一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置及控制方法

专利主权项内容

1.一种用于半导体芯片产品的激光雕刻装置的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：获取半导体芯片产品在装夹后的多方向图像数据信息，并通过对所述半导体芯片产品在装夹后的多方向图像数据信息进行预处理，生成相关的图像特征矩阵；引入奇异值分解算法，通过所述奇异值分解算法对所述相关的图像特征矩阵进行重建，并获取重建后的特征矩阵；根据所述重建后的特征矩阵对半导体芯片产品在装夹后的位置进行定位，获取定位信息，并基于所述定位信息获取半导体芯片产品的待雕刻区域；通过对所述半导体芯片产品的雕刻区域进行监测，获取异常的雕刻区域，并根据所述异常的雕刻区域生成相关的控制参数；引入奇异值分解算法，通过所述奇异值分解算法对所述相关的图像特征矩阵进行重建，并获取重建后的特征矩阵，具体包括：引入奇异值分解算法，并通过所述奇异值分解算法对所述相关的图像特征矩阵进行降维处理，生成若干特征向量，并基于所述特征向量生成由特征向量按列组成的特征矩阵；获取所述由特征向量按列组成的特征矩阵中每个方向上的最大特征向量，构建新的坐标系，并以所述每个方向上的最大特征向量作为基准点，基于所述基准点构建新的三维空间；基于所述坐标系，将所述由特征向量按列组成的特征矩阵中的特征向量依次输入到所述新的三维空间中进行重建，获取处理后的特征矩阵；将所述处理后的特征矩阵中的每个特征向量重新映射到世界坐标系中，生成重建后的特征矩阵；根据所述重建后的特征矩阵对半导体芯片产品在装夹后的位置进行定位，获取定位信息，并基于所述定位信息获取半导体芯片产品的待雕刻区域，具体包括以下步骤：获取半导体芯片产品的图纸信息，并根据所述半导体芯片产品的图纸信息构建半导体产品的三维模型，通过特征金字塔网络获取半导体产品的三维模型的模型特征；基于深度神经网络构建特征识别模型，并根据所述模型特征构建第一图节点，基于所述半导体产品的三维模型构建第二图节点，通过无向边描述，将所述第一图节点以及第二图节点进行连接，生成拓扑结构图；在卷积层中融合循环空间注意力机制，通过所述循环空间注意力机制计算所述第一图节点的注意力特征图，并对所述注意力特征图中的每个图节点进行SoftMax操作，生成具有空间注意力的特征图，对所述具有空间注意力的特征图以及所述第一图节点进行内积运算，得到最终的注意力特征图；将所述最终的注意力特征图输入到所述特征识别模型中，更新隐含层的状态，输出特征识别模型，将所述重建后的特征矩阵输入到所述特征识别模型中，对半导体芯片产品在装夹后的位置进行跟踪定位，获取定位信息，基于所述定位信息获取半导体芯片产品的待雕刻区域。