一种晶圆加工过程传感器数据异常检测方法及相关设备

本申请提供一种晶圆加工过程传感器数据异常检测方法及相关设备，方法包括：获取晶圆加工过程中的传感器数据，并对传感器数据进行数据预处理；将数据预处理后的传感器数据输入至预训练好的数据异常检测模型，得到数据异常检测模型输出的传感器数据的重构数据；计算传感器数据与重构数据之间的误差确定异常度，根据异常度确定异常数据点，并对异常数据点进行标记和展示。本申请由深度学习建模，通过深度学习模型生成重构数据。计算实时传感器数据和模型输出的重构数据的误差，智能判定异常数据点。避免因固定阈值设定的局限性而导致的误报或漏报，提高了异常检测的自动化和智能化水平，相比传统阈值设定方法更加精准可靠。