本公开提供一种膜厚预测方法、装置、设备、计算机可读存储介质及产品，方法包括：获取待测薄膜对应的待测数据，所述待测数据中包括所述待测薄膜对应的产品监控日志文件、机台监控日志文件、与所述机台监控数据对应的薄膜的膜厚以及预设的所述机台监控日志文件中各项参数对应的权重；根据所述待测数据，确定所述待测薄膜对应的厚度类别；分别将所述待测数据输入至预训练的至少一个膜厚预测模型，获得各膜厚预测模型输出的预测结果；根据所述厚度类别以及所述预测结果，确定所述待测薄膜对应的目标膜厚。从而能够全面考虑薄膜生产过程中的产品监控日志文件、机台监控日志文件，从而能够准确地实现对薄膜厚度的预测，进而能够提高产品的良品率。品的良品率。品的良品率。
【技术实现步骤摘要】
膜厚预测方法、装置、设备、计算机可读存储介质及产品
[0001]本公开涉及数据处理领域，尤其涉及一种膜厚预测方法、装置、设备、计算机可读存储介质及产品。
技术介绍
[0002]虚拟量测技术是半导体工厂中常用的一种技术。其能够通过AI算法实时估计生产过程中的产品参数，实现产品全检，避免质量低的产品后流。同时能降低抽检率，降低抽检成本。
[0003]现有的针对薄膜模组的虚拟量测技术分为两大类：一类是通过同一产品监控数据和对应量得的膜厚建立模型，从而预测该产品的膜厚。第二类通过产品监控数据先预测成膜速率，再根据成膜速率和制程时间预测膜厚。
[0004]但是，采用上述两种方法往往测量准确率较低，进而会难以避免会有质量低的产品流入后续制程，导致产品整体良率降低。
技术实现思路
[0005]本公开提供一种膜厚预测方法、装置、设备、计算机可读存储介质及产品，用于解决现有的虚拟量测技术准确率不高，导致产品良品率低的技术问题。
[0006]本公开的第一个方面是提供一种膜厚预测方法，包括：
[0007]获取待测薄膜对应的待测数据，其中，所述待测数据中包括所述待测薄膜对应的产品监控日志文件、机台监控日志文件、与所述机台监控数据对应的薄膜的膜厚以及预设的所述机台监控日志文件中各项参数对应的权重；
[0008]根据所述待测数据，确定所述待测薄膜对应的厚度类别；
[0009]分别将所述待测数据输入至预训练的至少一个膜厚预测模型，获得各膜厚预测模型输出的预测结果；
[0010]根据所述厚度类别以及所述预测结果，确定所述待测薄膜对应的目标膜厚。
[0011]本公开的第二个方面是提供一种膜厚预测装置，包括：
[0012]获取模块，用于获取待测薄膜对应的待测数据，其中，所述待测数据中包括所述待测薄膜对应的产品监控日志文件、机台监控日志文件、与所述机台监控数据对应的薄膜的膜厚以及预设的所述机台监控日志文件中各项参数对应的权重；
[0013]确定模块，用于根据所述待测数据，确定所述待测薄膜对应的厚度类别；
[0014]预测模块，用于分别将所述待测数据输入至预训练的至少一个膜厚预测模型，获得各膜厚预测模型输出的预测结果；
[0015]处理模块，用于根据所述厚度类别以及所述预测结果，确定所述待测薄膜对应的目标膜厚。
[0016]本公开的第三个方面是提供一种电子设备，包括：存储器，处理器；
[0017]存储器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
[0018]所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如第一方面所述的方法。
[0019]本公开的第四个方面是提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面所述的方法。
[0020]本公开的第五个方面是提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
[0021]本公开提供的膜厚预测方法、装置、设备、计算机可读存储介质及产品，通过获取待测薄膜对应的待测数据，根据待测数据，确定待测薄膜对应的厚度类别。分别将待测数据输入至预训练的至少一个膜厚预测模型，获得各膜厚预测模型输出的预测结果。从而能够全面考虑薄膜生产过程中的产品监控日志文件、机台监控日志文件，从而能够准确地实现对薄膜厚度的预测，进而能够提高产品的良品率。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023]图1为本公开基于的网络架构示意图；
[0024]图2为本公开实施例提供的膜厚预测方法的流程示意图；
[0025]图3为本公开又一实施例提供的膜厚预测方法的流程示意图；
[0026]图4为本公开实施例提供的膜厚预测装置的结构示意图；
[0027]图5为本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0028]为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0029]针对上述提及的现有的虚拟量测技术准确率不高，导致产品良品率低的技术问题，本公开提供了一种膜厚预测方法、装置、设备、计算机可读存储介质及产品。
[0030]需要说明的是，本申请提供膜厚预测方法、装置、设备、计算机可读存储介质及产品可运用在对各种薄片膜厚测量的场景中。
[0031]现有的虚拟量测技术一般都是根据薄膜的产品相关数据与膜厚之间的对应关系建立预测模型，后续将待测薄膜的产品相关数据输入至预测模型中时，既能够获取预测模型输出的预测膜厚。但是，采用上述方法进行膜厚的预测时，由于数据量较少，且不够全面，因此导致膜厚预测的准确率不高，进而会导致产品的良品率较差。
[0032]在解决上述技术问题的过程中，专利技术人通过研究发现，为了提高膜厚预测的准确性，可以根据线上监控日志和线下监控日志预处理成线上/线下数据，修改线下数据权重，并将带权重的线下数据和线上数据拼接，利用拼接好的数据训练模型，预测待测薄膜的膜
厚。从而能够在不增加抽检率的前提下，获得大量的数据反映机台状态，解决了膜厚数据波动范围小且波动剧烈导致的预测准确性不足的问题。
[0033]图1为本公开基于的网络架构示意图，如图1所示，本公开基于的网络架构至少包括：数据服务器11以及服务器12，其中，服务器12中设置有膜厚预测装置，该膜厚预测装置可以采用软件语言和/或硬件语言进行编写，举例来说，其可以采用C/C++、Java、Shell或Python等语言编写，或者，可以采用HDL等语言编写；数据服务器11则可为云端服务器或服务器集群，其内存储有大量的数据。
[0034]可选地，用于生产薄膜的机台可以按照预设的发送规则向服务器12发送待测薄膜的待测数据。或者，用于生产薄膜的机台可以按照预设的发送规则将待测数据发送至数据服务器11进行存储，因此，在膜厚预测时，服务器12可以从数据服务器11中获取待测数据。本公开对待测数据的获取方式不做限定。
[0035]图2为本公开实施例提供的膜厚预测方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括：
[0036]步骤201、获取待测薄膜对应的待测数据，其中，所述待测数据中包括所述待测薄膜对应的产品监控日志文件、机台监控日志文件、与所述机台监控数据对应的薄膜的膜厚以及预设的所述机台监控日志文件中各项参数对应的权重。
[0037]本实施例的执行主体为膜厚预测装置，该膜厚预测装置可耦合于服务器中。该服务器可以与本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种膜厚预测方法，其特征在于，包括：获取待测薄膜对应的待测数据，其中，所述待测数据中包括所述待测薄膜对应的产品监控日志文件、机台监控日志文件、与所述机台监控数据对应的薄膜的膜厚以及预设的所述机台监控日志文件中各项参数对应的权重；根据所述待测数据，确定所述待测薄膜对应的厚度类别；分别将所述待测数据输入至预训练的至少一个膜厚预测模型，获得各膜厚预测模型输出的预测结果；根据所述厚度类别以及所述预测结果，确定所述待测薄膜对应的目标膜厚。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待测数据，确定所述待测薄膜对应的厚度类别，包括：采用预设的分类器对所述待测数据的厚度进行分类操作，确定所述待测薄膜对应的厚度类别。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预训练的膜厚预测模型包括预训练的极端随机树模型、预训练的随机森林模型以及预训练的K近邻模型；所述分别将所述待测数据输入至预训练的至少一个膜厚预测模型，获得各膜厚预测模型输出的预测结果，包括：分别将所述待测数据输入至预训练的极端随机树模型、预训练的随机森林模型以及预训练的K近邻模型，获取所述预训练的极端随机树模型的预测结果、预训练的随机森林模型的预测结果以及预训练的K近邻模型输出的预测结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述厚度类别以及所述预测结果，确定所述待测薄膜对应的目标膜厚，包括：确定所述厚度类别对应的厚度区间，将所述预测结果中与所述厚度区间相匹配的预测结果确定为所述目标膜厚。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取待测薄膜对应的待测数据之前，还包括：获取与所述待测薄膜具有相同工艺流程的目标薄膜对应的目标数据，其中，所述目标数据包括所述目标薄膜对应的产品监控日志文件、机台监控日志文件、所述目标薄膜的测量膜厚以及与所述机台监控数据对应的薄膜的膜厚；确定所述目标薄膜对应的机台监控日志文件中各项参数的权重值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取与所述待测薄膜具有相同工艺流程的目标薄膜对应的目标数据之前，还包括：获取所述目标薄膜对应的待处理产品监控日志文件以及待处理机台监控日志文件；针对所述待处理产品监控日志文件以及待处理机台监控日志文件中所述目标薄膜由进入沉积室至出腔室过程中的各项参数，计算所述各项参数的第一统计特征；针对所述待处理产品监控日志文件以及待处理机台监控日志文件中所述目标薄膜进入沉积过程中各项参数，计算所述各项参数的第二统...
【专利技术属性】
技术研发人员：李楚文，李琛，周涛，刁许玲，
申请(专利权)人：上海集成电路研发中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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