基于神经网络的镀膜工艺自适应优化方法

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
基于神经网络的镀膜工艺自适应优化方法
申请号:CN202510752441
申请日期:2025-06-06
公开号:CN120491477A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明涉及表面镀膜传感器测试技术领域,具体公开了基于神经网络的镀膜工艺自适应优化方法,包括:搭建神经网络、训练神经网络、模拟、镀膜前准备、对样品进行镀膜、镀膜结束,清洗镀膜设备,发明通过软件控制将整体设备构成一个闭环系统,以压力为基准点对系统进行动态调整,此方法的核心在于控制薄膜的沉积速率,沉积速率过快会严重影响薄膜的质量,沉积速率较慢的情况下得到的薄膜,其质量往往都比较好,确保了薄膜的均匀性和高性能。
技术关键词
镀膜工艺 镀膜设备 神经网络模型训练 训练神经网络 传感器测试技术 输入神经网络模型 数据 矩阵 代表 特征值 薄膜 参数 传播算法 误差 速率 优化器
系统为您推荐了相关专利信息
标注方法 形态 逻辑 电路拓扑结构 可视化电路
语音风格迁移方法 神经网络模型 语音特征 编码器 解耦机制
信号检测方法 融合时空信息 脉冲 样本 多源信息融合
异常信息 图像采集设备 矿井 区域位置信息 视频帧
智能控制模型 智能控制方法 远程监控平台 指标 锚具