CN116533127A - 抛光压力调节方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种抛光压力调节方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数，所述形态参数包括所述加压板、陶瓷盘和定盘的上表面和/或下表面的凹凸参数；将所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数输入至预先训练的压力预测模型，得到预测压力数据；基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光。采用本方法能够实现基于定盘的初始盘型进行分析，确定可以在初始盘型上研磨达到目标平整度的加压策略，解除定盘盘型对抛光的限制，在实现待抛光物的平整度的同时，达到减少加工耗时和降低加工成本的效果。
Description
技术领域
本申请涉及抛光机技术领域，特别是涉及一种抛光压力调节方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
单晶硅为电子信息材料中最为基础的半导体材料，在硅片的生产过程中，对硅片的切片和研磨可能会使硅片表面形成损伤层，从而存在一定的粗糙度。硅片抛光即在硅片生产过程中通过机械或化学的方法提高硅片表面的平整度。随着科学技术的发展，人们对硅片的平整度要求越来越高，抛光则对硅片平整度起到至关作用。
目前的抛光技术是通过加工完成的定盘对硅片进行研磨，然而定盘的盘型难以控制，当需要调整盘型时则需要重新拆卸并研磨，调整困难。传统技术提供了一种方法，通过调整定盘的温度使得用于抛光的一面产生形变，从而实现盘型的调整，然而定盘受热形变的不确定性较大、对温度的准确度要求高、形变耗时长，还可能存在盘型不易恢复原状的情形，在硅片产出需求量上升的情况下，该方法则可能无法满足大批量快速生产且品质达标率高的要求。
由此可见，现有技术仍存在抛光受制于定盘盘型，加工耗时长、成本高的问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够解除定盘盘型限制、减少加工耗时和成本的抛光压力调节方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。
第一个方面，本实施例提供了一种抛光压力调节方法，应用于抛光装置，所述抛光装置包括加压板、陶瓷盘和定盘，所述方法包括：
获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数，所述形态参数包括所述加压板、陶瓷盘和定盘的上表面和/或下表面的凹凸参数；
将所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数输入至预先训练的压力预测模型，得到预测压力数据；
基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光。
在其中一个实施例中，所述获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数包括：
获取所述定盘的初始盘型以及与所述初始盘型对应的定盘形态参数；
基于所述初始盘型和所述定盘形态参数，确定与所述定盘相吻合的陶瓷盘和加压板；
获取所述陶瓷盘和所述加压板的形态参数。
在其中一个实施例中，所述加压板包括至少两个加压区域；所述基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光包括：
基于所述预测压力数据对所述加压板对应的至少两个所述加压区域对待抛光物施加压力进行抛光。
在其中一个实施例中，所述加压区域包括初始压力值，所述基于所述预测压力数据对所述加压板对应的至少两个所述加压区域对待抛光物施加压力进行抛光包括：
基于所述预测压力数据和初始压力值调整所述加压板对应的至少两个所述加压区域的加压值；
基于调整后的加压值对所述加压区域进行加压。
在其中一个实施例中，所述加压板包括内加压板和外加压板，所述内加压板对应第一加压区域；所述外加压板对应第二加压区域；所述基于所述预测压力数据对所述加压板对应的至少两个所述加压区域对待抛光物施加压力进行抛光包括：
对所述预测压力数据进行PCA逆变换，得到原始维度数据，所述原始维度数据包括所述内加压板的内加压值和所述外加压板的外加压值；
基于所述内加压值和所述外加压值控制所述内加压板和外加压板加压。
在其中一个实施例中，所述获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数之前包括：
获取形态参数样本和对应的加压数据，所述形态参数样本包括所述定盘的上表面凹凸参数、所述陶瓷盘的上表面和下表面的凹凸参数、所述加压板的下表面的凹凸参数、以及所述加压板的厚度；
基于所述形态参数样本确定输入特征；
基于所述加压数据确定输出结果；
基于所述输入特征和所述输出结果构建并训练高斯回归模型，得到所述压力预测模型。
在其中一个实施例中，所述加压数据包括所述加压板的内加压值和外加压值，所述基于所述加压数据确定输出结果包括：
基于所述内加压值和外加压值生成矩阵数据；
通过PCA算法将所述矩阵数据降维为一维数据，将所述一维数据作为所述输出结果。
第二个方面，本实施例提供了一种抛光压力调节装置，应用于抛光装置，所述抛光装置包括加压板、陶瓷盘和定盘，所述装置包括：
参数获取模块，用于获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数，所述形态参数包括所述加压板、陶瓷盘和定盘的上表面和/或下表面的凹凸参数；
压力预测模块，用于将所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数输入至预先训练的压力预测模型，得到预测压力数据；
加压控制模块，用于基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光。
第三个方面，本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述方法的步骤。
第四个方面，本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。
上述抛光压力调节方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数，所述形态参数包括所述加压板、陶瓷盘和定盘的上表面和/或下表面的凹凸参数；将所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数输入至预先训练的压力预测模型，得到预测压力数据；基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光，可以实现基于定盘的初始盘型进行分析，确定可以在初始盘型上研磨达到目标平整度的加压策略，可以解除定盘盘型对抛光的限制，在实现待抛光物的平整度的同时，达到减少加工耗时和降低加工成本的效果。
附图说明
图1为一个实施例中抛光压力调节方法的应用环境图；
图2为一个实施例中抛光压力调节方法的流程示意图；
图3为一个实施例中抛光压力调节方法中抛光装置的结构图；
图4为一个实施例中抛光压力调节装置的结构框图；
图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的抛光压力调节方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，数据处理终端102通过网络与抛光装置104进行通信，抛光装置104位于抛光机中，数据处理终端102可以是设置于抛光机中，也可以是设置在抛光机外。其中，数据处理终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种抛光压力调节方法，应用于抛光装置，所述抛光装置包括加压板、陶瓷盘和定盘，包括以下步骤：
步骤S100，获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数，所述形态参数包括所述加压板、陶瓷盘和定盘的上表面和/或下表面的凹凸参数。
如图3所述为抛光装置的一个示例结构，其中，加压板1设置于陶瓷盘2之上，抛光机内的加压装置从加压板1上方对加压板1施加压力，从而将压力传导至陶瓷盘2上；陶瓷盘2可以是通过蜡固定有多个硅片3，也可以是通过其他材料进行固定，本文对此不作限定。硅片3相对于陶瓷盘2一面的另一面与定盘4接触，加压装置从而可以通过力传导对硅片3进行施压，并在定盘和陶瓷盘中至少一个器件的运动过程中实现对硅片3的化学机械抛光。
获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数，可以是抛光机对上述器件的形态参数进行测量得到，也可以是由操作人员输入得到。形态参数包括加压板、陶瓷盘和定盘的上表面和/或下表面的凹凸参数，其中，上表面和下表面是以地面或抛光机作为参考系定义的上表面和下表面，可以是朝向地面或抛光机底座的一面为下表面，朝向地外或抛光机顶部的一面为上表面。
凹凸参数可以是以理想平面作为参考，以上表面或下表面的轮廓建立理想平面，则：（1）可以是基于上表面或下表面以器件自身为中心、朝外一侧的形态对凹凸进行定义，例如，在上表面中，若上表面的大部分测量点或测量区域相比与理论平面的位置偏上，即相比于理论平面更远离器件中心，则视为上表面凸起，反之则视为上表面凹陷；在下表面中，若下表面的大部分测量点或测量区域相比与理论平面的位置偏上，即相比于理论平面更靠近器件中心，则视为下表面凹陷，反之则视为下表面凸起；（2）可以是基于地面或抛光机参考系对凹凸进行定义，例如，在上下表面中，若上下表面的大部分测量点或测量区域，与理论平面相比，若更远离地面或抛光机底座，则视为凸起，若更靠近地面或抛光机底座一侧，则视为凹陷。还可以是其他凹凸参数的定义方式，本文对此不作限定。
凹凸参数可以是以长度单位进行表示，在上述基于地面或抛光机参考系的定义方式下，上下表面以凸起取正数，以凹陷取负数。进一步的，可以是取凸起的最高点和凹陷的最低点作为凹凸参数的取值。
步骤S200，将所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数输入至预先训练的压力预测模型，得到预测压力数据。
其中，压力预测模型是预先训练建立的，训练样本可以是基于先验知识得到，并由操作人员筛选出适当的样本数量对机器学习模型进行训练得到。进一步的，训练样本可以分为训练集、测试集和验证集对模型进行构建。
预测压力数据是基于当前加压板、陶瓷盘和定盘的形态所确定的待施加的压力数据。基于该压力数据对陶瓷盘进行加压，用以对待抛光物进行研磨，使其达到平整度的标准。可以理解的是，训练样本经过操作人员筛选，其在形态参数与压力数据的协同作用下，可以得到符合平整度要求的目标抛光件，在此情况下，形态参数和压力数据即存在一定的关联性；基于该训练样本对压力预测模型进行构建，可以通过机器学习的方式构建强化形态参数和压力数据之间的关联关系，从而可以基于形态参数得到相对应的压力数据。
步骤S300，基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光。
其中，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光，可以是控制加压装置对加压板进行施压，通过力传导的方式，使待抛光物与定盘表面接触并受压，基于预测压力数据的不同，受压程度也不尽相同，从而得到目标平整度的抛光件。
本实施例提供的一种抛光压力调节方法，通过获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数，所述形态参数包括所述加压板、陶瓷盘和定盘的上表面和/或下表面的凹凸参数；将所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数输入至预先训练的压力预测模型，得到预测压力数据；基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光，可以实现基于定盘的初始盘型进行分析，确定可以在初始盘型上研磨达到目标平整度的加压策略，可以解除定盘盘型对抛光的限制，在实现待抛光物的平整度的同时，达到减少加工耗时和降低加工成本的效果。
在其中一个实施例中，所述获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数包括：
获取所述定盘的初始盘型以及与所述初始盘型对应的定盘形态参数；
基于所述初始盘型和所述定盘形态参数，确定与所述定盘相吻合的陶瓷盘和加压板；
获取所述陶瓷盘和所述加压板的形态参数。
其中，定盘的初始盘型可以是定盘初次用于研磨的盘型。获取定盘的初始盘型和与其对应的定盘形态参数，可以是基于抛光机测量或人工输入得到，本文不作赘述。
基于所述初始盘型和所述定盘形态参数，确定与所述定盘相吻合的陶瓷盘和加压板，可以是获取数据库中多个不同形态参数的陶瓷盘和加压板，将陶瓷盘的下表面与初始盘型的上表面进行匹配，得到目标陶瓷盘，再将目标陶瓷盘的上表面与加压板的下表面进行匹配，得到目标加压板。示例性的，当凹凸参数以基于地面或抛光机底盘为参考系，上下表面的曲面向上为凸、凹凸参数取正数，曲面先下为凹、凹凸参数取负数时，可以将陶瓷盘的下表面凹凸参数与定盘的上表面凹凸参数进行匹配，得到凹凸参数最为相近的陶瓷盘，并基于该陶瓷盘的上表面与加压板下表面的匹配情况确定目标加压板。
进一步的，陶瓷盘与定盘或陶瓷盘与加压板的匹配过程中，可以设置凹凸参数差值的最大阈值，当陶瓷盘、定盘和加压板无法一一匹配时，可以对陶瓷盘进行重新选择。示例性的，在与定盘进行匹配得到目标陶瓷盘后，若基于最大阈值而不存在与目标陶瓷盘上表面相匹配的加压板，则继续将定盘与剩余陶瓷盘进行匹配，并将匹配得到的目标陶瓷盘与所有加压板进行匹配。
获取所述陶瓷盘和所述加压板的形态参数，可以是获取匹配得到的目标陶瓷盘和目标加压板的形态参数。
本实施例提供的一种抛光压力调节方法，通过基于定盘的初始盘型以及初始盘型对应的定盘形态参数匹配相吻合的陶瓷盘和加压板，再根据所匹配的陶瓷盘和加压板获取形态参数，可以得到在当前定盘盘型下最适合实现待抛光物件目标平整度的陶瓷盘和加压板，从而可以达到提高待抛光物平整度和加工品质的效果。
在其中一个实施例中，所述加压板包括至少两个加压区域；所述基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光包括：
基于所述预测压力数据对所述加压板对应的至少两个所述加压区域对待抛光物施加压力进行抛光。
其中，加压区域可以是在加压板上的特定点、线或面，当加压区域均为特定面时，可以是通过切割的方式将加压板分为多个加压区域，也可以是仅根据不同的加压区域分别对加压板进行加压。加压区域可以是人为设定的，也可以是基于硅片磨削面的平整度较低的区域确定相应的加压区域，本文对此不作限定。
预测压力数据可以包括上述至少两个加压区域的加压值，加压值在预测压力数据中的位置与其加压区域相对应。基于所述预测压力数据对所述加压板对应的至少两个所述加压区域对待抛光物施加压力进行抛光，可以是根据预测压力数据中的至少两个加压值对加压区域进行相应施压。
进一步的，预测压力数据还可以包括至少两个加压区域在不同时间区间的加压值，就同一加压区域而言，可以是在加工过程中的不同时间区间下施加相应的压力值。基于所述预测压力数据对所述加压板对应的至少两个所述加压区域对待抛光物施加压力进行抛光，可以是基于预测压力数据中对应时间区间下的压力值，对至少两个所述加压区域对待抛光物施加压力进行抛光。通过加入时间维度的至少两个加压区域的加压，还可以提高加压板加压的灵活性，可以对待抛光物做出更为灵活的调整。
本实施例提供的一种抛光压力调节方法，通过将加压板分为至少两个加压区域，相应地可以对待抛光物的不同位置施加不同程度的压力，从而对待抛光物的局部磨削度进行调整，可以达到提高待抛光物平整度和加工品质的效果。
在其中一个实施例中，所述加压区域包括初始压力值，所述基于所述预测压力数据对所述加压板对应的至少两个所述加压区域对待抛光物施加压力进行抛光包括：
基于所述预测压力数据和初始压力值调整所述加压板对应的至少两个所述加压区域的加压值；
基于调整后的加压值对所述加压区域进行加压。
其中，初始压力值可以是施加于加压板的基础压力值，相应的，预测压力数据可以是针对基础压力值的调整参数，示例性的，基于预测压力数据和初始压力值对加压值进行调整，可以是将每个加压区域对应的初始压力值与调整参数相加确定该加压区域的加压值。
进一步的，压力预测模型还可以将初始压力值作为输入参数之一，并得到预测压力数据调整加压值，在基于调整后的加压值对所述加压值进行加压之后，还可以基于调整后的加压值对初始压力值进行更新，实现基于抛光器件形态和当前压力值的实时调整。
本实施例提供的一种抛光压力调节方法，通过以预测压力数据和初始压力值调整得到各个加压区域的加压值，可以实现压力值的调整，达到实现各区域加压的效果。
在其中一个实施例中，如图3所示，所述加压板1包括内加压板11和外加压板12，所述内加压板11对应第一加压区域；所述外加压板12对应第二加压区域；所述基于所述预测压力数据对所述加压板1对应的至少两个所述加压区域进行加压包括：
对所述预测压力数据进行PCA逆变换，得到原始维度数据，所述原始维度数据包括所述内加压板11的内加压值和所述外加压板12的外加压值；
基于所述内加压值和所述外加压值控制所述内加压板11和外加压板12加压。
其中，内加压板和外加压板可以是由加压板通过切割的方式得到。示例性的，在加压板为圆盘状的情况下，可以是以加压板的圆心为中心，以小于加压板圆盘半径的半径长度画同心圆，以该同心圆的路径进行切割得到。
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种数据分析方法，可以理解的是，为了减少压力检测模型分析维度，可以在训练样本中将输出参数通过PCA算法，将原始数据进行线性变换，从而实现数据的降维。
对所述预测压力数据进行PCA逆变换，得到原始维度数据，可以是将压力预测模型的输出数据进行PCA逆变换，得到原始维度的包括内加压值和外加压值在内的数据。
基于内加压值和外加压值控制所述内加压板11和外加压板12，可以是向内加压板11施加相当于内加压值的压力，以及向外加压板12施加相当于外加压值的压力。
本实施例提供的一种抛光压力调节方法，通过PCA逆变换的方式得到原始维度数据，从而获取内加压值和外加压值，可以减少压力检测模型的训练成本，达到提高分析速度的效果。
在其中一个实施例中，所述获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数之前包括：
获取形态参数样本和对应的加压数据，所述形态参数样本包括所述定盘的上表面凹凸参数、所述陶瓷盘的上表面和下表面的凹凸参数、所述加压板的下表面的凹凸参数、以及所述加压板的厚度；
基于所述形态参数样本确定输入特征；
基于所述加压数据确定输出结果；
基于所述输入特征和所述输出结果构建并训练高斯回归模型，得到所述压力预测模型。
其中，形态参数样本包括凹凸参数和加压板厚度，加压板厚度可以由人工输入确定，也可以是由抛光机测量得到。凹凸参数涉及定盘的上表面、陶瓷盘的上下表面和加压板的下表面。在本实施例中，凹凸参数可以是在地面或抛光机底盘参考系下，在各表面所建立的理想平面下，曲面向上视为凸起，曲面向下视为凹陷，并取凸起为正数，凹陷为负数。
基于形态参数样本确定输入特征，可以是基于形态参数样本或加压数据生成矩阵数据，并将矩阵数据输入至高斯回归模型进行训练。
高斯回归模型采用高斯过程回归算法，使用高斯过程先验对数据进行回归分析。通过高斯过程回归，可以实现低维和小样本的回归问题，具有泛用性和可解析性。
本实施例提供的一种抛光压力调节方法，通过高斯回归模型训练得到压力检测模型，可以针对不同形貌的机械抛光，快速得到最佳对应的压力预测数据，用于指导待抛光物的平整度加压调控，达到提高抛光加工品质的效果。
在其中一个实施例中，所述加压数据包括所述加压板的内加压值和外加压值，所述基于所述加压数据确定输出结果包括：
基于所述内加压值和外加压值生成矩阵数据；
通过PCA算法将所述矩阵数据降维为一维数据，将所述一维数据作为所述输出结果。
其中，基于内加压值和外加压制生成矩阵数据，示例性的，可以是内加压值为y1kpa，外加压值为y2kpa，并将=[y1，y2]T作为输出结果。
在一个具体实施例中，设定盘上表面参数为x1um，陶瓷盘下表面参数为x2um，陶瓷盘上表面参数为x3um，加压板下表面参数为x4um，加压板厚度为x5mm，则以上述参数作为模型输入，设硅片内外部去除量一致时，内加压值为y1kpa，外加压值为y2kpa，并将两个加压值作为模型输出。使用X=[x1，x2，x3，x4，x5]T作为输入特征，使用PCA对输出结果=[y1，y2]T进行降维为一维数据Y，并得到数据间的转换矩阵，将X作为输入特征，将Y作为输出特征，构建高斯回归模型。
本实施例提供的一种抛光压力调节方法，通过PCA算法对包括内加压值和外加压制在内的矩阵数据进行降维，可以减少高斯回归模型的训练数据量，达到提高分析效率的效果。
为了更清楚地阐述本申请的技术方案，本申请还提供了一个详细实施例。以对硅片进行抛光为例，本实施例应用于抛光装置，如图3所示，该抛光装置包括加压板1、温控盘5、陶瓷盘2和定盘4，其中，加压板11分为内加压板11和外加压板12，内加压板11所在区域视为第一加压区域，外加压板12所在区域视为第二加压区域。抛光装置可以包括多个加压板1以及与其对应的陶瓷盘2，每个陶瓷盘2可以固定有多个硅片3。抛光机通过控制加压装置对加压板1的不同区域进行分别施压，压力自加压板1传导至陶瓷盘2，使陶瓷盘2上通过蜡固定的硅片3充分接触下方的定盘4，定盘4以自身圆心为中心进行旋转，使定盘4在硅片3受力后对其进行充分研磨。温控盘5设置于定盘4下，用于控制抛光中温度以及维持定盘4的盘型稳定。
在抛光过程中，抛光机的驱动装置带动定盘与温控盘进行旋转；陶瓷盘通过另一驱动装置带动旋转，或在由边导轮对位置进行固定的情况下由定盘带动旋转；内加压板和外加压板稳定压在陶瓷盘上，陶瓷盘传递压力至硅片上，可以针对性地调整硅片的抛光形貌，控制硅片的平整度。
本实施例中的凹凸参数可以是以地面或抛光机底盘作为参考系，以器件的边缘建立理想平面，若器件一表面的中心相对于理想平面更远离地面或抛光机地盘，则视为凸起，反之则为凹陷。
如图3所示，初始盘型下的定盘，其形状为中部凸起10um，则凹凸参数为10，陶瓷盘下表面为中部凹陷5um，则凹凸参数为5，内加压板和外加压板均为平盘。由于凹凸参数不一致，若均匀施加压力，陶瓷盘靠内侧硅片受力大，外侧受力小，硅片受力表现则呈现出由陶瓷盘内圈至外圈的受力逐步减小，从而导致硅片抛光的不平整。此时，调整减小内加压板的加压值，增大外加压板的加压值，可以调整陶瓷盘与定盘之间的硅片在陶瓷盘的各不同直径中受力区域均匀，从而平衡化学机械抛光中的机械力与化学力，从而提高硅片的平整度。
设定盘上表面参数为x1um，陶瓷盘下表面参数为x2um，陶瓷盘上表面参数为x3um，加压板下表面参数为x4um，加压板厚度为x5mm，则以上述参数作为模型输入，设硅片内外部去除量一致时，内加压值为y1kpa，外加压值为y2kpa，并将两个加压值作为模型输出。由此，使用X=[x1，x2，x3，x4，x5]T作为输入特征，使用PCA对输出结果=[y1，y2]T进行降维为一维数据Y，并得到数据间的转换矩阵，将X作为输入特征，将Y作为输出特征，构建高斯回归模型。
其中，一般认为高斯过程先验分布的各维度均值均为0，因此构建均值向量μ=[u1，u2，u3，u4，u5]T，构建协方差矩阵K：
其中，矩阵内的各元素以covi,j的形式表示，用于表示特征i与特征j之间的协方差。通过RBF Kernel作为高斯过程核，来模拟各维度特征之间的协方差：
根据后验概率确定预测点的表达式，并使用最大似然求解σ,l。由此构建得到压力预测模型。
在开始抛光前，根据定盘的初始盘型，匹配合适形貌的陶瓷盘和加压板。获取定盘上表面参数、陶瓷盘下表面参数、陶瓷盘上表面参数、加压板下表面参数、加压板厚度，得到输入特征X，并将输入特征X输入至上述训练好的压力预测模型，得到预测压力数据，预测压力数据可以是输出变量Y，并使用转换矩阵，将输出变量Y转化为=[y1，y2]T，其中，y1即为内加压板的加压值，y2即为外加压板的加压值。
通过内外加压板的加压值控制加压装置的压力值调整，可以针对不同形貌的机械抛光，快速得到最佳对应的内外加压数值，指导平整度的加压调控。
本实施例提供的一种抛光压力调节方法，通过将所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数输入至预先训练的压力预测模型，得到预测压力数据；基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光，可以实现基于定盘的初始盘型进行分析，确定可以在初始盘型上研磨达到目标平整度的加压策略，可以解除定盘盘型对抛光的限制，在实现待抛光物的平整度的同时，达到减少加工耗时和降低加工成本的效果；通过基于定盘的初始盘型匹配相应形貌的陶瓷盘和加压板，从而可以达到提高待抛光物平整度和加工品质的效果；通过将加压板分为至少两个加压区域，相应地可以对待抛光物的不同位置施加不同程度的压力，从而对待抛光物的局部磨削度进行调整，可以达到提高待抛光物平整度和加工品质的效果；通过高斯回归模型训练得到压力检测模型，可以针对不同形貌的机械抛光，快速得到最佳对应的压力预测数据，用于指导待抛光物的平整度加压调控，达到提高抛光加工品质的效果。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的抛光压力调节方法的抛光压力调节装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个抛光压力调节装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于抛光压力调节方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图4所示，提供了一种抛光压力调节装置，包括：参数获取模块100、压力预测模块200和加压控制模块300，其中：
参数获取模块100，用于获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数，所述形态参数包括所述加压板、陶瓷盘和定盘的上表面和/或下表面的凹凸参数；
压力预测模块200，用于将所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数输入至预先训练的压力预测模型，得到预测压力数据；
加压控制模块300，用于基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光。
在其中一个实施例中，所述参数获取模块100还用于：获取所述定盘的初始盘型以及与所述初始盘型对应的定盘形态参数；基于所述初始盘型和所述定盘形态参数，确定与所述定盘相吻合的陶瓷盘和加压板；获取所述陶瓷盘和所述加压板的形态参数。
在其中一个实施例中，所述加压板包括至少两个加压区域；所述加压控制模块300还用于：基于所述预测压力数据对所述加压板对应的至少两个所述加压区域对待抛光物施加压力进行抛光。
在其中一个实施例中，所述加压区域包括初始压力值，所述加压控制模块300还用于：基于所述预测压力数据和初始压力值调整所述加压板对应的至少两个所述加压区域的加压值；基于调整后的加压值对所述加压区域进行加压。
在其中一个实施例中，所述加压板包括内加压板和外加压板，所述内加压板对应第一加压区域；所述外加压板对应第二加压区域；所述加压控制模块300还用于：对所述预测压力数据进行PCA逆变换，得到原始维度数据，所述原始维度数据包括所述内加压板的内加压值和所述外加压板的外加压值；基于所述内加压值和所述外加压值控制所述内加压板和外加压板加压。
在其中一个实施例中，所述装置还包括模型构建模块，用于：获取形态参数样本和对应的加压数据，所述形态参数样本包括所述定盘的上表面凹凸参数、所述陶瓷盘的上表面和下表面的凹凸参数、所述加压板的下表面的凹凸参数、以及所述加压板的厚度；基于所述形态参数样本确定输入特征；基于所述加压数据确定输出结果；基于所述输入特征和所述输出结果构建并训练高斯回归模型，得到所述压力预测模型。
在其中一个实施例中，所述加压数据包括所述加压板的内加压值和外加压值，所述模型构建模块还用于：基于所述内加压值和外加压值生成矩阵数据；通过PCA算法将所述矩阵数据降维为一维数据，将所述一维数据作为所述输出结果。
上述抛光压力调节装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC（近场通信）或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种抛光压力调节方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数，所述形态参数包括所述加压板、陶瓷盘和定盘的上表面和/或下表面的凹凸参数；
将所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数输入至预先训练的压力预测模型，得到预测压力数据；
基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数，所述形态参数包括所述加压板、陶瓷盘和定盘的上表面和/或下表面的凹凸参数；
将所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数输入至预先训练的压力预测模型，得到预测压力数据；
基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光。
上述抛光压力调节装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC（近场通信）或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种抛光压力调节方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数，所述形态参数包括所述加压板、陶瓷盘和定盘的上表面和/或下表面的凹凸参数；
将所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数输入至预先训练的压力预测模型，得到预测压力数据；
基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数，所述形态参数包括所述加压板、陶瓷盘和定盘的上表面和/或下表面的凹凸参数；
将所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数输入至预先训练的压力预测模型，得到预测压力数据；
基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random AccessMemory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种抛光压力调节方法，应用于抛光装置，其特征在于，所述抛光装置包括加压板、陶瓷盘和定盘，所述方法包括：
获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数，所述形态参数包括所述加压板、陶瓷盘和定盘的上表面和/或下表面的凹凸参数；
将所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数输入至预先训练的压力预测模型，得到预测压力数据；
基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光。
2.根据权利要求1所述的抛光压力调节方法，其特征在于，所述获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数包括：
获取所述定盘的初始盘型以及与所述初始盘型对应的定盘形态参数；
基于所述初始盘型和所述定盘形态参数，确定与所述定盘相吻合的陶瓷盘和加压板；
获取所述陶瓷盘和所述加压板的形态参数。
3.根据权利要求1所述的抛光压力调节方法，其特征在于，所述加压板包括至少两个加压区域；所述基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光包括：
基于所述预测压力数据对所述加压板对应的至少两个所述加压区域对待抛光物施加压力进行抛光。
4.根据权利要求3所述的抛光压力调节方法，其特征在于，所述加压区域包括初始压力值，所述基于所述预测压力数据对所述加压板对应的至少两个所述加压区域对待抛光物施加压力进行抛光包括：
基于所述预测压力数据和初始压力值调整所述加压板对应的至少两个所述加压区域的加压值；
基于调整后的加压值对所述加压区域进行加压。
5.根据权利要求3所述的抛光压力调节方法，其特征在于，所述加压板包括内加压板和外加压板，所述内加压板对应第一加压区域；所述外加压板对应第二加压区域；所述基于所述预测压力数据对所述加压板对应的至少两个所述加压区域对待抛光物施加压力进行抛光包括：
对所述预测压力数据进行PCA逆变换，得到原始维度数据，所述原始维度数据包括所述内加压板的内加压值和所述外加压板的外加压值；
基于所述内加压值和所述外加压值控制所述内加压板和外加压板加压。
6.根据权利要求1所述的抛光压力调节方法，其特征在于，所述获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数之前包括：
获取形态参数样本和对应的加压数据，所述形态参数样本包括所述定盘的上表面凹凸参数、所述陶瓷盘的上表面和下表面的凹凸参数、所述加压板的下表面的凹凸参数、以及所述加压板的厚度；
基于所述形态参数样本确定输入特征；
基于所述加压数据确定输出结果；
基于所述输入特征和所述输出结果构建并训练高斯回归模型，得到所述压力预测模型。
7.根据权利要求6所述的抛光压力调节方法，其特征在于，所述加压数据包括所述加压板的内加压值和外加压值，所述基于所述加压数据确定输出结果包括：
基于所述内加压值和外加压值生成矩阵数据；
通过PCA算法将所述矩阵数据降维为一维数据，将所述一维数据作为所述输出结果。
8.一种抛光压力调节装置，应用于抛光装置，其特征在于，所述抛光装置包括加压板、陶瓷盘和定盘，所述装置包括：
参数获取模块，用于获取所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数，所述形态参数包括所述加压板、陶瓷盘和定盘的上表面和/或下表面的凹凸参数；
压力预测模块，用于将所述加压板、陶瓷盘和定盘的形态参数输入至预先训练的压力预测模型，得到预测压力数据；
加压控制模块，用于基于所述预测压力数据，控制所述抛光装置的所述加压板对待抛光物施加压力进行抛光。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至权利要求7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至权利要求7中任一项所述的方法的步骤。
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