Category AI Process Control and Modelling

推薦: 用於製程開發、生產控制和機器學習的尖端等離子體監控技術

Cutting-Edge Plasma Monitoring Techniques for Process Development, Production Control and Machine Learning Speaker: Dr. Thomas Schütte – PLASUS GmbH 2025/5/20 am10:10 – am10:30 TechCon 2025 隨著薄膜行業的規格要求越來越高，高產量和經濟高效的生產是這個競爭激烈的市場的主要因素。這些目標推動了對高效過程監測和控制系統的需求。此外，使用人工智慧和機器學習 （ML） 技術的數據分析近年來取得了巨大進步，引發了人們對使用這些方法進行等離子體應用診斷和控制的興趣。EMICON等離子體監測和過程控制平臺以合理的成本和資源將不同的尖端感測器技術結合到一個系統中：具有前所未有的時間解析度的多通道光譜等離子體監測，用於即時原位膜厚測量的廣波域反射計，HIPIMS和脈衝等離子體應用中的電壓和電流的電脈衝曲線測量，來自等離子體（V-I）探頭等其他感測器的信號輸入， lambda 探頭、離子計探頭等從所有感測器採集的數據在 EMICON 系統中同時處理，並且可以組合和評估，以同時即時控制等離子體參數（如反應氣體流量或離子密度）和產品參數，即膜厚或顏色。這不僅提高了生產穩定性和產品品質，還為機械學習(ML)分析提供可靠與全面性的數據。介紹來自不同要求苛刻的濺射和 PECVD 應用的示例，展示了 EMICON 平臺的強大優勢，該平臺結合了感測器技術等離子體監測、電氣測量和光度測量以及實時數據處理。 Name Cutting-Edge Plasma Monitoring…

推薦: 在工業過程控制中應用人工智慧時應對有限的數據量

Coping with Limited Data Amounts When Applying Artificial Intelligence in Industrial Process Control Speaker: Dr. Thomas Schütte – PLASUS GmbH 2025/5/19 pm12:30 – pm12:50 SVC TechCon 2025 ChatGPT 或 DeepSeek 等大型語言模型 （LLM） 的最新進展引起了人們對人工智慧在工業過程控制領域的前景的極大興趣。LLM 和其他基於深度學習架構的方法依賴於用於訓練模型的非常大的數據集。 在工業環境中，生成全面且經過驗證的數據點通常需要花費大量時間和金錢。單個數據點需要在感興趣的過程中處理至少一個樣品，並在之後進行大量測量和測試，以表徵產品的性能。來自各個運行的過程參數必須與表徵結果的結果一起以機器可讀的格式存儲。瓶頸通常是必要的表徵測量量，這可能不是通常質量保證程式的一部分。因此，將人工智慧 （AI） 方法應用於工業過程控制的一個主要挑戰是根據有限大小的數據集提取有意義的 AI 模型。在本次演講中，我們將介紹在“以高解析度壓電超聲波感測器為例對薄膜材料進行材料研究數位化”（DigiMatUs） 專案的背景下制定的應對策略，該專案是德國研究計劃“MaterialDigital”的一部分。在本專案中，通過機器學習研究了用於超聲換能器的…

中頻電源進行反應式濺射鍍膜使用OES來做製程監控協助Lab值的穩定

利用中頻電源進行反應式濺射鍍膜時，可透過光學發射光譜（OES）來監控TiN薄膜的Lab值。OES可以測量電漿中的元素和分子發射譜線，從而提供有關薄膜組成和性質的信息。 以下是一些可用的OES光譜： 通過監控這些發射譜線，可以跟踪電漿中Ti、N和Ar的相對濃度。此信息可用於調整工藝參數，例如反應氣體的流量率和功率，以實現所需的Lab值。 以下是一些使用OES光譜控制Lab值的具體示例： 通過仔細監控OES光譜並相應調整工藝參數，可以對TiN薄膜的Lab值實現非常精確的控制。這對於生產具有所需光學特性的薄膜至關重要。 除了上面列出的OES光譜外，還有一些其他因素會影響TiN薄膜的Lab值。這些包括基板溫度、沉積壓力和靶材純度。在優化沉積過程時，重要的是要考慮所有這些因素。

TiN反應式濺射鍍膜過程中可用的光譜參數

以下是TiN反應式濺射鍍膜過程中可參考的實際OES量測光譜： Ti I 215.2 nm發射譜線： 此光譜顯示了Ti I 215.2 nm發射譜線的強度隨Ti流量率變化的情況。隨著Ti流量率的增加，發射譜線的強度也增加。這是因為電漿中存在更多Ti原子，導致Ti原子和電子之間的碰撞更多。這些碰撞激發Ti原子到更高的能級，當它們返回基態時，會發出215.2 nm的光。 Ti II 308.9 nm發射譜線： 此光譜顯示了Ti II 308.9 nm發射譜線的強度隨Ti流量率變化的情況。隨著Ti流量率的增加，發射譜線的強度也增加。這是因為電漿中存在更多離化的Ti原子，導致離化的Ti原子和電子之間的碰撞更多。這些碰撞激發離化的Ti原子到更高的能級，當它們返回基態時，會發出308.9 nm的光。 N₂ 337.1 nm發射譜線： N₂ 337.1 nm emission line 此光譜顯示了N₂ 337.1 nm發射譜線的強度隨N流量率變化的情況。隨著N流量率的增加，發射譜線的強度也增加。這是因為電漿中存在更多N₂分子，導致N₂分子和電子之間的碰撞更多。這些碰撞激發N₂分子到更高的能級，當它們返回基態時，會發出337.1 nm的光。 N₂+ 391.4 nm發射譜線： 此光譜顯示了N₂+ 391.4 nm發射譜線的強度隨N流量率變化的情況。隨著N流量率的增加，發射譜線的強度也增加。這是因為電漿中存在更多N₂+離子，導致N₂+離子和電子之間的碰撞更多。這些碰撞激發N₂+離子到更高的能級，當它們返回基態時，會發出391.4 nm的光。 Ar I…

Lab值與製程控制參數之間的關係

Lab值是國際照明委員會（CIE）定義的一種色彩空間，用於表示顏色的亮度、色度和飽和度。在反應式電漿磁控濺射鍍膜形成TiN薄膜時，Lab值可以反映薄膜的顏色。 Lab值的三個分量分別為： 在TiN薄膜中，Lab值的變化主要取決於以下製程控制參數： 如何透過製程控制的參數來達到Lab有穩定值的表現 為了使TiN合金薄膜的Lab值每批次的生產都要相同，至少Lab值的誤差必須維持在2%以內，可以透過以下方式來控制製程參數： 此外，還可以使用以下方法來進一步提高Lab值的穩定性： 通過以上措施，可以有效地控制TiN合金薄膜的Lab值，使其在不同批次之間保持穩定。 以下是一些具體的實施建議： 通過不斷地改進製程控制，可以進一步提高TiN合金薄膜的Lab值穩定性，使其更加符合生產要求。