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龙图腾网获悉亿威盛半导体科技(上海)有限公司申请的专利基于自适应学习与多参数建模的喷淋盘清洗工艺优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121131334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511240302.0，技术领域涉及：B08B3/10；该发明授权基于自适应学习与多参数建模的喷淋盘清洗工艺优化方法是由丁双伟设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应学习与多参数建模的喷淋盘清洗工艺优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于自适应学习与多参数建模的喷淋盘清洗工艺优化方法，属于基于深度学习的半导体加工技术领域；采集喷淋盘表面清洗过程中的工艺参数和喷淋盘表面图像；构建清洗质量预测模型，以采集的数据作为输入，输出清洗洁净度与残留颗粒程度预测结果；建立喷淋盘表面清洗工艺多目标优化问题，利用多目标进化算法结合构建的清洗质量预测模型求解得到帕累托最优喷淋盘表面清洗工艺参数解集；设计基于强化学习的喷淋盘表面清洗工艺多参数优化方法，获得最优喷淋盘表面清洗工艺参数向量并应用于实际喷淋盘表面清洗工艺流程。本发明能够在无需过度依赖人工经验的前提下，实现清洗参数的动态调节与智能优化，适应不同产品工况与污染特征。

本发明授权基于自适应学习与多参数建模的喷淋盘清洗工艺优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应学习与多参数建模的喷淋盘清洗工艺优化方法，其特征在于，包括以下过程： S1，采集喷淋盘表面清洗过程中的工艺参数数据和喷淋盘表面图像数据；所述工艺参数数据包括喷淋盘表面清洗液温度数据、喷淋盘表面清洗时间数据、喷淋盘表面清洗液配比、喷淋盘表面清洗液值和喷淋盘表面清洗液流量； S2，构建喷淋盘表面清洗质量预测模型，以S1采集的数据作为输入，输出喷淋盘表面清洗洁净度与喷淋盘表面残留颗粒程度预测结果；所述喷淋盘表面清洗质量预测模型包括喷淋盘表面清洗工艺数据特征提取模块、喷淋盘表面图像特征提取模块和喷淋盘表面清洗质量预测模块； 所述喷淋盘表面清洗工艺数据特征提取模块具体为： 将喷淋盘表面清洗工艺数据序列输入小尺度时序神经网络获得工艺参数数据短期时间依赖特征；小尺度时序神经网络包括卷积核尺度为1的卷积层和时间步长为1的长短期记忆网络层，卷积核尺度为1的卷积层用于提取喷淋盘表面清洗工艺数据序列的局部特征，时间步长为1的长短期记忆网络层用于对局部特征进行时序建模获得工艺参数数据短期时间依赖特征； 将喷淋盘表面清洗工艺数据序列输入中尺度时序神经网络获得工艺参数数据中期时间依赖特征；中尺度时序神经网络包括卷积核尺度为3的卷积层和时间步长为3的长短期记忆网络层，卷积核尺度为3的卷积层用于提取喷淋盘表面清洗工艺数据序列的局部特征，时间步长为3的长短期记忆网络层用于对局部特征进行时序建模获得工艺参数数据中期时间依赖特征； 将喷淋盘表面清洗工艺数据序列输入大尺度时序神经网络获得工艺参数数据长期时间依赖特征；大尺度时序神经网络包括卷积核尺度为7的卷积层和时间步长为7的长短期记忆网络层，卷积核尺度为7的卷积层用于提取喷淋盘表面清洗工艺数据序列的局部特征，时间步长为7的长短期记忆网络层用于对局部特征进行时序建模获得工艺参数数据长期时间依赖特征； 将工艺参数数据短期时间依赖特征、工艺参数数据中期时间依赖特征和工艺参数数据长期时间依赖特征输入六头注意力机制层进行序列级别的特征融合获得工艺参数数据多时间尺度特征；六头注意力机制层包括六个自注意力机制，分别用于捕捉工艺参数数据短期时间依赖特征和工艺参数数据中期时间依赖特征双向交互特征、工艺参数数据短期时间依赖特征和工艺参数数据长期时间依赖特征双向交互特征、工艺参数数据中期时间依赖特征和工艺参数数据长期时间依赖特征双向交互特征；将获得的双向交互特征进行序列维度上的求和获得工艺参数数据多时间尺度特征； S3，以最大化喷淋盘表面清洗洁净度与最小化喷淋盘表面残留颗粒程度作为目标函数，将喷淋盘表面清洗工艺参数作为决策变量，建立喷淋盘表面清洗工艺多目标优化问题，利用多目标进化算法结合S2构建的喷淋盘表面清洗质量预测模型求解得到帕累托最优喷淋盘表面清洗工艺参数解集； S4，设计基于强化学习的喷淋盘表面清洗工艺多参数优化方法，以S3中帕累托最优喷淋盘表面清洗工艺参数解集中的最佳解作为环境，获得最优喷淋盘表面清洗工艺参数向量并应用于实际喷淋盘表面清洗工艺流程。

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