【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及激光雕刻，尤其涉及一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置及控制方法。
技术介绍
1、激光对半导体材料的加工一直以来都是半导体行业的热门研究课题，紫外激光加工硅、soi、碳化硅、石英、蓝宝石等半导体材料在半导体行业更是得到了广泛的应用。现如今，在激光加工领域中通过融合机器视觉技术，能够达到精准控制激光雕刻的加工过程，从而来降低加工雕刻过程中产生的废品。然而，现如今对于激光雕刻的加工过程中，对于工件的视觉定位精度低下，导致了激光雕刻的加工精度低下，无法达到预期的效果。
技术实现思路
1、本专利技术克服了现有技术的不足，提供了一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置及控制方法。
2、为达上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、本专利技术第一方面提供了一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
4、获取半导体芯片产品在装夹后的多方向图像数据信息，并通过对半导体芯片产品在装夹后的多方向图像数据信息进行预处理，生成相关的图像特征矩阵；
5、引入奇异值分解算法，通过奇异值分解算法对相关的图像特征矩阵进行重建，并获取重建后的特征矩阵；
6、根据重建后的特征矩阵对半导体芯片产品在装夹后的位置进行定位，获取定位信息，并基于定位信息获取半导体芯片产品的待雕刻区域；
7、通过对半导体芯片产品的雕刻区域进行监测，获取异常的雕刻区域，并根据异常的雕刻区域生成相关的控制参数。
8、进一
9、获取当前激光雕刻装置的实际工作范围信息，并根据当前激光雕刻装置的实际工作范围信息配置若干摄像装置，通过摄像装置获取半导体芯片产品在装夹后的多方向图像数据信息；
10、将多方向图像数据信息划分为多个相等的子集，并在每个子集中采用基于平均融合的方法降低每个子集的冗余信息，得到处理后的图像信息；
11、通过对处理后的图像信息进行去彩色化处理，并采用边缘保持滤波进行滤波处理，获取预处理后的特征图像信息，基于预处理后的特征图像信息构建相关的图像特征矩阵。
12、进一步的，在本方法中，引入奇异值分解算法，通过奇异值分解算法对相关的图像特征矩阵进行重建，并获取重建后的特征矩阵，具体包括：
13、引入奇异值分解算法，并通过奇异值分解算法对相关的图像特征矩阵进行降维处理，生成若干特征向量，并基于特征向量生成由特征向量按列组成的特征矩阵；
14、获取由特征向量按列组成的特征矩阵中每个方向上的最大特征向量，构建新的坐标系，并以每个方向上的最大特征向量作为基准点，基于基准点构建新的三维空间；
15、基于坐标系，将由特征向量按列组成的特征矩阵中的特征向量依次输入到新的三维空间中进行重建，获取处理后的特征矩阵；
16、将处理后的特征矩阵中的每个特征向量重新映射到世界坐标系中，生成重建后的特征矩阵。
17、进一步的，在本方法中，根据重建后的特征矩阵对半导体芯片产品在装夹后的位置进行定位，获取定位信息，并基于定位信息获取半导体芯片产品的待雕刻区域，具体包括以下步骤：
18、获取半导体芯片产品的图纸信息，并根据半导体芯片产品的图纸信息构建半导体产品的三维模型，通过特征金字塔网络获取半导体产品的三维模型的模型特征；
19、基于深度神经网络构建特征识别模型，并根据模型特征构建第一图节点，基于半导体产品的三维模型构建第二图节点，通过无向边描述，将第一图节点以及第二图节点进行连接，生成拓扑结构图；
20、在卷积层中融合循环空间注意力机制，通过循环空间注意力机制计算第一图节点的注意力特征图，并对注意力特征图中的每个图节点进行softmax操作，生成具有空间注意力的特征图，对具有空间注意力的特征图以及第一图节点进行内积运算，得到最终的注意力特征图；
21、将最终的注意力特征图输入到特征识别模型中，更新隐含层的状态，输出特征识别模型，将重建后的特征矩阵输入到特征识别模型中，对半导体芯片产品在装夹后的位置进行跟踪定位，获取定位信息，基于定位信息获取半导体芯片产品的待雕刻区域。
22、进一步的，在本方法中，通过对半导体芯片产品的雕刻区域进行监测，获取异常的雕刻区域，具体包括：
23、获取激光雕刻装置在各加工参数之下半导体芯片产品出现的异常特征数据信息，并将各加工参数作为变量节点，将异常特征数据信息作为父节点，将变量节点以及父节点输入到贝叶斯网络中进行异常概率估算，获取异常概率值；
24、根据异常概率值构建异常概率值特征矩阵，并基于卷积神经网络构建异常概率预测模型，并将异常概率值特征矩阵输入到异常概率预测模型中进行训练，获取训练完成的异常概率预测模型；
25、获取激光雕刻装置的实时加工参数数据信息，并将激光雕刻装置的实时加工参数数据信息输入到训练完成的异常概率预测模型中进行异常概率值估计，获取实时的异常概率值；
26、当异常概率值大于预设异常概率值时，将获取异常概率值大于预设异常概率值的加工时间节点所对应的雕刻区域，将该雕刻区域作为异常的雕刻区域。
27、进一步的，在本方法中，根据异常的雕刻区域生成相关的控制参数，具体包括以下步骤：
28、获取异常的雕刻区域的修复完成概率值，并根据异常的雕刻区域的修复完成概率值构建大数据，通过大数据获取当前异常的雕刻区域的历史修复完成概率值；
29、判断当前异常的雕刻区域的历史修复完成概率值是否大于预设修复完成概率值，当当前异常的雕刻区域的历史修复完成概率值不大于预设修复完成概率值时，则对对应的半导体芯片产品进行报废处理；
30、当当前异常的雕刻区域的历史修复完成概率值大于预设修复完成概率值时，则通过大数据获取当前异常的雕刻区域的历史最佳激光雕刻参数数据信息；
31、获取当前激光雕刻装置的实时光雕刻参数数据信息，根据当前异常的雕刻区域的历史最佳激光雕刻参数数据信息对当前激光雕刻装置的实时光雕刻参数数据信息进行调控，生成相关的控制参数。
32、本专利技术第二方面提供了一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置，包括：
33、获取模块，通过获取模块获取半导体芯片产品在装夹后的多方向图像数据信息，并通过对半导体芯片产品在装夹后的多方向图像数据信息进行预处理，生成相关的图像特征矩阵；
34、第一数据处理模块，通过第一数据处理模块来引入奇异值分解算法，通过奇异值分解算法对相关的图像特征矩阵进行重建，并获取重建后的特征矩阵；
35、第二数据处理模块，通过第二数据处理模块根据重建后的特征矩阵对半导体芯片产品在装夹后的位置进行定位，获取定位信息，并基于定位信息获取半导体芯片产品的待雕刻区域；
36、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置的控制方法，其特征在于，获取半导体芯片产品在装夹后的多方向图像数据信息，并通过对所述半导体芯片产品在装夹后的多方向图像数据信息进行预处理，生成相关的图像特征矩阵，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置的控制方法，其特征在于，引入奇异值分解算法，通过所述奇异值分解算法对所述相关的图像特征矩阵进行重建，并获取重建后的特征矩阵，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置的控制方法，其特征在于，根据所述重建后的特征矩阵对半导体芯片产品在装夹后的位置进行定位，获取定位信息，并基于所述定位信息获取半导体芯片产品的待雕刻区域，具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置的控制方法，其特征在于，通过对所述半导体芯片产品的雕刻区域进行监测，获取异常的雕刻区域，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种用于
7.一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置，其特征在于，在第一数据处理模块中，其中，引入奇异值分解算法，通过所述奇异值分解算法对所述相关的图像特征矩阵进行重建，并获取重建后的特征矩阵，具体包括：
9.根据权利要求7所述的一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置，其特征在于，在第二数据处理模块中，其中，根据所述重建后的特征矩阵对半导体芯片产品在装夹后的位置进行定位，获取定位信息，并基于所述定位信息获取半导体芯片产品的待雕刻区域，具体包括以下步骤：
10.根据权利要求7所述的一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置，其特征在于，在控制模块中，其中，通过对所述半导体芯片产品的雕刻区域进行监测，获取异常的雕刻区域，具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置的控制方法，其特征在于，获取半导体芯片产品在装夹后的多方向图像数据信息，并通过对所述半导体芯片产品在装夹后的多方向图像数据信息进行预处理，生成相关的图像特征矩阵，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置的控制方法，其特征在于，引入奇异值分解算法，通过所述奇异值分解算法对所述相关的图像特征矩阵进行重建，并获取重建后的特征矩阵，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置的控制方法，其特征在于，根据所述重建后的特征矩阵对半导体芯片产品在装夹后的位置进行定位，获取定位信息，并基于所述定位信息获取半导体芯片产品的待雕刻区域，具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置的控制方法，其特征在于，通过对所述半导体芯片产品的雕刻区域进行监测，获取异常...
【专利技术属性】
技术研发人员：北村明夫，藤村顺二，
申请(专利权)人：联合富士半导体有限公司，
类型：发明
国别省市：
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