CN117079756A - 一种银蚀刻液及其制备方法 - Google Patents
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Abstract
本文提出了一种银蚀刻液及其制备方法通过CNN来发现优化的银蚀刻液配方的方法。首先，通过收集已有的银蚀刻液配方和对应的扫描电子显微镜图像，获取了各成分的化学名称和含量，进行CNN模型训练。训练完成后，该模型能够预测银析出量较少的银蚀刻液配方，该配方具体包括磷酸、柠檬酸、硝酸、硝酸钾、丙酸、EDTA、十二烷基苯磺酸纳和氯化铵等多种组分的优选比例，根据预测结果进行实验验证和优选，高效快速得到满足银析出量较少的银蚀刻液。
Description
技术领域
本发明涉及蚀刻液技术领域，特别是涉及到一种银蚀刻液及其制备方法。
背景技术
现有技术中的银蚀刻液配方开发主要依赖于传统的经验式试验法。研发人员根据以往经验和文献报道，设计不同成分的配方进行对比实验，通过反复调整各成分的用量比例，观察试验结果，收集试验数据，经过大量的试错实验，最终确定出能够满足技术指标要求的配方。这种方法存在以下缺陷:配方需要设计和实施大量的试验组合，费时费力，实验周期长，从配方设计、试剂配比、试验操作到产生结果需要很长的时间，要收集充分的数据找到最优配方，往往需要数周甚至数月，试验结果依赖技术人员的经验，重复性和一致性较差，难以确保搜索到全局最优配方，容易陷入局部优化，实验成本高昂，大量试验会消耗大量试剂和资源。
我们注意到，近年来，依靠大数据和计算力的深度学习技术展现出了在复杂问题建模和预测方面的强大能力，其基本思想是通过构建多层的神经网络结构，层次化地进行特征学习，实现了输入数据的高级抽象和表示转换，其在各个领域已经取得了令人瞩目的成就。尽管如此，但在蚀刻液技术领域，我们还没有发现根据深度学习技术来进行配方发现的方法。因此，我们尝试将深度学习的技术和蚀刻液配方发现进行融合，并据此得到了专利号为202310186640.5一种银蚀刻液，所得到的银蚀刻液性质优良，蚀刻速率均匀，银析出量较少，并且在深度学习技术的辅助下，配方的开发周期极大缩短，在已有成果的基础上，我们在短时间还得到了性质较为相似的不同配方。
此外，由于深度学习技术的特点，当数据量越多的时候，其配方发现的效果会越好，也就是说基于深度学习技术的蚀刻液配方发现方法可以对蚀刻液配方进行持续优化，这是传统的蚀刻液制备方法所不具备的特有优势。我们的研究使用了不同的基础模型来进行配方的开发，在本发明中我们使用的基础模型是CNN。
发明内容
本发明提出一种银蚀刻液，其特征在于，所述银蚀刻液配方由银蚀刻液CNN发现，具体包括如下步骤：
S1银蚀刻液训练数据收集及处理，具体包括如下步骤：
S1.1获取已有的多种银蚀刻液配方以及每种配方对应的银蚀刻液对玻璃金属蚀刻后平面用扫描电子显微镜示意图；
S1.2获取所述配方中不同成分的化学名称及其组分含量，使用词嵌入工具获取所述化学名称对应的第一嵌入向量V1以及所述组分含量对应的的第二嵌入向量V2；
S1.3获取所述银蚀刻液对玻璃金属蚀刻后平面用扫描电子显微镜示意图，利用图嵌入工具获取所述银蚀刻液对玻璃金属蚀刻后平面用扫描电子显微镜示意图对应的第三嵌入向量V3；
S2训练所述银蚀刻液CNN模型，其具体包括如下步骤：
S2.1初始化所述银蚀刻液配方CNN权重系数矩阵和偏置系数矩阵；
S2.2将所述第三嵌入向量V3作为所述银蚀刻液CNN模型的解释向量，将所述第一嵌入向量V1和所述第二嵌入向量V2的拼接向量[V1,V2]作为所述银蚀刻液CNN模型的响应向量，将所述解释向量和所述响应向量输入到所述银蚀刻液CNN模型中，利用交叉熵损失函数训练所述银蚀刻液CNN模型得到更新后的权重系数矩阵和更新后的偏置系数矩阵；
S2.3利用更新后的权重系数矩阵和更新后的偏置系数矩阵得到训练好的银蚀刻液CNN模型；
S3利用训练好的银蚀刻液银蚀刻液CNN模型预测得到银析出量较少的银蚀刻液配方，具体包括如下步骤：
S3.1获取银析出量较少的玻璃金属蚀刻后平面用扫描电子显微镜示意图；
S3.2将所述银析出量较少的玻璃金属蚀刻后平面用扫描电子显微镜示意图输入所述训练好的银蚀刻液CNN模型中得到其对应的银蚀刻液配方；
S4根据在S3中预测得到的银蚀刻液配方，进行实验优选得到优选的成分及其配比。
本发明具有如下有益效果如下：通过集成先进的深度学习和图嵌入技术，能够有效地预测银蚀刻液的优化配方，从而显著提高蚀刻的效率和质量。通过将化学配方和蚀刻效果的SEM图像转化为高维嵌入向量，该方法能够捕捉到配方与蚀刻效果间复杂的非线性关系。这不仅减少了试验次数，降低了材料和时间成本，还提高了配方优化的准确性。
附图说明
图1为本发明提供的银蚀刻液配方发现的步骤示意图；
图2为银析出量较少的玻璃金属蚀刻后平面用扫描电镜示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明进行进一步说明，本发明提出一种银蚀刻液，所述银蚀刻液配方由银蚀刻液CNN发现，如图1所述，其具体包括如下步骤：
S1银蚀刻液训练数据收集及处理，具体包括如下步骤：
S1.1获取已有的多种银蚀刻液配方以及每种配方对应的银蚀刻液对玻璃金属蚀刻后平面用扫描电子显微镜示意图；
S1.2获取所述配方中不同成分的化学名称及其组分含量，使用词嵌入工具获取所述化学名称对应的第一嵌入向量V1以及所述组分含量对应的的第二嵌入向量V2；
S1.3获取所述银蚀刻液对玻璃金属蚀刻后平面用扫描电子显微镜示意图，利用图嵌入工具获取所述银蚀刻液对玻璃金属蚀刻后平面用扫描电子显微镜示意图对应的第三嵌入向量V3；
其中一种具体的实现方式如下：
S2训练所述银蚀刻液CNN模型；
所述S2具体包括如下步骤：
S2.1初始化所述银蚀刻液配方CNN权重系数矩阵和偏置系数矩阵；
S2.2将所述第三嵌入向量V3作为所述银蚀刻液CNN模型的解释向量，将所述第一嵌入向量V1和所述第二嵌入向量V2的拼接向量[V1,V2]作为所述银蚀刻液CNN模型的响应向量，将所述解释向量和所述响应向量输入到所述银蚀刻液CNN模型中，利用交叉熵损失函数训练所述银蚀刻液CNN模型得到更新后的权重系数矩阵和更新后的偏置系数矩阵；
S2.3利用更新后的权重系数矩阵和更新后的偏置系数矩阵得到训练好的银蚀刻液CNN模型；
S3利用训练好的银蚀刻液银蚀刻液CNN模型预测得到银析出量较少的银蚀刻液配方；
具体为：
S3.1获取银析出量较少的玻璃金属蚀刻后平面用扫描电子显微镜示意图；
S3.2将如图2所示的银析出量较少的玻璃金属蚀刻后平面用扫描电子显微镜示意图输入所述训练好的银蚀刻液CNN模型中得到其对应的银蚀刻液配方，所述银蚀刻液CNN模型输出了其对应的银蚀刻液一种配方如下：磷酸：30-45%，柠檬酸：5-15%，硝酸 ：5-20%，硝酸钾：5-10%，丙酸：3-8%，EDTA：0.1-1%，十二烷基苯磺酸纳：0.05-0.5%，氯化铵：0.5%-2%，余量为纯水。
实现如下：
S4根据在S3中预测得到的银蚀刻液配方，进行实验优选得到优选的成分配比。
步骤S4中，优选包括如表1所示的三个实施例配方：
表1 银蚀刻液的配方表
在300转/分钟、50℃的条件下，对于制得的如实施例1所示的银蚀刻液，可以得到如下表2所示的蚀刻后角度和CD loss：
表2 不同蚀刻时间的角度和CD loss
实验表明，利用CNN确可开发出满足工程要求的蚀刻液。
本发明的另一目的在于利用本领域中惯用的蚀刻液制备方法，包括以下步骤：在净化空间内，依次加入纯水、氯化铵、柠檬酸、硝酸钾、EDTA、十二烷基苯磺酸纳、磷酸、硝酸、丙酸，搅拌，过滤，分装，最终制得成品。
本发明的显著特点在于利用CNN来自动优化银蚀刻液的配方，通过将已有配方和扫描电子显微镜图像转化为嵌入向量，该模型能准确地预测出银析出量较少的高效银蚀刻液配方。这一方法不仅结合了化学工程与深度学习技术，还通过实验验证和优选，确保了预测配方的实用性和效率。这为银蚀刻液的配方制定提供了一种高度自动化和精确的新途径。
Claims (5)
1.一种银蚀刻液，其特征在于，所述银蚀刻液配方通过CNN获得，其具体步骤为：
S1银蚀刻液训练数据收集及处理；
S2训练所述银蚀刻液CNN模型；
S3利用训练好的银蚀刻液银蚀刻液CNN模型预测得到银析出量较少的银蚀刻液配方，所述配方包括按质量百分比计的以下组分，磷酸：30-45%，柠檬酸：5-15%，硝酸 ：5-20%，硝酸钾：5-10%，丙酸：3-8%，EDTA：0.1-1%，十二烷基苯磺酸纳：0.05-0.5%，氯化铵：0.5%-2%，余量为纯水；
S4根据在S3中预测得到的银蚀刻液配方，进行实验优选得到优选的成分配比。
2.根据权利要求1所述的银蚀刻液，其特征在于，所述步骤S1具体为：
S1.1获取已有的多种银蚀刻液配方以及每种配方对应的银蚀刻液对玻璃金属蚀刻后平面用扫描电子显微镜示意图；
S1.2获取所述配方中不同成分的化学名称及其组分含量，使用词嵌入工具获取所述化学名称对应的第一嵌入向量V1以及所述组分含量对应的的第二嵌入向量V2；
S1.3获取所述银蚀刻液对玻璃金属蚀刻后平面用扫描电子显微镜示意图，利用图嵌入工具获取所述银蚀刻液对玻璃金属蚀刻后平面用扫描电子显微镜示意图对应的第三嵌入向量V3。
3.根据权利要求1所述的银蚀刻液，其特征在于，所述步骤S2具体为：
S2.1初始化所述银蚀刻液配方CNN权重系数矩阵和偏置系数矩阵；
S2.2将所述第三嵌入向量V3作为所述银蚀刻液CNN模型的解释向量，将所述第一嵌入向量V1和所述第二嵌入向量V2的拼接向量[V1,V2]作为所述银蚀刻液CNN模型的响应向量，将所述解释向量和所述响应向量输入到所述银蚀刻液CNN模型中，利用交叉熵损失函数训练所述银蚀刻液CNN模型得到更新后的权重系数矩阵和更新后的偏置系数矩阵；
S2.3利用更新后的权重系数矩阵和更新后的偏置系数矩阵得到训练好的银蚀刻液CNN模型。
4.根据权利要求1所述的银蚀刻液，其特征在于，所述步骤S3具体为：
S3.1获取银析出量较少的玻璃金属蚀刻后平面用扫描电子显微镜示意图；
S3.2将所述银析出量较少的玻璃金属蚀刻后平面用扫描电子显微镜示意图输入所述训练好的银蚀刻液CNN模型中得到其对应的银蚀刻液配方。
5.一种银蚀刻液制备方法，用以制备如权利要求1～4任一项所述的银蚀刻液，其特征在于，其制备包括以下步骤：在净化空间内，依次加入纯水、氯化铵，柠檬酸、硝酸钾、EDTA、十二烷基苯磺酸纳、磷酸、硝酸、丙酸，搅拌，过滤，分装，得到成品。
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