[发明专利]一种基于深度学习的智能半导体装备系统

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的智能半导体装备系统，包括智能半导体装备，且智能半导体装备能够进行N个工序的加工，还包括智能数据采集模块、智能算法处理模块和智能半导体装备控制中心，智能数据采集模块采集智能半导体装备中N个工序的产品数据，并将上述数据传输至所述智能算法处理模块中进行自主深度学习形成最优参数模型，并可以将最优参数反馈至智能半导体装备控制中心，用于设置所述智能半导体装备对同一种类产品的加工数据。本发明提供的一种基于深度学习的智能半导体装备系统，用于解决复杂和不确定的半导体设备智能问题，同时智能半导体装备系统深度学习可以一定程度上降低技术难度，提高生产的智能性。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于深度学习的智能半导体装备系统。

背景技术

半导体高端装备是集成电路技术和产业发展的核心基础。一代设备决定着一代制造技术，一代制造技术又决定着一代集成电路产品，这种理念已成为世界集成电路技术和产业发展的普遍规律。随着全球半导体市场竞争的日益加剧，目前发展高端设备已成为世界集成电路产业国际竞争的一个制高点。

近几年来，全球半导体设备已经进入12英寸16/14nm甚至10nm领域。每年世界半导体产业600亿美元总的投资金额中70％用于购置高端设备。半导体高端设备产业越来越显示出其独特的发展趋势，主要有：一是半导体高端设备之间的技术和价值差异化日益严重。二是全球半导体设备市场日益被巨头厂商垄断，“大者恒大”趋势愈益明显。三是半导体设备厂商开始向专门化领域分化，专门化设备厂商的地位越显重要。四是设备与工艺技术的深度融合，半导体设备已渐成为工艺技术和知识产权的物化硬件。

目前，按照集成电路产业链的划分，半导体设备可分为以下三大类：半导体材料加工设备，晶圆制作设备，封装测试设备及先进封装设备，这类设备的主要特点是精度高，过程复杂，对操作人员以及设备的要求较高，但是在过程中，由于半导体制造的环境很多都是在高温，高压，高湿度，酸性等严苛的条件下，半导体设备存在着特别复杂和不确定性，其中任何一个环节的问题都会造成产品的良率降低。

尤其是针对同一种类产品在严苛的生产环境中进行大批量的生产时，设备的不确定性使得工程师无法准确判断产品的最佳生产工艺参数，并且针对大批量的同类产品，每次加工都需要手动输入设备参数，使得整个产品的生产效率低下，且不能保证设备输入参数是否为最佳参数。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供基于深度学习的智能半导体装备系统，用于解决复杂和不确定的半导体设备智能问题，同时智能半导体装备系统深度学习可以一定程度上降低技术难度，提高生产的智能性。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于深度学习的智能半导体装备系统，包括智能半导体装备，且所述智能半导体装备能够进行N个工序的加工，N为大于等于1的整数，其中，还包括：智能数据采集模块，用于采集产品的产品数据，并检测产品的种类，所述产品数据包括加工数据；智能数据处理模块，连接所述智数据采集模块和智能算法处理模块，用于处理所述智能数据采集模块采集到的产品数据；智能算法处理模块，包括能够模拟人脑进行分析学习的神经网络和云数据库，所述云数据库中存储不同种类产品的产品数据以及最优参数模型；智能半导体装备控制中心，用于设置智能半导体装备N个工序的加工数据；当产品进入所述智能半导体装备未开始工序加工时，所述智能数据采集模块采集该产品的产品数据并根据云数据库中存储的产品数据判断该产品的种类，若云数据库中无该种类产品的产品数据，通过智能半导体装备控制中心设置该产品的加工数据，再由智能数据采集模块采集该产品加工过程中N个工序的产品数据，并将上述产品数据传输至所述智能数据处理模块中进行处理，处理之后的产品数据传输至所述智能算法处理模块中进行存储，并通过神经网络进行自主深度学习形成最优参数模型，存储在云数据库中；若云数据库中有该种类产品的产品数据，则所述智能算法处理模块将该产品的最优参数模型中的最优参数发送至所述智能半导体装备控制中心，通过智能半导体装备控制中心设置智能半导体装备N个工序的加工数据。