創新的多層薄膜結構即時分析技術

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更新時間：2024-03-22 14:22

【技術簡介】
本創新的薄膜厚度測量技術透過機器學習實現迅速且精確的結構分析，相較於傳統光學量測方法可大幅提升效率，分析速度提升至少20倍甚至上百倍以上，適合即時監控鍍膜製程。然而，機器學習的精準度高度依賴於大量有效學習數據，為此，本技術採用薄膜光學理論模擬，迅速生成大量數據，解決傳統方法在數據獲取上的時效性問題，並能模擬製程變數對薄膜微觀結構的影響。儘管模擬方法存在與實際製程數據間有微小差異，本技術透過一種高效的訓練資料準備方法，提升了機器學習分析薄膜組成的精確度。此技術對於多種鍍膜製程的即時監控和品質控制具有重大意義，結合了機器學習與薄膜光學理論，提供了一個適用於即時監控所需之快速、精確的薄膜組成分析解決方案。

圖1、本院結合機器學習與光學理論的創新技術具有更精確、快速分析薄膜組成的能力

【計畫規劃/技術應用】
此創新的機器學習薄膜組成分析技術，已為本院的節能膜製程帶來顯著效益。由於節能膜效能大致依賴於各層膜的精確厚度，此技術的即時監控功能，允許生產過程中持續監測薄膜厚度變化，實現製程即時調整，因能精準控制薄膜厚度，進而確保節能膜性能，保持產品一致性與高品質。此外，精確的膜厚分析有助於改善節能膜的熱控制與光學特性，增強節能效果。綜合這些優勢，此技術不僅提高節能膜製程的效率與品質，也促成了更經濟且環保的製造方法。

圖2、創新的機器學習薄膜組成分析技術應用於監控節能膜製程

圖3、AI監控系統即時分析薄膜組成

【未來佈局】
本項技術正佈局於多種應用領域，例如在半導體製造領域中，可精確控制薄膜厚度以確保電路性能的最佳化，以顯著提升晶片製造精度與產量；於太陽能電池製造方面，此技術通過精確控制薄膜厚度能夠提高轉換效率與壽命；在顯示技術 (如電致變色元件與OLED) 製造方面，則可應用於優化薄膜層均勻性，提升畫質；在量子科技領域中，對於量子元件的關鍵應用，薄膜厚度的精確控制至關重要。另外，本技術在環境監測中亦能提高感測器的靈敏度和準確度。綜合而言，此技術不僅關鍵於節能膜製程，其應用範圍橫跨工業和科技領域，展現多元且深遠的應用價值。

【連絡資訊】
姓名：吳宗道
電話：03-4711400分機7346
E-mail：tdwu@nari.org.tw