(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211108366.1 (22)申请日 2022.09.13 (66)本国优先权数据 202210698573.0 202 2.06.20 CN (71)申请人 江苏恒云太信息科技有限公司 地址 214028 江苏省无锡市新吴区锡士 路 79-A地块 (72)发明人 张勇　王苏西　王新宝　赵张超　 樊臻　严金银　马清清　 (74)专利代理 机构 苏州衡创知识产权代理事务 所(普通合伙) 3232 9 专利代理师 王睿 (51)Int.Cl. C23C 16/00(2006.01) C23C 16/52(2006.01)C23C 16/50(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 管式PECVD硅片颜色值预测方法及镀膜时间 控制方法 (57)摘要 本发明揭示一种管式PECVD硅片颜色值预测 方法及镀膜时间控制方法， 包括以下步骤： 采集 炉管的运行大数据， 构建大数据训练集， 所述运 行大数据包括炉管参数、 镀膜工艺参数和硅片 颜 色值y， 所述镀膜工艺参数包括镀膜时间t； 以所 述炉管参数和镀膜工艺参数为输入， 以硅片颜色 值为输出， 通过机器学习算法对 所述大数据训练 集进行训练， 得到映射函数y＝f(x)； 以包括k倍 的镀膜时间t的炉管参数和镀膜工艺参数为输 入， 以硅片 颜色值y为输出， 构建硅片 颜色值预测 模型， 其中0.5＜k＜0.9， 技术效果： 基于炉管的 运行大数据实现实时地预测在镀膜过程中的硅 片颜色值， 进而实时预测镀膜厚度， 有助于在镀 膜完成前， 实时调整镀膜时间t， 以调整镀膜的厚 度。 权利要求书1页 说明书6页 附图2页 CN 115491652 A 2022.12.20 CN 115491652 A 1.管式PE CVD硅片颜色值预测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 采集炉管的运行大数据， 构建大数据训练集， 所述运行大数据包括炉管参数、 镀膜工艺 参数和硅片颜色值y， 所述镀膜工艺 参数包括镀膜时间t； 以所述炉管参数和镀膜工艺参数为输入， 以硅片颜色值为输出， 通过机器学习算法对 所述大数据训练集进行训练， 得到映射 函数y＝f(x)， 其中x为炉管参数和镀膜工艺 参数； 以包括k倍的镀膜时间t的炉管参数和镀膜工艺参数为输入， 以硅片颜色值y为输出， 构 建硅片颜色值预测模型， 其中0.5＜k＜0.9。 2.如权利要求1所述的管式PECVD硅片颜色值预测方法， 其特征在于， 所述炉管参数包 括石墨舟使用次数和炉管使用次数。 3.如权利 要求1或2所述的管式PECVD硅片颜色值预测方法， 其特征在于， 所述镀膜工艺 参数还包括氨气流量、 硅烷流量、 A舟射频功率、 B舟射频功率、 第一温区温度、 第二温区温 度、 第三温区温度、 第四温区温度、 第五温区温度和第六温区温度。 4.如权利 要求3所述的管式PECVD硅片颜色值预测方法， 其特征在于， 所述硅片颜色值y 是A舟和B舟承载的各硅片颜色的平均值。 5.如权利要求3所述的管式PECVD硅片颜色值预测方法， 其特征在于， 所述镀膜工艺参 数是时间序列参数， 在一个完整的镀膜周期内， 所述镀膜工艺 参数均采集中位数。 6.如权利要求3所述的管式PECVD硅片颜色值预测方法， 其特征在于， 对所述大数据训 练集进行超参数调整。 7.基于大 数据的管式PE CVD镀膜时间控制方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 建立映射 函数h＝f(y)， 其中y为硅片颜色值， h为硅片镀膜厚度； 设定镀膜时间为T， 硅片的目标颜色值 为Y， 硅片的目标镀膜厚度为H； 以k倍的镀膜时间为T为输入， 其中0.5＜k＜0.9， 通过权利要求1 ‑6任一所述的管式 PECVD硅片颜色值预测方法预测得到硅片颜色值yk， 再通过映射函数h＝f(y)得到镀膜厚度 hk； 若hk＝k*H， 则镀膜时间T无需调整； 若hk＜k*H， 则镀膜时间T 按比例延长； 若hk＞k*H， 则镀膜时间T 按比例缩短。 8.如权利 要求7所述的基于大数据的管式PECVD镀膜时间控制方法， 其特征在于， 所述k ＝0.8。 9.如权利 要求7所述的基于大数据的管式PECVD镀膜时间控制方法， 其特征在于， 所述k ＝0.85。 10.如权利要求7所述的基于大数据的管式PECVD镀膜时间控制方法， 其特征在于， 所述 k＝0.75。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115491652 A 2管式PECVD 硅片颜色值预测方 法及镀膜时间控制方 法 技术领域 [0001]本发明涉及光伏管式设备控制技术领域， 尤其涉及一种管式PECVD硅片颜色值预 测方法及镀膜时间控制方法。 背景技术 [0002]管式PECVD是完成半成品硅片的镀膜的关键工艺， 是影响镀膜厚度的关键环节， 而 硅片的镀膜厚度将对成品硅片的光转化效率产生决定性影响。 PECVD是通过沉积的方式在 硅片表面进行镀膜， 膜厚是衡量该工艺的重要指标； 膜厚与硅片的颜色值具有一一对应的 关系， 当前， 在硅片 镀膜完成后， 通过AOI设备检测硅片的颜色值， 从而通过颜色值计算出膜 厚， 因此， 硅片的颜色值成为了衡量PE CVD工艺的重要指标之一。 [0003]在硅片表面镀膜过程中， 影响硅片镀膜后颜色值的因素具有多重性， 例如石墨舟 使用次数、 炉管使用次数或时长、 传感器退化、 工艺参数等， 当PECVD的工艺参数固定后， 理 论上来说， 硅片镀膜后的膜厚会保持恒定， 但是， 随着石墨舟使用次数增加、 炉管使用次数 或时长增加以及传感器退化， 甚至工艺参数也会存在波动的情况下， 膜厚会发生变化， 进而 硅片的颜色值也会发生变化， 产生镀膜过厚或过薄的技术缺陷， 一旦膜厚的波动超出了公 差范围， 将产生废品， 造成严重浪费。 [0004]有鉴于此， 如何控制膜厚始终保持在预定 的公差范围内， 是行业目前需要克服的 技术难题。 发明内容 [0005]本发明的目的在于揭示一种管式PECVD硅片颜色值预测方法及镀膜时间控制方 法， 基于管式PECVD的运行大数据， 构建以所述炉管参数和 镀膜工艺参数为输入， 以硅片颜 色值为输出的预测模型， 准确预测硅片颜色， 进而预测镀膜厚度， 以便实时地调整镀膜时 间， 使镀膜厚度始终保持在预定目标 范围内。 [0006]本发明的第一个发明目的， 在于提供一种管式PE CVD硅片颜色值预测方法。 [0007]本发明的第二个发明目的， 在于提供一种基于大数据的管式PECVD镀膜时间控制 方法。 [0008]为实现上述第一个发明 目的， 本发明提供了一种管式PECVD硅片颜色值预测方法， 包括以下步骤： [0009]采集炉管的运行大数据， 构建大数据训练集， 所述运行大数据包括炉管参数、 镀膜 工艺参数和硅片颜色值y， 所述镀膜工艺 参数包括镀膜时间t； [0010]以所述炉管参数和镀膜工艺参数为输入， 以硅片颜色值为输出， 通过机器学习算 法对所述大数据训练集进行训练， 得到映射函数y＝f(x)， 其中x为炉管参数和 镀膜工艺参 数； [0011]以包括k倍的镀膜时间t的炉管参数和镀膜工艺参数为输入， 以硅片颜色值y为输 出， 构建硅片颜色值预测模型， 其中0.5＜k＜0.9。说　明　书 1/6 页 3 CN 115491652 A 3