CN115547907B - 晶圆传送用机械臂的智能控制方法及系统 - Google Patents

晶圆传送用机械臂的智能控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本申请提供一种晶圆传送用机械臂的智能控制方法及系统。该方法通过获取待传送晶圆的图像数据，并根据图像数据确定待传送晶圆的边缘轮廓线，然后，根据边缘轮廓线确定边缘标记区域以及边缘缺陷区域，并根据边缘标记区域所对应的标记范围、边缘缺陷区域所对应的缺陷范围以及预设范围条件确定目标吸附点确定模型，再根据边缘轮廓线以及目标吸附点确定模型确定吸附点位置，最后，根据吸附点位置控制机械臂对待传送晶圆进行吸附，以将待传送晶圆传送至目标位置，从而满足自动适配不同晶圆的吸附需求。

Description

晶圆传送用机械臂的智能控制方法及系统
技术领域
本申请涉及数据处理技术，尤其涉及一种晶圆传送用机械臂的智能控制方法及系统。
背景技术
随着集成电路集成程度的提高，对晶圆的尺寸及加工精度要求越来越高，进而对晶圆加工系统的要求也越来越高，因此必须对以往的加工设备加以更新和改进才能满足要求。晶圆自动传送系统就是能满足更高要求的先进设备之一，既能满足更高环境洁净度、真空度的要求又能提高加工精度及效率。
但是，当前晶圆自动传送系统在利用机械臂对晶圆进行吸附传送时，往往是根据预设的定位参数进行吸附点的定位，但是，由于晶圆仍存在个体差异，尤其是对于存在缺陷的晶圆，若采用固定吸附点进行吸附，则容易造成吸附不稳定的情况。可见，当前根据预设的定位参数进行吸附点的定位方式，存在无法自动适配不同晶圆的吸附需求的技术问题。
发明内容
本申请提供一种，用以解决现有机械臂无法自动适配不同晶圆的吸附需求的技术问题。
第一方面，本申请提供一种晶圆传送用机械臂的智能控制方法，包括：
获取待传送晶圆的图像数据，并根据所述图像数据确定所述待传送晶圆的边缘轮廓线；
根据所述边缘轮廓线确定边缘标记区域以及边缘缺陷区域，并根据所述边缘标记区域所对应的标记范围、所述边缘缺陷区域所对应的缺陷范围以及预设范围条件确定目标吸附点确定模型，所述目标吸附点确定模型为预设吸附点确定模型中符合对应范围条件的模型；
根据所述边缘轮廓线以及所述目标吸附点确定模型确定吸附点位置；
根据所述吸附点位置控制机械臂对所述待传送晶圆进行吸附，以将所述待传送晶圆传送至目标位置。
可选的，所述根据所述边缘轮廓线确定边缘标记区域以及边缘缺陷区域，包括：
在所述边缘轮廓线上设置K个特征点，并确定各个特征点在预设坐标系下的坐标值，所述K为正整数；
根据所述K个特征点的坐标值计算所述边缘轮廓线在各个特征点上的变化率；
确定第一特征点至第二特征点对应的区域为所述边缘标记区域，其中，在所述第一特征点以及所述第二特征点上的变化率的绝对值大于第一阈值，并且，所述第一特征点至所述第二特征点之间的特征点个数在预设个数范围内；
确定第三特征点至第四特征点对应的区域为所述边缘缺陷区域，其中，在所述第三特征点以及所述第四特征点上的变化率的绝对值大于第二阈值，所述第一阈值大于所述第二阈值。
可选的，在所述边缘轮廓线上设置K个特征点之前，还包括：
在所述边缘轮廓线上的部分轮廓线上设置k个特征点，所述部分轮廓线在所述边缘轮廓线上的角度占比T超过预设长度比例，并确定各个特征点在所述预设坐标系下的坐标值，所述k为大于1000的正整数；
根据所述k个特征点的坐标值计算所述边缘轮廓线在各个特征点上的变化率；
确定标记特征点的坐标值，其中，在所述标记特征点上的变化率的绝对值小于所述第二阈值；
通过公式1进行确定所述K，所述公式1为：
Figure 961714DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 654863DEST_PATH_IMAGE002
为放置部的形心位置在所述预设坐标系下的横坐标，所述放置部用于存储 所述待传送晶圆，
Figure 513098DEST_PATH_IMAGE003
为料盒腔体形心位置在所述预设坐标系下的纵坐标，L为所述机械臂所 运行的系统中预设可运送的最小尺寸晶圆的外轮廓周长，
Figure 912897DEST_PATH_IMAGE004
为所述标记特征点在所述预设 坐标系下的横坐标，
Figure 387740DEST_PATH_IMAGE005
为所述标记特征点在所述预设坐标系下的纵坐标。
可选的，所述根据所述边缘标记区域所对应的标记范围、所述边缘缺陷区域所对应的缺陷范围以及预设范围条件确定目标吸附点确定模型，包括：
若所述标记范围小于或等于预设第一范围值，且所述缺陷范围小于或等于预设第二范围值，则确定第一吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型；
若所述标记范围大于或等于预设第三范围值，且所述缺陷范围大于或等于预设第四范围值，则确定第二吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，所述预设第三范围值大于所述预设第一范围值，所述预设第四范围值大于所述预设第二范围值；
若所述标记范围处于所述预设第一范围值至所述预设第三范围值之间，或所述缺陷范围处于所述预设第二范围值至所述预设第四范围值之间，则确定第三吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型。
可选的，所述确定第一吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，包括：
将所述K个特征点的坐标值从所述预设坐标系换算为对应极坐标系，所述第一吸附点确定模型根据换算后的极坐标以及公式2计算所述吸附点的坐标值，所述公式2为：
Figure 478056DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Figure 721956DEST_PATH_IMAGE008
为根据所述第一吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下 的横坐标，
Figure 380470DEST_PATH_IMAGE009
为根据所述第一吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的纵 坐标，
Figure 375233DEST_PATH_IMAGE010
为第i个特征点在所述极坐标系下的极角，
Figure 410185DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 305329DEST_PATH_IMAGE012
为第i个特征点在所述极 坐标系下的极径；
对应的，所述确定第二吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，包括：
根据所述K个特征点的坐标值以及公式3，通过线性求解方式得出的解析解作为吸附点的坐标值，所述公式3为：
Figure 400324DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 380918DEST_PATH_IMAGE015
为根据所述第二吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系 下的横坐标，
Figure 219561DEST_PATH_IMAGE016
为根据所述第二吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下 的纵坐标，
Figure 906895DEST_PATH_IMAGE017
为所述K个特征点的坐标值；
对应的，所述确定第三吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，包括：
根据公式2、公式3以及公式4计算吸附点的坐标值，所述公式4为：
Figure 61539DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 139216DEST_PATH_IMAGE020
为根据所述第三吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系 下的横坐标，
Figure 109447DEST_PATH_IMAGE021
为根据所述第三吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的 纵坐标，
Figure 385707DEST_PATH_IMAGE022
为求解所述公式1时所使用步长，
Figure 150401DEST_PATH_IMAGE023
为求解所述公式2时所使用步长，
Figure 840008DEST_PATH_IMAGE024
为第一权 重值，
Figure 286033DEST_PATH_IMAGE025
为第二权重值，并且，
Figure 246161DEST_PATH_IMAGE024
与
Figure 181756DEST_PATH_IMAGE025
符号相反。
可选的，所述将所述待传送晶圆传送至目标位置，包括：
若所述标记范围小于或等于所述预设第一范围值，且所述缺陷范围小于或等于第二范围值，则生成第一运送指令，所述第一运送指令用于将所述待传送晶圆传送至下一工位；
若所述标记范围大于所述预设第一范围值，或所述缺陷范围大于所述预设第二范围值，则生成第二运送指令，所述第二运送指令用于将所述待传送晶圆传送至待检测料盒。
可选的，在所述根据所述吸附点位置控制机械臂对所述待传送晶圆进行吸附之前，还包括：
获取所述机械臂的吸附机构的当前位置，根据所述当前位置与所述吸附点位置确定运动路径；
根据预设距离分配规则将所述运动路径分成加速阶段路径、匀速阶段路径以及减速阶段路径；
在所述加速阶段路径以及所述减速阶段路径中，根据公式5进行位置补偿，所述公式5为：
Figure 499605DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure 342796DEST_PATH_IMAGE027
为在所述加速阶段路径或所述减速阶段路径的第j步长内的位置补偿值，
Figure 124807DEST_PATH_IMAGE028
为步长所对应的时长，
Figure 903407DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 239711DEST_PATH_IMAGE030
为所述加速阶段路径或所述减速阶段路径对应的变速时 长，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
为加速阶段或减速阶段在各个步长内的加速度。
第二方面，本申请提供一种晶圆传送用机械臂的智能控制系统，包括：
获取模块，用于获取待传送晶圆的图像数据，并根据所述图像数据确定所述待传送晶圆的边缘轮廓线；
处理模块，用于根据所述边缘轮廓线确定边缘标记区域以及边缘缺陷区域，并根据所述边缘标记区域所对应的标记范围、所述边缘缺陷区域所对应的缺陷范围以及预设范围条件确定目标吸附点确定模型，所述目标吸附点确定模型为预设吸附点确定模型中符合对应范围条件的模型；
所述处理模块，还用于根据所述边缘轮廓线以及所述目标吸附点确定模型确定吸附点位置；
控制模块，用于根据所述吸附点位置控制机械臂对所述待传送晶圆进行吸附，以将所述待传送晶圆传送至目标位置。
可选的，所述处理模块，具体用于：
在所述边缘轮廓线上设置K个特征点，并确定各个特征点在预设坐标系下的坐标值，所述K为正整数；
根据所述K个特征点的坐标值计算所述边缘轮廓线在各个特征点上的变化率；
确定第一特征点至第二特征点对应的区域为所述边缘标记区域，其中，在所述第一特征点以及所述第二特征点上的变化率的绝对值大于第一阈值，并且，所述第一特征点至所述第二特征点之间的特征点个数在预设个数范围内；
确定第三特征点至第四特征点对应的区域为所述边缘缺陷区域，其中，在所述第三特征点以及所述第四特征点上的变化率的绝对值大于第二阈值，所述第一阈值大于所述第二阈值。
可选的，所述处理模块，还具体用于：
在所述边缘轮廓线上的部分轮廓线上设置k个特征点，所述部分轮廓线在所述边缘轮廓线上的角度占比T超过预设长度比例，并确定各个特征点在所述预设坐标系下的坐标值，所述k为大于1000的正整数；
根据所述k个特征点的坐标值计算所述边缘轮廓线在各个特征点上的变化率；
确定标记特征点的坐标值，其中，在所述标记特征点上的变化率的绝对值小于所述第二阈值；
通过公式1进行确定所述K，所述公式1为：
Figure 181865DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 490487DEST_PATH_IMAGE002
为放置部的形心位置在所述预设坐标系下的横坐标，所述放置部用于存储 所述待传送晶圆，
Figure 830202DEST_PATH_IMAGE003
为料盒腔体形心位置在所述预设坐标系下的纵坐标，L为所述机械臂所 运行的系统中预设可运送的最小尺寸晶圆的外轮廓周长，
Figure 919380DEST_PATH_IMAGE004
为所述标记特征点在所述预设 坐标系下的横坐标，
Figure 245319DEST_PATH_IMAGE005
为所述标记特征点在所述预设坐标系下的纵坐标。
可选的，所述处理模块，具体用于：
若所述标记范围小于或等于预设第一范围值，且所述缺陷范围小于或等于预设第二范围值，则确定第一吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型；
若所述标记范围大于或等于预设第三范围值，且所述缺陷范围大于或等于预设第四范围值，则确定第二吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，所述预设第三范围值大于所述预设第一范围值，所述预设第四范围值大于所述预设第二范围值；
若所述标记范围处于所述预设第一范围值至所述预设第三范围值之间，或所述缺陷范围处于所述预设第二范围值至所述预设第四范围值之间，则确定第三吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型。
可选的，所述处理模块，具体用于：
将所述K个特征点的坐标值从所述预设坐标系换算为对应极坐标系，所述第一吸附点确定模型根据换算后的极坐标以及公式2计算所述吸附点的坐标值，所述公式2为：
Figure 34546DEST_PATH_IMAGE032
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
为根据所述第一吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下 的横坐标，
Figure 14003DEST_PATH_IMAGE034
为根据所述第一吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的纵 坐标，
Figure 528161DEST_PATH_IMAGE010
为第i个特征点在所述极坐标系下的极角，
Figure 720108DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 862377DEST_PATH_IMAGE012
为第i个特征点在所述极 坐标系下的极径；
对应的，所述确定第二吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，包括：
根据所述K个特征点的坐标值以及公式3，通过线性求解方式得出的解析解作为吸附点的坐标值，所述公式3为：
Figure 419260DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure 43883DEST_PATH_IMAGE015
为根据所述第二吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系 下的横坐标，
Figure 711625DEST_PATH_IMAGE016
为根据所述第二吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下 的纵坐标，
Figure 911662DEST_PATH_IMAGE017
为所述K个特征点的坐标值；
对应的，所述确定第三吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，包括：
根据公式2、公式3以及公式4计算吸附点的坐标值，所述公式4为：
Figure DEST_PATH_IMAGE037
其中，
Figure 498501DEST_PATH_IMAGE020
为根据所述第三吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系 下的横坐标，
Figure 846306DEST_PATH_IMAGE021
为根据所述第三吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的 纵坐标，
Figure 881520DEST_PATH_IMAGE022
为求解所述公式1时所使用步长，
Figure 873747DEST_PATH_IMAGE023
为求解所述公式2时所使用步长，
Figure 897066DEST_PATH_IMAGE024
为第一权 重值，
Figure 607534DEST_PATH_IMAGE025
为第二权重值，并且，
Figure 741712DEST_PATH_IMAGE024
与
Figure 854024DEST_PATH_IMAGE025
符号相反。
可选的，所述控制模块，具体用于：
若所述标记范围小于或等于所述预设第一范围值，且所述缺陷范围小于或等于第二范围值，则生成第一运送指令，所述第一运送指令用于将所述待传送晶圆传送至下一工位；
若所述标记范围大于所述预设第一范围值，或所述缺陷范围大于所述预设第二范围值，则生成第二运送指令，所述第二运送指令用于将所述待传送晶圆传送至待检测料盒。
可选的，所述控制模块，还具体用于：
获取所述机械臂的吸附机构的当前位置，根据所述当前位置与所述吸附点位置确定运动路径；
根据预设距离分配规则将所述运动路径分成加速阶段路径、匀速阶段路径以及减速阶段路径；
在所述加速阶段路径以及所述减速阶段路径中，根据公式5进行位置补偿，所述公式5为：
Figure 985928DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure 72439DEST_PATH_IMAGE027
为在所述加速阶段路径或所述减速阶段路径的第j步长内的位置补偿 值，
Figure 947992DEST_PATH_IMAGE028
为步长所对应的时长，
Figure 914811DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 14354DEST_PATH_IMAGE030
为所述加速阶段路径或所述减速阶段路径对应的变 速时长，
Figure 699413DEST_PATH_IMAGE031
为加速阶段或减速阶段在各个步长内的加速度。
第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：
处理器；以及，
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行第一方面中所述的任一种可能的方法。
第四方面，本申请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第一方面中所述的任一种可能的方法。
本申请提供的，通过获取待传送晶圆的图像数据，并根据图像数据确定待传送晶圆的边缘轮廓线，然后，根据边缘轮廓线确定边缘标记区域以及边缘缺陷区域，并根据边缘标记区域所对应的标记范围、边缘缺陷区域所对应的缺陷范围以及预设范围条件确定目标吸附点确定模型，再根据边缘轮廓线以及目标吸附点确定模型确定吸附点位置，最后，根据吸附点位置控制机械臂对待传送晶圆进行吸附，以将待传送晶圆传送至目标位置。可见，本实施例中所提供的方法是基于不同晶圆的边缘轮廓线的特征来确定吸附点确定模型，从而满足自动适配不同晶圆的吸附需求。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1是本申请根据一示例实施例示出的晶圆传送用机械臂的智能控制方法的流程示意图;
图2是本申请根据另一示例实施例示出的晶圆传送用机械臂的智能控制方法的流程示意图;
图3是本申请根据一示例实施例示出的晶圆传送用机械臂的智能控制系统的结构示意图;
图4是本申请根据一示例实施例示出的电子设备的结构示意图。
通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是本申请根据一示例实施例示出的晶圆传送用机械臂的智能控制方法的流程示意图。如图1所示，本实施例提供的晶圆传送用机械臂的智能控制方法，包括：
S101、获取待传送晶圆的图像数据，并根据图像数据确定待传送晶圆的边缘轮廓线。
在本步骤中，可以是通过监测摄像头获取待传送晶圆的图像数据，其中，监测摄像头可以是一个，也可以是多个。而根据图像数据确定待传送晶圆的边缘轮廓线可以是一条，也可以是多条，其中，若是多条，则可以根据所获取到的边缘轮廓线的完整性进行选择、也可以是选择待传送晶圆在图像上具备最高对比度的图像所对应的轮廓线作为边缘轮廓线。
S102、根据边缘轮廓线确定边缘标记区域以及边缘缺陷区域。
在根据图像数据确定待传送晶圆的边缘轮廓线之后，可以是在边缘轮廓线上设置K个特征点，并确定各个特征点在预设坐标系下的坐标值，其中，K为正整数。根据K个特征点的坐标值计算边缘轮廓线在各个特征点上的变化率。
可选的，可以确定第一特征点至第二特征点对应的区域为边缘标记区域，其中，在第一特征点以及第二特征点上的变化率的绝对值大于第一阈值，并且，第一特征点至第二特征点之间的特征点个数在预设个数范围内。可以理解的，为了后续待传送晶圆的准确定位并卡位，通常会在待传送晶圆的外轮廓线上设置有边缘标记区域，例如，可以是一个缺口。在本实施例中，当第一特征点上的变化率的绝对值大于第一阈值时，即在该特征点上，边缘轮廓线的曲率发生了突变，那么即可将该点确定为边缘标记区域的起始点，而当第二特征点上的变化率的绝对值大于第一阈值时，即在该特征点上，边缘轮廓线的曲率同样发生了突变，那么即可将该点确定为边缘标记区域的终止点。可见，通过确定第一特征点与第二特征点之后，即可确定第一特征点至第二特征点对应的区域为边缘标记区域。此外，由于待传送晶圆的外轮廓线上的边缘标记区域通常都是具有固定尺寸或者尺寸范围，因此，为了对于该区域进行确认，可以将第一特征点至第二特征点之间的特征点个数在预设个数范围内作为校验条件。值得说明的，为了避免将边缘缺陷部分误判断为边缘标记区域，预设个数范围的最小值可以设定为常规的边缘缺陷的尺寸所对应的特征点个数的最大值，其中，常规的边缘缺陷可以根据实际工况中的缺陷记录统计生成。
可选的，可以确定第三特征点至第四特征点对应的区域为边缘缺陷区域，其中，在第三特征点以及第四特征点上的变化率的绝对值大于第二阈值，第一阈值大于第二阈值。可以理解的，当待传送晶圆的边缘出现工艺缺陷时，会导致边缘轮廓线变得不光滑，即在缺陷部分曲率发生变化。因此，当第三特征点上的变化率的绝对值大于第二阈值时，即在该特征点上，边缘轮廓线的曲率发生了突变，那么即可将该点确定为边缘缺陷区域的起始点，而当第四特征点上的变化率的绝对值大于第二阈值时，即在该特征点上，边缘轮廓线的曲率同样发生了突变，那么即可将该点确定为边缘缺陷区域的终止点。
为了提高晶圆传送机械臂的通用性，目前的晶圆传送机械臂趋向于设计为能够对不同尺寸的晶圆进行传送，通常是会设定一个尺寸范围，在该尺寸范围内，均可适用该晶圆传送机械臂。而为了提高边缘标记区域以及边缘缺陷区域的识别精度，在边缘轮廓线上设置的K个特征点越多则精度越高，但是，所设置K个特征点的数量越多，计算量也会越大。而为了自动适配各种尺寸的晶圆的计算量，可以在边缘轮廓线上设置K个特征点之前，先在边缘轮廓线上的部分轮廓线上设置k个特征点，其中，部分轮廓线在边缘轮廓线上的角度占比T超过预设长度比例，例如10%，并确定各个特征点在预设坐标系下的坐标值，其中，k为大于1000的正整数。此外，部分轮廓线在边缘轮廓线上的角度占比T还可以小于另一预设长度比例，例如20%。
再根据k个特征点的坐标值计算边缘轮廓线在各个特征点上的变化率，并确定标记特征点的坐标值，其中，在标记特征点上的变化率的绝对值小于第二阈值。可以理解的，该标记特征点为边缘轮廓线上未发生缺陷且非标识的区域，即为正常轮廓线上的正常特征点。
然后，基于通过公式1进行确定K，公式1为：
Figure 440973DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 262298DEST_PATH_IMAGE002
为放置部的形心位置在预设坐标系下的横坐标，放置部用于存储待传送晶 圆，
Figure 503049DEST_PATH_IMAGE003
为料盒腔体形心位置在预设坐标系下的纵坐标，L为机械臂所运行的系统中预设可运 送的最小尺寸晶圆的外轮廓周长，
Figure 534459DEST_PATH_IMAGE004
为标记特征点在预设坐标系下的横坐标，
Figure 423918DEST_PATH_IMAGE005
为标记特征 点在预设坐标系下的纵坐标。
S103、根据边缘标记区域所对应的标记范围、边缘缺陷区域所对应的缺陷范围以及预设范围条件确定目标吸附点确定模型。
在现有的吸附点确定方式中，通常都是采取固定的方式，并不考虑晶圆边缘轮廓的实际情况。在本步骤中，为了能够对各个晶圆进行针对性的吸附点的准确确定，则可以根据边缘标记区域所对应的标记范围、边缘缺陷区域所对应的缺陷范围以及预设范围条件确定目标吸附点确定模型。
S104、根据边缘轮廓线以及目标吸附点确定模型确定吸附点位置。
在一种可能的设计中，若标记范围小于或等于预设第一范围值，且缺陷范围小于或等于预设第二范围值，则确定第一吸附点确定模型作为目标吸附点确定模型。
可选的，对于第一吸附点确定模型，可以是将K个特征点的坐标值从预设坐标系换算为对应极坐标系，第一吸附点确定模型根据换算后的极坐标以及公式2计算吸附点的坐标值，公式2为：
Figure DEST_PATH_IMAGE039
其中，
Figure 552279DEST_PATH_IMAGE008
为根据第一吸附点确定模型确定的吸附点位置在预设坐标系下的横坐 标，
Figure 868991DEST_PATH_IMAGE040
为根据第一吸附点确定模型确定的吸附点位置在预设坐标系下的纵坐标，
Figure 745287DEST_PATH_IMAGE010
为第i个 特征点在极坐标系下的极角，
Figure 31912DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 657191DEST_PATH_IMAGE012
为第i个特征点在极坐标系下的极径。
在本实现方式中，在标记范围小于或等于预设第一范围值，且缺陷范围小于或等于预设第二范围值时，说明待传送晶圆的标记范围小，且缺陷范围也小，即该待传送晶圆外轮廓完整度高。由于晶圆的材料整体密度均匀，因此，在待传送晶圆外轮廓完整度高的情况下，采取基于质心求解所建立的第一吸附点确定模型进行吸附点的确定，能够更加准确。
在另一种可能的设计中，若标记范围大于或等于预设第三范围值，且缺陷范围大于或等于预设第四范围值，则确定第二吸附点确定模型作为目标吸附点确定模型，预设第三范围值大于预设第一范围值，预设第四范围值大于预设第二范围值。
可选的，对于第二吸附点确定模型，可以是根据K个特征点的坐标值以及公式3，通过线性求解方式得出的解析解作为吸附点的坐标值，公式3为：
Figure 800596DEST_PATH_IMAGE042
其中，
Figure 681964DEST_PATH_IMAGE015
为根据第二吸附点确定模型确定的吸附点位置在预设坐标系下的横坐 标，
Figure 37859DEST_PATH_IMAGE016
为根据第二吸附点确定模型确定的吸附点位置在预设坐标系下的纵坐标，
Figure 688283DEST_PATH_IMAGE017
为K 个特征点的坐标值。
在本实现方式中，在标记范围大于或等于预设第三范围值，且缺陷范围大于或等于预设第四范围值时，说明待传送晶圆的标记范围大，且缺陷范围也大，即该待传送晶圆外轮廓完整度低。因此，在待传送晶圆外轮廓完整度低的情况下，采取基于圆周拟合方式所建立的第二吸附点确定模型进行吸附点的确定，能够更加准确。
在另一种可能的设计中，若标记范围处于预设第一范围值至预设第三范围值之间，或缺陷范围处于预设第二范围值至预设第四范围值之间，则确定第三吸附点确定模型作为目标吸附点确定模型。
可选的，对于第三吸附点确定模型，可以是根据公式2、公式3以及公式4计算吸附点的坐标值，公式4为：
Figure DEST_PATH_IMAGE043
其中，
Figure 32284DEST_PATH_IMAGE020
为根据第三吸附点确定模型确定的吸附点位置在预设坐标系下的横坐 标，
Figure 400948DEST_PATH_IMAGE021
为根据第三吸附点确定模型确定的吸附点位置在预设坐标系下的纵坐标，
Figure 826113DEST_PATH_IMAGE022
为求解 公式1时所使用步长，
Figure 331044DEST_PATH_IMAGE023
为求解公式2时所使用步长，
Figure 550673DEST_PATH_IMAGE024
为第一权重值，
Figure 406633DEST_PATH_IMAGE025
为第二权重值，并 且，
Figure 307593DEST_PATH_IMAGE024
与
Figure 558708DEST_PATH_IMAGE025
符号相反。
在本实现方式中，在标记范围处于预设第一范围值至预设第三范围值之间，或缺陷范围处于预设第二范围值至预设第四范围值之间时，说明待传送晶圆的标记范围较大，且缺陷范围也较大，即该待传送晶圆外轮廓完整度较低。因此，在待传送晶圆外轮廓完整度较低的情况下，需要考虑标记范围还是缺陷范围对吸附点的确定影响较大，因此，采取基于第一吸附点确定模型与第二吸附点确定模型共同作用建立第三吸附点确定模型。
S105、根据吸附点位置控制机械臂对待传送晶圆进行吸附，以将待传送晶圆传送至目标位置。
在根据边缘轮廓线以及目标吸附点确定模型确定吸附点位置之后，可以根据吸附点位置控制机械臂对待传送晶圆进行吸附，以将待传送晶圆传送至目标位置。其中，可以是通过控制机械臂的吸附中心与待传送晶圆上吸附点位置重合吸附的方式，对待传送晶圆进行吸附，以将待传送晶圆传送至目标位置。
可选的，若标记范围小于或等于预设第一范围值，且缺陷范围小于或等于第二范围值，则生成第一运送指令，第一运送指令用于将待传送晶圆传送至下一工位。其中，若标记范围小于或等于预设第一范围值，且缺陷范围小于或等于第二范围值，则说明待传送晶圆质量符合要求，可以直接进入下一个工位进行处理。
但是，若标记范围大于预设第一范围值，或缺陷范围大于第二范围值，则生成第二运送指令，第二运送指令用于将待传送晶圆传送至待检测料盒。其中，若标记范围大于预设第一范围值，或缺陷范围大于第二范围值，则说明待传送晶圆质量可能存在问题，需要将其传送至待检测料盒，等待后续进一步检测。
在本实施例中，通过获取待传送晶圆的图像数据，并根据图像数据确定待传送晶圆的边缘轮廓线，然后，根据边缘轮廓线确定边缘标记区域以及边缘缺陷区域，并根据边缘标记区域所对应的标记范围、边缘缺陷区域所对应的缺陷范围以及预设范围条件确定目标吸附点确定模型，再根据边缘轮廓线以及目标吸附点确定模型确定吸附点位置，最后，根据吸附点位置控制机械臂对待传送晶圆进行吸附，以将待传送晶圆传送至目标位置。可见，本实施例中所提供的方法是基于不同晶圆的边缘轮廓线的特征来确定吸附点确定模型，从而满足自动适配不同晶圆的吸附需求。
图2是本申请根据另一示例实施例示出的晶圆传送用机械臂的智能控制方法的流程示意图。如图2所示，本实施例提供的晶圆传送用机械臂的智能控制方法，包括：
S201、获取待传送晶圆的图像数据，并根据图像数据确定待传送晶圆的边缘轮廓线。
S202、根据边缘轮廓线确定边缘标记区域以及边缘缺陷区域。
S203、根据边缘标记区域所对应的标记范围、边缘缺陷区域所对应的缺陷范围以及预设范围条件确定目标吸附点确定模型。
S204、根据边缘轮廓线以及目标吸附点确定模型确定吸附点位置。
值得说明的，本实施例中的S201-S204可参照图1所示实施例中S101-S104的具体描述，在此不再进行赘述。
S205、获取机械臂的吸附机构的当前位置，根据当前位置与吸附点位置确定运动路径。
S206、根据预设距离分配规则将运动路径分成加速阶段路径、匀速阶段路径以及减速阶段路径。
S207、在加速阶段路径以及减速阶段路径中，根据公式5进行位置补偿。
对于S205-S207，可以先获取机械臂的吸附机构的当前位置，然后，根据当前位置与吸附点位置确定运动路径，其中，该运动路径即为机械臂吸附机构的吸附中心从当前位置到吸附点位置的运动路径。可以理解的，若存在障碍，则该运动路径也可以是考虑避障后，机械臂吸附机构的吸附中心从当前位置到吸附点位置的运动路径。
然后，可以根据预设距离分配规则将运动路径分成加速阶段路径、匀速阶段路径以及减速阶段路径。并且，在加速阶段路径以及减速阶段路径中，可以根据公式5进行位置补偿，公式5为：
Figure 90184DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure 495757DEST_PATH_IMAGE027
为在加速阶段路径或减速阶段路径的第j步长内的位置补偿值，
Figure 262725DEST_PATH_IMAGE028
为步长 所对应的时长，
Figure 742248DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 303679DEST_PATH_IMAGE030
为加速阶段路径或减速阶段路径对应的变速时长，
Figure 134232DEST_PATH_IMAGE031
为加速阶段 或减速阶段在各个步长内的加速度。
S208、根据吸附点位置控制机械臂对待传送晶圆进行吸附，以将待传送晶圆传送至目标位置。
可选的，若标记范围小于或等于预设第一范围值，且缺陷范围小于或等于第二范围值，则生成第一运送指令，第一运送指令用于将待传送晶圆传送至下一工位。其中，若标记范围小于或等于预设第一范围值，且缺陷范围小于或等于第二范围值，则说明待传送晶圆质量符合要求，可以直接进入下一个工位进行处理。
但是，若标记范围大于预设第一范围值，或缺陷范围大于第二范围值，则生成第二运送指令，第二运送指令用于将待传送晶圆传送至待检测料盒。其中，若标记范围大于预设第一范围值，或缺陷范围大于第二范围值，则说明待传送晶圆质量可能存在问题，需要将其传送至待检测料盒，等待后续进一步检测。
图3是本申请根据一示例实施例示出的晶圆传送用机械臂的智能控制系统的结构示意图。如图3所示，本实施例提供的晶圆传送用机械臂的智能控制系统300，包括：
获取模块301，用于获取待传送晶圆的图像数据，并根据所述图像数据确定所述待传送晶圆的边缘轮廓线；
处理模块302，用于根据所述边缘轮廓线确定边缘标记区域以及边缘缺陷区域，并根据所述边缘标记区域所对应的标记范围、所述边缘缺陷区域所对应的缺陷范围以及预设范围条件确定目标吸附点确定模型，所述目标吸附点确定模型为预设吸附点确定模型中符合对应范围条件的模型；
所述处理模块302，还用于根据所述边缘轮廓线以及所述目标吸附点确定模型确定吸附点位置；
控制模块303，用于根据所述吸附点位置控制机械臂对所述待传送晶圆进行吸附，以将所述待传送晶圆传送至目标位置。
可选的，所述处理模块302，具体用于：
在所述边缘轮廓线上设置K个特征点，并确定各个特征点在预设坐标系下的坐标值，所述K为正整数；
根据所述K个特征点的坐标值计算所述边缘轮廓线在各个特征点上的变化率；
确定第一特征点至第二特征点对应的区域为所述边缘标记区域，其中，在所述第一特征点以及所述第二特征点上的变化率的绝对值大于第一阈值，并且，所述第一特征点至所述第二特征点之间的特征点个数在预设个数范围内；
确定第三特征点至第四特征点对应的区域为所述边缘缺陷区域，其中，在所述第三特征点以及所述第四特征点上的变化率的绝对值大于第二阈值，所述第一阈值大于所述第二阈值。
可选的，所述处理模块302，还具体用于：
在所述边缘轮廓线上的部分轮廓线上设置k个特征点，所述部分轮廓线在所述边缘轮廓线上的角度占比T超过预设长度比例，并确定各个特征点在所述预设坐标系下的坐标值，所述k为大于1000的正整数；
根据所述k个特征点的坐标值计算所述边缘轮廓线在各个特征点上的变化率；
确定标记特征点的坐标值，其中，在所述标记特征点上的变化率的绝对值小于所述第二阈值；
通过公式1进行确定所述K，所述公式1为：
Figure 141109DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE045
为放置部的形心位置在所述预设坐标系下的横坐标，所述放置部用于存储 所述待传送晶圆，
Figure 68613DEST_PATH_IMAGE003
为料盒腔体形心位置在所述预设坐标系下的纵坐标，L为所述机械臂所 运行的系统中预设可运送的最小尺寸晶圆的外轮廓周长，
Figure 800946DEST_PATH_IMAGE004
为所述标记特征点在所述预设 坐标系下的横坐标，
Figure 118795DEST_PATH_IMAGE005
为所述标记特征点在所述预设坐标系下的纵坐标。。
可选的，所述处理模块302，具体用于：
若所述标记范围小于或等于预设第一范围值，且所述缺陷范围小于或等于预设第二范围值，则确定第一吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型；
若所述标记范围大于或等于预设第三范围值，且所述缺陷范围大于或等于预设第四范围值，则确定第二吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，所述预设第三范围值大于所述预设第一范围值，所述预设第四范围值大于所述预设第二范围值；
若所述标记范围处于所述预设第一范围值至所述预设第三范围值之间，或所述缺陷范围处于所述预设第二范围值至所述预设第四范围值之间，则确定第三吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型。
可选的，所述处理模块302，具体用于：
将所述K个特征点的坐标值从所述预设坐标系换算为对应极坐标系，所述第一吸附点确定模型根据换算后的极坐标以及公式2计算所述吸附点的坐标值，所述公式2为：
Figure 165248DEST_PATH_IMAGE046
其中，
Figure 245462DEST_PATH_IMAGE008
为根据所述第一吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下 的横坐标，
Figure 289641DEST_PATH_IMAGE040
为根据所述第一吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的纵 坐标，
Figure 953841DEST_PATH_IMAGE010
为第i个特征点在所述极坐标系下的极角，
Figure 476089DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 909345DEST_PATH_IMAGE012
为第i个特征点在所述极 坐标系下的极径；
对应的，所述确定第二吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，包括：
根据所述K个特征点的坐标值以及公式3，通过线性求解方式得出的解析解作为吸附点的坐标值，所述公式3为：
Figure DEST_PATH_IMAGE047
其中，
Figure 655584DEST_PATH_IMAGE015
为根据所述第二吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系 下的横坐标，
Figure 329052DEST_PATH_IMAGE016
为根据所述第二吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下 的纵坐标，
Figure 654991DEST_PATH_IMAGE017
为所述K个特征点的坐标值；
对应的，所述确定第三吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，包括：
根据公式2、公式3以及公式4计算吸附点的坐标值，所述公式4为：
Figure 942753DEST_PATH_IMAGE048
其中，
Figure 656631DEST_PATH_IMAGE020
为根据所述第三吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系 下的横坐标，
Figure 170789DEST_PATH_IMAGE021
为根据所述第三吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的 纵坐标，
Figure 159474DEST_PATH_IMAGE022
为求解所述公式1时所使用步长，
Figure 177108DEST_PATH_IMAGE023
为求解所述公式2时所使用步长，
Figure 563352DEST_PATH_IMAGE024
为第一权 重值，
Figure 689440DEST_PATH_IMAGE025
为第二权重值，并且，
Figure 91603DEST_PATH_IMAGE024
与
Figure 353957DEST_PATH_IMAGE025
符号相反。
可选的，所述控制模块303，具体用于：
若所述标记范围小于或等于所述预设第一范围值，且所述缺陷范围小于或等于第二范围值，则生成第一运送指令，所述第一运送指令用于将所述待传送晶圆传送至下一工位；
若所述标记范围大于所述预设第一范围值，或所述缺陷范围大于所述预设第二范围值，则生成第二运送指令，所述第二运送指令用于将所述待传送晶圆传送至待检测料盒。
可选的，所述控制模块303，还具体用于：
获取所述机械臂的吸附机构的当前位置，根据所述当前位置与所述吸附点位置确定运动路径；
根据预设距离分配规则将所述运动路径分成加速阶段路径、匀速阶段路径以及减速阶段路径；
在所述加速阶段路径以及所述减速阶段路径中，根据公式5进行位置补偿，所述公式5为：
Figure 81741DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure 367229DEST_PATH_IMAGE027
为在所述加速阶段路径或所述减速阶段路径的第j步长内的位置补偿 值，
Figure 727410DEST_PATH_IMAGE028
为步长所对应的时长，
Figure 719637DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 211798DEST_PATH_IMAGE030
为所述加速阶段路径或所述减速阶段路径对应的变 速时长，
Figure 922265DEST_PATH_IMAGE031
为加速阶段或减速阶段在各个步长内的加速度。
图4是本申请根据一示例实施例示出的电子设备的结构示意图。如图4所示，本实施例提供的一种电子设备400包括：处理器401以及存储器402；其中：
存储器402，用于存储计算机程序，该存储器还可以是flash（闪存）。
处理器401，用于执行存储器存储的执行指令，以实现上述方法中的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。
可选地，存储器402既可以是独立的，也可以跟处理器401集成在一起。
当所述存储器402是独立于处理器401之外的器件时，所述电子设备400还可以包括：
总线403，用于连接所述存储器402和处理器401。
本实施例还提供一种可读存储介质，可读存储介质中存储有计算机程序，当电子设备的至少一个处理器执行该计算机程序时，电子设备执行上述的各种实施方式提供的方法。
本实施例还提供一种程序产品，该程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在可读存储介质中。电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该计算机程序，至少一个处理器执行该计算机程序使得电子设备实施上述的各种实施方式提供的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (6)

1.一种晶圆传送用机械臂的智能控制方法，其特征在于，包括：
获取待传送晶圆的图像数据，并根据所述图像数据确定所述待传送晶圆的边缘轮廓线；
根据所述边缘轮廓线确定边缘标记区域以及边缘缺陷区域，并根据所述边缘标记区域所对应的标记范围、所述边缘缺陷区域所对应的缺陷范围以及预设范围条件确定目标吸附点确定模型，所述目标吸附点确定模型为预设吸附点确定模型中符合对应范围条件的模型；
根据所述边缘轮廓线以及所述目标吸附点确定模型确定吸附点位置；
根据所述吸附点位置控制机械臂对所述待传送晶圆进行吸附，以将所述待传送晶圆传送至目标位置；
所述根据所述边缘轮廓线确定边缘标记区域以及边缘缺陷区域，包括：
在所述边缘轮廓线上设置K个特征点，并确定各个特征点在预设坐标系下的坐标值，所述K为正整数；
根据所述K个特征点的坐标值计算所述边缘轮廓线在各个特征点上的变化率；
确定第一特征点至第二特征点对应的区域为所述边缘标记区域，其中，在所述第一特征点以及所述第二特征点上的变化率的绝对值大于第一阈值，并且，所述第一特征点至所述第二特征点之间的特征点个数在预设个数范围内；
确定第三特征点至第四特征点对应的区域为所述边缘缺陷区域，其中，在所述第三特征点以及所述第四特征点上的变化率的绝对值大于第二阈值，所述第一阈值大于所述第二阈值；
在所述边缘轮廓线上设置K个特征点之前，还包括：
在所述边缘轮廓线上的部分轮廓线上设置k个特征点，所述部分轮廓线在所述边缘轮廓线上的角度占比T超过预设长度比例，并确定各个特征点在所述预设坐标系下的坐标值，所述k为大于1000的正整数；
根据所述k个特征点的坐标值计算所述边缘轮廓线在各个特征点上的变化率；
确定标记特征点的坐标值，其中，在所述标记特征点上的变化率的绝对值小于所述第二阈值；
通过公式1进行确定所述K，所述公式1为：
K=
Figure QLYQS_1
其中，
Figure QLYQS_2
为放置部的形心位置在所述预设坐标系下的横坐标，所述放置部用于存储所述待传送晶圆，
Figure QLYQS_3
为料盒腔体形心位置在所述预设坐标系下的纵坐标， L为所述机械臂所运行的系统中预设可运送的最小尺寸晶圆的外轮廓周长，
Figure QLYQS_4
为所述标记特征点在所述预设坐标系下的横坐标，
Figure QLYQS_5
为所述标记特征点在所述预设坐标系下的纵坐标；
所述根据所述边缘标记区域所对应的标记范围、所述边缘缺陷区域所对应的缺陷范围以及预设范围条件确定目标吸附点确定模型，包括：
若所述标记范围小于或等于预设第一范围值，且所述缺陷范围小于或等于预设第二范围值，则确定第一吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型；
若所述标记范围大于或等于预设第三范围值，且所述缺陷范围大于或等于预设第四范围值，则确定第二吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，所述预设第三范围值大于所述预设第一范围值，所述预设第四范围值大于所述预设第二范围值；
若所述标记范围处于所述预设第一范围值至所述预设第三范围值之间，或所述缺陷范围处于所述预设第二范围值至所述预设第四范围值之间，则确定第三吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型；
所述确定第一吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，包括：
将所述K个特征点的坐标值从所述预设坐标系换算为对应极坐标系，所述第一吸附点确定模型根据换算后的极坐标以及公式2计算所述吸附点的坐标值，所述公式2为：
Figure QLYQS_6
其中，
Figure QLYQS_7
为根据所述第一吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的横坐标，
Figure QLYQS_8
为根据所述第一吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的纵坐标，θi为第i个特征点在所述极坐标系下的极角，
Figure QLYQS_9
，
Figure QLYQS_10
为第i个特征点在所述极坐标系下的极径；
对应的，所述确定第二吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，包括：
根据所述K个特征点的坐标值以及公式3，通过线性求解方式得出的解析解作为吸附点的坐标值，所述公式3为：
Figure QLYQS_11
其中，
Figure QLYQS_12
为根据所述第二吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的横坐标，
Figure QLYQS_13
为根据所述第二吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的纵坐标，
Figure QLYQS_14
为所述K个特征点的坐标值；
对应的，所述确定第三吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，包括：
根据公式2、公式3以及公式4计算吸附点的坐标值，所述公式4为：
Figure QLYQS_15
其中，
Figure QLYQS_17
为根据所述第三吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的横坐标，
Figure QLYQS_22
为根据所述第三吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的纵坐标，
Figure QLYQS_23
为求解所述公式1时所使用步长，
Figure QLYQS_18
为求解所述公式2时所使用步长，
Figure QLYQS_19
为第一权重值，
Figure QLYQS_20
为第二权重值，并且，
Figure QLYQS_21
与
Figure QLYQS_16
符号相反。
2.根据权利要求1所述的晶圆传送用机械臂的智能控制方法，其特征在于，所述将所述待传送晶圆传送至目标位置，包括：
若所述标记范围小于或等于所述预设第一范围值，且所述缺陷范围小于或等于第二范围值，则生成第一运送指令，所述第一运送指令用于将所述待传送晶圆传送至下一工位；
若所述标记范围大于所述预设第一范围值，或所述缺陷范围大于所述预设第二范围值，则生成第二运送指令，所述第二运送指令用于将所述待传送晶圆传送至待检测料盒。
3.根据权利要求1或2所述的晶圆传送用机械臂的智能控制方法，其特征在于，在所述根据所述吸附点位置控制机械臂对所述待传送晶圆进行吸附之前，还包括：
获取所述机械臂的吸附机构的当前位置，根据所述当前位置与所述吸附点位置确定运动路径；
根据预设距离分配规则将所述运动路径分成加速阶段路径、匀速阶段路径以及减速阶段路径；
在所述加速阶段路径以及所述减速阶段路径中，根据公式5进行位置补偿，所述公式5为：
Figure QLYQS_24
其中，
Figure QLYQS_25
为在所述加速阶段路径或所述减速阶段路径的第j步长内的位置补偿值，
Figure QLYQS_26
为步长所对应的时长，
Figure QLYQS_27
，
Figure QLYQS_28
为所述加速阶段路径或所述减速阶段路径对应的变速时长，
Figure QLYQS_29
为加速阶段或减速阶段在各个步长内的加速度。
4.一种晶圆传送用机械臂的智能控制系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待传送晶圆的图像数据，并根据所述图像数据确定所述待传送晶圆的边缘轮廓线；
处理模块，用于根据所述边缘轮廓线确定边缘标记区域以及边缘缺陷区域，并根据所述边缘标记区域所对应的标记范围、所述边缘缺陷区域所对应的缺陷范围以及预设范围条件确定目标吸附点确定模型，所述目标吸附点确定模型为预设吸附点确定模型中符合对应范围条件的模型；
所述处理模块，还用于根据所述边缘轮廓线以及所述目标吸附点确定模型确定吸附点位置；
控制模块，用于根据所述吸附点位置控制机械臂对所述待传送晶圆进行吸附，以将所述待传送晶圆传送至目标位置；
所述处理模块，具体用于：
在所述边缘轮廓线上设置K个特征点，并确定各个特征点在预设坐标系下的坐标值，所述K为正整数；
根据所述K个特征点的坐标值计算所述边缘轮廓线在各个特征点上的变化率；
确定第一特征点至第二特征点对应的区域为所述边缘标记区域，其中，在所述第一特征点以及所述第二特征点上的变化率的绝对值大于第一阈值，并且，所述第一特征点至所述第二特征点之间的特征点个数在预设个数范围内；
确定第三特征点至第四特征点对应的区域为所述边缘缺陷区域，其中，在所述第三特征点以及所述第四特征点上的变化率的绝对值大于第二阈值，所述第一阈值大于所述第二阈值；
所述处理模块，还具体用于：
在所述边缘轮廓线上的部分轮廓线上设置k个特征点，所述部分轮廓线在所述边缘轮廓线上的角度占比T超过预设长度比例，并确定各个特征点在所述预设坐标系下的坐标值，所述k为大于1000的正整数；
根据所述k个特征点的坐标值计算所述边缘轮廓线在各个特征点上的变化率；
确定标记特征点的坐标值，其中，在所述标记特征点上的变化率的绝对值小于所述第二阈值；
通过公式1进行确定所述K，所述公式1为：
K=
Figure QLYQS_30
其中，
Figure QLYQS_31
为放置部的形心位置在所述预设坐标系下的横坐标，所述放置部用于存储所述待传送晶圆，
Figure QLYQS_32
为料盒腔体形心位置在所述预设坐标系下的纵坐标， L为所述机械臂所运行的系统中预设可运送的最小尺寸晶圆的外轮廓周长，
Figure QLYQS_33
为所述标记特征点在所述预设坐标系下的横坐标，
Figure QLYQS_34
为所述标记特征点在所述预设坐标系下的纵坐标；
所述处理模块，具体用于：
若所述标记范围小于或等于预设第一范围值，且所述缺陷范围小于或等于预设第二范围值，则确定第一吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型；
若所述标记范围大于或等于预设第三范围值，且所述缺陷范围大于或等于预设第四范围值，则确定第二吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，所述预设第三范围值大于所述预设第一范围值，所述预设第四范围值大于所述预设第二范围值；
若所述标记范围处于所述预设第一范围值至所述预设第三范围值之间，或所述缺陷范围处于所述预设第二范围值至所述预设第四范围值之间，则确定第三吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型；
所述处理模块，具体用于：
将所述K个特征点的坐标值从所述预设坐标系换算为对应极坐标系，所述第一吸附点确定模型根据换算后的极坐标以及公式2计算所述吸附点的坐标值，所述公式2为：
Figure QLYQS_35
；
其中，
Figure QLYQS_36
为根据所述第一吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的横坐标，
Figure QLYQS_37
为根据所述第一吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的纵坐标，θi为第i个特征点在所述极坐标系下的极角，
Figure QLYQS_38
，
Figure QLYQS_39
为第i个特征点在所述极坐标系下的极径；
对应的，所述确定第二吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，包括：
根据所述K个特征点的坐标值以及公式3，通过线性求解方式得出的解析解作为吸附点的坐标值，所述公式3为：
Figure QLYQS_40
其中，
Figure QLYQS_41
为根据所述第二吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的横坐标，
Figure QLYQS_42
为根据所述第二吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的纵坐标，
Figure QLYQS_43
为所述K个特征点的坐标值；
对应的，所述确定第三吸附点确定模型作为所述目标吸附点确定模型，包括：
根据公式2、公式3以及公式4计算吸附点的坐标值，所述公式4为：
Figure QLYQS_44
其中，
Figure QLYQS_47
为根据所述第三吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的横坐标，
Figure QLYQS_49
为根据所述第三吸附点确定模型确定的吸附点位置在所述预设坐标系下的纵坐标，
Figure QLYQS_52
为求解所述公式1时所使用步长，
Figure QLYQS_46
为求解所述公式2时所使用步长，
Figure QLYQS_48
为第一权重值，
Figure QLYQS_50
为第二权重值，并且，
Figure QLYQS_51
与
Figure QLYQS_45
符号相反。
5.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及，
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至3任一项所述的方法。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，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权利要求1至3任一项所述的方法。
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