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用于制造经涂覆的透明基材的涂覆过程参数的调节方法技术

技术编号:40529800 阅读:9 留言:0更新日期:2024-03-01 13:50
根据涂覆透明基材的至少一个质量函数的目标值来调节用于制造包括多层涂层的所述经涂覆的透明基材的至少两个涂覆过程参数的方法。该方法依赖于训练步骤中的一组不同的数学预测模型,这些模型一旦训练好,当它们在预测步骤中顺序地、交替地或并行地使用时,它们允许抵消或平衡它们中的一个可能潜在地发生的漂移。突出的优点是可以防止当前的反馈方法的不当行为,可以补偿沉积室的局部气氛的改变,进而补偿经涂覆的层的化学成分的改变,这种改变可能因温度和/或湿度的变化而发生,并且可以同时调节不止一个涂覆过程参数。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本专利技术涉及根据涂覆透明基材的至少一个质量函数的目标值来调节用于制造包括多层涂层的所述经涂覆的透明基材的涂覆过程参数的方法。


技术介绍

1、使用多层涂层来功能化各种基材的表面,特别是透明基材,如矿物或有机玻璃。多层涂层提供适合特定应用的光学性质和/或功能。

2、例如,在建筑行业中,玻璃片材的表面通常涂覆有多层低辐射率或阳光控制涂层。这样的涂层是多个化学和/或物理上不同的薄层的堆叠,这些薄层彼此相互作用,并改变落在玻璃板表面的入射太阳辐射。

3、这些涂层通常包含红外反射金属层,主要由诸如银、金、铌或铜的金属制成,以减少传递通过玻璃板的辐射和/或热量。这些金属层通常主要通过夹层构造与介电层结合,以抵消由所述金属层引起的颜色偏移、反射和/或透射效应,并调节日光系数或热发射率,也称为辐射率。在涂层中也可以使用金属或介电的其他层,以改善在使用期间或在诸如加热、回火和/或弯曲之类的后续转变时的随时间的热稳定性和/或结构稳定性。

4、在基材上沉积单层或多层涂层的涂覆过程是玻璃行业中众所周知的过程。通过将玻璃基材运送通过一系列适于沉积给定薄膜的沉积室来持续沉积堆叠的每个薄膜,从而在矿物玻璃基材上涂覆薄膜的所述堆叠。沉积室可以使用诸如磁场辅助溅射(也称为磁控溅射)、离子束辅助沉积(ibad)、蒸发、化学气相沉积(cvd)、等离子体增强化学气相沉积(pecvd)、低压化学气相沉积(lpcvd)的沉积方法。

5、为了确保经涂覆的基材满足关于光学性质的规格,诸如太阳获得、光透射、光反射和/或颜色,可能必须在开始生产之前、即在准备时间(setup time)期间、以及在生产时间期间进行质量测试。

6、一种常见的做法可以是对收集的样品进行过程外或过程中测量,以确保贯穿整个涂覆过程都符合要求。这些测量可以是破坏性的或非破坏性的,主要取决于测量仪器的可用性。过程外测量可能是破坏性的,而过程内测量可能不是。对于过程外测量,可能必须在生产期间的给定时间从经涂覆的基材切下样品。在某些情况下,样品可能还必须进行转变,例如层压、加热、回火,然后再被分析。过程参数的测量和校正之间的中断和滞后时间可能对生产不利。

7、在现有技术中,例如在wo 2019110948 a1、wo 2018215274 a1、de102018101173a1或wo 2019/110948 a1中,已知使用反馈方法,所述反馈方法实施一个或多个反馈回路,用于根据所沉积的涂层的选定光学和/或物理化学性质的值的偏移来实时地控制和/或调节沉积系统或沉积室的参数。这些性质是在涂覆过程期间在涂层上测量的。这些方法称为在线方法,因为它们依赖于对沉积系统或沉积室的参数的持续的实时监控、以及对涂层在涂覆过程期间的不同阶段的光学和/或物理化学性质的持续的实时测量。

8、在线反馈方法还可能经常需要持续收集和处理大量数据,以使反馈回路工作或以正确地训练这些反馈回路中的底层算法。这样的数据可以涉及涂覆系统的各部件的参数和/或经涂覆的基材的光学/物理化学性质。为了收集这些数据,涂覆系统可以配备有各种传感器和测量装置,例如高数据采集芯片、i/o电子器件、可编程逻辑器件、压力传感器、温度传感器、真空传感器、气体传感器、速率传感器、光谱仪、椭偏仪、薄层电阻率探针系统、光学干涉仪、或类似装置。传感器和测量装置可能很快就会变得昂贵,可能最好限制它们的使用。


技术实现思路

1、技术问题

2、现有技术反馈方法的局限性可能在于,它们不允许管理准备时间与生产时间之间和/或生产时间期间的测量仪器的准确度和/或精度的可能漂移。反馈回路中可能会出现意想不到且无法立即发现的不当行为,并且产品可能会超出规格。

3、当涂覆过程的周围环境发生了改变或正在发生改变时,也会出现同样的效果。例如,温度和/或湿度的变化可能会影响涂覆过程的沉积室的局部气氛,并引起正在这些室中进行涂覆的层的化学成分的改变。

4、另一局限性可能在于,当涂层的例如层中材料的光学指数或各层间的相对厚度差的一些特征不同于目标涂层时,当前的反馈方法可能经常无效。反馈回路的底层算法可能会陷入局部而非全局的最优解,使得可能无法符合产品规格。

5、需要一种反馈方法,其可能够提供用于制造经涂覆的透明基材的涂覆过程参数的自动调节参数,并且其可允许管理关于涂覆过程的部件或设备装置的准确度和/或精度的可能漂移和/或经涂覆的基材的一些特征改变。

6、问题的解决方案

7、提供了根据权利要求1的用于调节涂覆过程的至少两个参数的方法,从属权利要求是有利实施例。

8、专利技术优点

9、本专利技术的突出优点是可以防止当前的反馈方法的不当行为。作为非限制性的解释,这个优点可似乎是借助于训练步骤中的一组不同的数学预测模型而实现的,这些模型一旦训练好,当它们在预测步骤中顺序地、交替地或并行地使用时,它们允许抵消或平衡它们中的一个可能潜在地发生的漂移。

10、作为一个相关优点,该特征还可以允许补偿沉积室的局部气氛的改变,进而补偿经涂覆的层的化学成分的改变,这种改变可能因温度和/或湿度的变化而发生,特别是在涂覆过程的周围气氛中的温度和/或湿度的变化。

11、另一优点在于,可以降低在优化步骤中陷入吸引域继而陷入局部最优的风险。

12、与当前的反馈方法相比,本专利技术允许同时调节不止一个涂覆过程参数。一个直接的积极结果在于,可以根据质量函数的目标值更快速且更高效地调节或优化涂覆过程的参数。此外,该方法允许更高效地管理涂覆过程参数之间的任何潜在相互联系,而当前的反馈方法,尽管允许一个接一个地和/或彼此独立地调节涂覆过程参数,但可能无法克服一些涂覆过程参数的任何冲突的变化。

13、本专利技术的某些实施例的另一有价值的优点可以是在涂覆过程的调节阶段期间现场更新质量函数的目标值的可能性。当想要在准备时间期间和/或生产时间期间专门或作为补救措施更改技术要求时,这样的灵活性可能是有用的。

14、在具体实施方式和附图中阐述了实施例的其他优点。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于根据经涂覆的透明基材(1000)的至少一个质量函数(QF)的目标值(TV)来调节用于制造包括多层涂层(1002)的所述经涂覆的透明基材(1000)的涂覆过程(2000)的至少两个参数(CPP1,CPP2)的方法(3000),

2.根据权利要求1所述的方法(3000),其中,顺序地、并行地和/或作为链式模型针对每个模型执行步骤(g),每个模型最终受到权重因子的影响。

3.根据权利要求1至2中的任一项所述的方法(4000),其中,根据以下步骤来定义所述至少两个不同的数学预测模型(MM1,MM2)的数据集(DS3003)的每个模型:

4.根据权利要求3所述的方法(5000),其中,所述方法(5000)还包括选择(5001)在被提供有所述至少一个质量函数(QF)的值的差的数据集(DS5001)时最收敛的经训练的数学预测模型的步骤(b5),所述值的差被进一步填充有测量和/或人为噪声。

5.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法(3000,4000,5000),其中,所述至少一个质量函数(QF)选自多层涂层(1000)的光学、色度、能量、机械、电学和/或化学性质。

6.根据权利要求1至5中的任一项所述的方法(3000,4000,5000),其中,所述至少两个涂覆过程参数(CPP1、CPP2)选自:气流、阴极电压或功率、磁场强度、机械装置的设置和/或几何布置、透明基材在涂覆过程(2000)的室中的运送速度、或其组合。

7.根据权利要求1至6中的任一项所述的方法(3000,4000,5000),其中,所述方法(3000,4000,5000)还根据经涂覆的透明基材(1000)的两个质量函数(QF1,QF2)的目标值(TV1,TV2)来调节用于制造包括多层涂层(1002)的所述经涂覆的透明基材(1000)的涂覆过程(2000)的至少两个参数(CPP1,CPP2),其中,第一质量函数(QF1)是光谱并且第二质量函数是色度性质,所述色度性质的目标值(TV2)是给定值或预测值,至少一个涂覆过程参数(CPP1)是阴极功率,并且至少两个不同的数学预测模型(MM1,MM2)的数据集(DS3003)包括光谱差与阴极功率差之间的第一数学预测模型(MM1)和色度性质差与阴极功率差之间的第二数学预测模型(MM2)。

8.根据权利要求1至7中的任一项所述的方法(3000,4000,5000),其中,所述方法(3000,4000,5000)在步骤(g)之后还包括根据给定的发生标准再次执行所有的步骤(a)至(g)的步骤(h1),并且其中,所述步骤(a)至(g)利用作为输入提供的所述至少一个质量函数(QF)的值的数据集(DS3001)和所述至少两个涂覆过程参数(CPP1,CPP2)的值的数据集(DS3002)来执行,并且其中,所述至少两个涂覆过程参数(CPP1,CPP2)的值的集(ST3002)填充有新测量和/或仿真的数据。

9.根据权利要求1至8中的任一项所述的方法(3000,4000,5000),其中,所述至少一个质量函数(QF)的目标值(TV)是预测值,其中,所述方法(3000,4000)在步骤(g)之后还包括根据预测目标值与测量值之间的给定差异标准再次执行所有的步骤(a)至(g)的步骤(h2),并且其中,根据所述测量值的函数来更新目标值(TV)。

10.根据权利要求1至9中的任一项所述的方法(3000,4000,5000),其中,基于机器学习的方法是加权和、加权平均、遗传算法、有监督、无监督或增强机器学习回归方法、或成本优化方法。

11.根据权利要求1至10中的任一项所述的方法(3000,4000,5000),其中,给定的误差区间为距目标值1%或更小。

12.根据权利要求1至11中的任一项所述的方法(3000,4000,5000),其中,制造历史数据集(HDS3001)包括仿真数据或/和测量数据。

13.根据权利要求1至12中的任一项所述的方法(3000,4000,5000),其中,在步骤(c),所述经涂覆的透明基材的至少一个质量函数(QF)的值(MP-V)是在涂覆过程结束时测量的测量值。

14.根据权利要求1至13中的任一项所述的方法(3000,4000,5000),其中,所述透明基材(1001)是矿物玻璃基材或有机基材,并且所述多层涂层(1002)包括至少一个介电层和至少一个功能性金属层。

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【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于根据经涂覆的透明基材(1000)的至少一个质量函数(qf)的目标值(tv)来调节用于制造包括多层涂层(1002)的所述经涂覆的透明基材(1000)的涂覆过程(2000)的至少两个参数(cpp1,cpp2)的方法(3000),

2.根据权利要求1所述的方法(3000),其中,顺序地、并行地和/或作为链式模型针对每个模型执行步骤(g),每个模型最终受到权重因子的影响。

3.根据权利要求1至2中的任一项所述的方法(4000),其中,根据以下步骤来定义所述至少两个不同的数学预测模型(mm1,mm2)的数据集(ds3003)的每个模型:

4.根据权利要求3所述的方法(5000),其中,所述方法(5000)还包括选择(5001)在被提供有所述至少一个质量函数(qf)的值的差的数据集(ds5001)时最收敛的经训练的数学预测模型的步骤(b5),所述值的差被进一步填充有测量和/或人为噪声。

5.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法(3000,4000,5000),其中,所述至少一个质量函数(qf)选自多层涂层(1000)的光学、色度、能量、机械、电学和/或化学性质。

6.根据权利要求1至5中的任一项所述的方法(3000,4000,5000),其中,所述至少两个涂覆过程参数(cpp1、cpp2)选自:气流、阴极电压或功率、磁场强度、机械装置的设置和/或几何布置、透明基材在涂覆过程(2000)的室中的运送速度、或其组合。

7.根据权利要求1至6中的任一项所述的方法(3000,4000,5000),其中,所述方法(3000,4000,5000)还根据经涂覆的透明基材(1000)的两个质量函数(qf1,qf2)的目标值(tv1,tv2)来调节用于制造包括多层涂层(1002)的所述经涂覆的透明基材(1000)的涂覆过程(2000)的至少两个参数(cpp1,cpp2),其中,第一质量函数(qf1)是光谱并且第二质量函数是色度性质,所述色度性质的目标值(tv2)是给定值或预测值,至少一个涂覆过程参数(cpp1)是阴极功率,并且至少两个不同的数学预测模型(mm1,mm2)的数据集(ds3003)包括光谱差与阴...

【专利技术属性】
技术研发人员:C·吉恩T·考夫曼M·洛斯托瑙
申请(专利权)人:法国圣戈班玻璃厂
类型:发明
国别省市:

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