体素中数据点到每个超体素对应最近邻裸片平面上的距离以及每个超体素的局部消减凹陷因子确定每个超体素的局部削减指数的方法为：将每个单晶圆裸片数据点集合中所有数据点在点云空间中的坐标作为输入，采用轴对齐包围盒算法得到8个顶点坐标；将由8个顶点坐标所确定的与点云空间中的xoy平面垂直或者平行关系的所有平面均作为每个单晶圆裸片数据点集合的裸片表平面；对于每个单晶圆裸片数据点集合对应的任意一个超体素，将每个超体素中所有数据点到每个单晶圆裸片数据点集合的每个裸片表平面上的欧式距离的均值作为每个超体素与所述每个裸片表平面之间的超体素平面距离；将与每个超体素之间的超体素平面距离最小的裸片表平面作为每个超体素的最近邻裸片平面；计算每个超体素中每个数据点与每个数据点的所有临近数据点到每个超体素对应最近邻裸片平面之间的欧式距离之和作为分子，将分子与预设参数的比值作为每个超体素中每个数据点的局部损伤距离；将每个超体素中所有数据点的局部损伤距离的均值、每个超体素中所有数据点的局部损伤距离的最大值与每个超体素的局部消减凹陷因子的乘积作为每个超体素的局部削减指数；所述基于每个超体素中每个数据点的削减损伤影响指数以及每个超体素的局部削减指数自适应确定所述每个数据点的半径适应值的方法为：将每个超体素中每个数据点的削减损伤影响指数与每个超体素的局部削减指数比值的归一化结果作为每个数据点的扩大因子；将第一调节常数与每个数据点的扩大因子乘积的四舍五入取整结果与第二调节常数之和作为每个超体素中每个数据点的半径适应值；所述采用LSTM模型基于去胶过程中所有采样时刻的纯净形貌点云数据集得到去胶剥离机的最优去胶参数，进而完成对去胶剥离机的调控的方法为：分别获取每个采样时刻的表面形貌点云数据集合中所有数据点作为输入，将每个数据点的半径适应值作为滤波时的邻域半径，采用均值滤波去噪算法获取去噪后的数据点组成的集合作为每个采样时刻对应的纯净形貌点云数据集；将去胶结束时刻采集的无损去胶晶圆的表面形貌点云数据集合对应的纯净形貌点云数据集、每个采样时刻对应的纯净形貌点云数据集作为输入，将采用ICP匹配算法得到的匹配点对的数量与数据点对总数量的比值作为每个采样时刻的去胶匹配率，将所有所述去胶匹配率按照采样时刻的时间顺序组成的序列作为去胶调控参考序列；将去胶剥离机的去胶参数250℃、900W、3000SCCM、1torr组成的向量作为去胶晶圆的去胶参数向量，将去胶调控参考序列，去胶晶圆的去胶参数向量作为输入，利用LSTM模型获取目标时刻去胶剥离机的最优去胶参数向量，根据所述最优去胶参数向量中的元素值对去胶剥离机参数进行调控。

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