一种电子级六氟丁二烯的质检系统及其方法技术方案

本申请涉及气体质检技术领域，其具体地公开了一种电子级六氟丁二烯的质检系统及其方法，具体的，首先，通过气相色谱仪获取待测量电子级六氟丁二烯的气相色谱图；然后，将所述气相色谱图通过包含显著检测器的第一卷积神经网络模型以得到气相色谱特征图；接着，将所述气相色谱特征图通过残差双注意力机制模型以得到增强气相色谱特征图作为解码特征图；最后，将所述解码特征图通过解码器以得到解码值，所述解码值为所述待测量电子级六氟丁二烯中含水量，通过这样的方式，能够对于所述电子级六氟丁二烯中的含水量进行智能准确地检测，以保证电子级六氟丁二烯的产品质量。以保证电子级六氟丁二烯的产品质量。以保证电子级六氟丁二烯的产品质量。

【技术实现步骤摘要】
一种电子级六氟丁二烯的质检系统及其方法


[0001]本申请涉及气体质检
，且更为具体地，涉及一种电子级六氟丁二烯的质检系统及其方法。

技术介绍

[0002]电子级六氟丁二烯是一种刻蚀性能优良，绿色环保环境友好型干刻蚀气体，广泛应用于大规模集成电路和高速高容量存储芯片的生产过程中。其中，电子级六氟丁二烯中水分指标对于集成电路和芯片工艺的优化与提升带来了严重影响，因此，建立可靠的电子级六氟丁二烯中水分的分析技术是保证电子级六氟丁二烯产品质量的关键。
[0003]目前，现行国标中测定气体中微量水分的方法有三种：露点法、电解法和光腔衰荡法。其中，露点法操作简单，但是电子级六氟丁二烯会与氧化铝发生反应，损坏仪器，因此露点法不能满足要求。对于电解法和光腔衰荡法，由于电子级六氟丁二烯的沸点为6℃，很容易液化从而污染氢火焰离子化检测器，因此电解法和光腔衰荡法不适用。
[0004]因此，期待一种优化的用于电子级六氟丁二烯的质检方案。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种电子级六氟丁二烯的质检系统及其方法，其采用基于深度学习的人工智能算法来提取出电子级六氟丁二烯的气相色谱图中的不同尺寸大小的多尺度隐含特征分布信息，并且利用了注意力机制来进一步聚焦于所述电子级六氟丁二烯中的小尺寸含水量检测而滤除无用的干扰特征信息。这样，能够对于所述电子级六氟丁二烯中的含水量进行智能准确地检测，以保证电子级六氟丁二烯的产品质量。
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种电子级六氟丁二烯的质检系统，其包括：气相色谱图采集模块，用于获取待测量电子级六氟丁二烯的气相色谱图；特征检测模块，用于将所述气相色谱图通过包含显著检测器的第一卷积神经网络模型以得到气相色谱特征图；特征增强模块，用于将所述气相色谱特征图通过残差双注意力机制模型以得到增强气相色谱特征图作为解码特征图；以及解码模块，用于将所述解码特征图通过解码器以得到解码值，所述解码值为所述待测量电子级六氟丁二烯中含水量。
[0007]根据本申请的另一方面，提供了一种电子级六氟丁二烯的质检方法，其包括：获取待测量电子级六氟丁二烯的气相色谱图；将所述气相色谱图通过包含显著检测器的第一卷积神经网络模型以得到气相色谱特征图；将所述气相色谱特征图通过残差双注意力机制模型以得到增强气相色谱特征图作为解码特征图；以及将所述解码特征图通过解码器以得到解码值，所述解码值为所述待测量电子级六氟丁二烯中含水量。
[0008]根据本申请的再一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及，存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的电子级六氟丁二烯的质检方法。
[0009]根据本申请的又一方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的电子级六氟丁二烯的质检方法。
[0010]与现有技术相比，本申请提供的一种电子级六氟丁二烯的质检系统及其方法，其采用基于深度学习的人工智能算法来提取出电子级六氟丁二烯的气相色谱图中的不同尺寸大小的多尺度隐含特征分布信息，并且利用了注意力机制来进一步聚焦于所述电子级六氟丁二烯中的小尺寸含水量检测而滤除无用的干扰特征信息。这样，能够对于所述电子级六氟丁二烯中的含水量进行智能准确地检测，以保证电子级六氟丁二烯的产品质量。
附图说明
[0011]通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
[0012]图1图示了根据本申请实施例的电子级六氟丁二烯的质检系统及其方法的应用场景图。
[0013]图2图示了根据本申请实施例的电子级六氟丁二烯的质检系统的框图示意图。
[0014]图3图示了根据本申请实施例的电子级六氟丁二烯的质检系统中特征增强模块的框图。
[0015]图4图示了根据本申请实施例的电子级六氟丁二烯的质检系统中空间注意力单元的框图。
[0016]图5图示了根据本申请实施例的电子级六氟丁二烯的质检系统中通道注意力单元的框图。
[0017]图6图示了根据本申请实施例的电子级六氟丁二烯的质检系统中残差融合单元的框图。
[0018]图7图示了根据本申请实施例的电子级六氟丁二烯的质检方法的流程图。
[0019]图8图示了根据本申请实施例的电子级六氟丁二烯的质检方法的系统架构的示意图。
[0020]图9图示了根据本申请实施例的电子级六氟丁二烯的质检方法中，将所述气相色谱特征图通过残差双注意力机制模型以得到增强气相色谱特征图作为解码特征图的流程图。
[0021]图10图示了根据本申请实施例的电子设备的框图。
具体实施方式
[0022]下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
[0023]场景概述：如上所述，电子级六氟丁二烯是一种刻蚀性能优良，绿色环保环境友好型干刻蚀
气体，广泛应用于大规模集成电路和高速高容量存储芯片的生产过程中。其中，电子级六氟丁二烯中水分指标对于集成电路和芯片工艺的优化与提升带来了严重影响，因此，建立可靠的电子级六氟丁二烯中水分的分析技术是保证电子级六氟丁二烯产品质量的关键。
[0024]目前，现行国标中测定气体中微量水分的方法有三种：露点法、电解法和光腔衰荡法。其中，露点法操作简单，但是电子级六氟丁二烯会与氧化铝发生反应，损坏仪器，因此露点法不能满足要求。对于电解法和光腔衰荡法，由于电子级六氟丁二烯的沸点为6℃，很容易液化从而污染氢火焰离子化检测器，因此电解法和光腔衰荡法不适用。因此，期待一种优化的用于电子级六氟丁二烯的质检方案。
[0025]目前，深度学习以及神经网络已经广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音信号处理等领域。此外，深度学习以及神经网络在图像分类、物体检测、语义分割、文本翻译等领域，也展现出了接近甚至超越人类的水平。
[0026]近年来，深度学习以及神经网络的发展为用于电子级六氟丁二烯质检的含水量检测提供了新的解决思路和方案。
[0027]相应地，考虑到由于色谱图是指被分离组分的检测信号随时间分布的图象，因此，从气相色谱图可以得出电子级六氟丁二烯的含水量，但是因水在电子级六氟丁二烯仅占微小部分，很难通过气相色谱图得到精准的含水量测量值。基于此，在本申请的技术方案中，采用基于深度学习的人工智能算法来提取出电子级六氟丁二烯的气相色谱图中的不同尺寸大小的多尺度隐含特征分布信息，并且利用了注意力机制来进一步聚焦于所述电子级六氟丁二烯中的小尺寸含水量检测而滤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电子级六氟丁二烯的质检系统，其特征在于，包括：气相色谱图采集模块，用于获取待测量电子级六氟丁二烯的气相色谱图；特征检测模块，用于将所述气相色谱图通过包含显著检测器的第一卷积神经网络模型以得到气相色谱特征图；特征增强模块，用于将所述气相色谱特征图通过残差双注意力机制模型以得到增强气相色谱特征图作为解码特征图；以及解码模块，用于将所述解码特征图通过解码器以得到解码值，所述解码值为所述待测量电子级六氟丁二烯中含水量。2.根据权利要求1所述的电子级六氟丁二烯的质检系统，其特征在于，所述特征检测模块，进一步用于：使用所述第一卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行：使用第一卷积核对所述输入数据进行卷积处理以得到第一卷积特征图；使用第二卷积核对所述第一卷积特征图进行卷积处理以得到第二卷积特征图，其中，所述第一卷积核的尺寸大于所述第二卷积核的尺寸；对所述第二卷积特征图进行池化处理以得到池化特征图；以及对所述池化特征图进行激活处理以得到激活特征图；其中，所述第一卷积神经网络模型的最后一层的输出为所述气相色谱特征图，所述第一卷积神经网络模型的第一层的输入为所述气相色谱图。3.根据权利要求2所述的电子级六氟丁二烯的质检系统，其特征在于，所述第一卷积核的尺寸为5
×
5，所述第二卷积核的尺寸为3
×
3。4.根据权利要求3所述的电子级六氟丁二烯的质检系统，其特征在于，所述特征增强模块，包括：空间注意力单元，用于将所述气相色谱特征图输入所述残差双注意力机制模型的空间注意力模块以得到空间注意力图；通道注意力单元，用于将所述气相色谱特征图输入所述残差双注意力机制模型的通道注意力模块以得到通道注意力图；注意力融合单元，用于融合所述空间注意力图和所述通道注意力图以得到融合注意力图；激活单元，用于将所述融合注意力图输入Sigmoid激活函数进行激活以得到融合注意力特征图；注意力施加单元，用于计算所述融合注意力特征图和所述气相色谱特征图的按位置点乘以得到加权特征图；以及残差融合单元，用于融合所述加权特征图和所述气相色谱特征图以得到所述增强气相色谱特征图。5.根据权利要求4所述的电子级六氟丁二烯的质检系统，其特征在于，所述空间注意力单元，包括：空间感知子单元，用于使用所述残差双注意力机制模型的空间注意力模块的卷积层对所述气相色谱特征图进行卷积编码以得到卷积特征图；概率化子单元，用于将所述空间注意力图通过Softmax函数以得到空间注意力得分图；以及空间注意力施加子单元，用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：练钢，邱桂祥，张国聪，罗昊卿，黄媛玲，
申请(专利权)人：福建省杭氟电子材料有限公司，
类型：发明
国别省市：