[發明專利]工件研磨方法和工件研磨裝置有效
| 申請號: | 201810058829.5 | 申請日: | 2018-01-22 |
| 公開(公告)號: | CN108340281B | 公開(公告)日: | 2021-04-13 |
| 發明(設計)人: | 澁谷和孝;中村由夫;畝田道雄;石川憲一 | 申請(專利權)人: | 不二越機械工業株式會社;學校法人金澤工業大學 |
| 主分類號: | B24B53/017 | 分類號: | B24B53/017;B24B49/12;H01L21/304 |
| 代理公司: | 北京三友知識產權代理有限公司 11127 | 代理人: | 李輝;鄧毅 |
| 地址: | 日本*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 工件 研磨 方法 裝置 | ||
1.一種工件研磨裝置,其將工件壓接在旋轉的平臺的研磨墊上,一邊向所述研磨墊供給研磨液一邊進行工件表面的研磨,
其特征在于,
該工件研磨裝置具備:
人工智能,其進行數據解析;
修整部,其使修整磨具在所述研磨墊的表面上往復移動而按照所需的修整條件對所述研磨墊的表面進行修整;
表面性狀計測部,其在與所述研磨墊的表面接觸的狀態下取得與所述研磨墊的接觸圖像,從而計測出所述研磨墊的表面性狀;
研磨結果計測部,其對利用由所述修整部進行了修整的研磨墊來研磨工件時的工件的研磨結果進行計測;
存儲部,其存儲通過所述人工智能來學習如下的相關關系而得到的相關數據,其中,所述相關關系是通過所述修整部對所述研磨墊進行修整時的所述修整條件的數據、在該修整后通過所述表面性狀計測部計測出的所述研磨墊的表面性狀數據、以及在所述修整后對工件進行研磨的情況下的研磨結果數據的相關關系;以及
輸入部,其向所述人工智能輸入作為目標的研磨結果,
在所述人工智能中安裝有學習型算法,該學習型算法進行如下的運算處理:
第1運算處理,根據所述相關數據逆向推斷出與作為所述目標的研磨結果相對應的所述研磨墊的表面性狀;和
第2運算處理,根據所述逆向推斷出的所述研磨墊的表面性狀導出對應的所述修整條件。
2.根據權利要求1所述的工件研磨裝置,其特征在于,
所述修整部具有多個修整磨具,在所述多個修整磨具上固定有粒度不同的磨粒。
3.根據權利要求1所述的工件研磨裝置,其特征在于,
所述表面性狀計測部具有:
道威棱鏡,其具有接觸面、入光面以及觀察面,并按照所需的按壓力以所述接觸面壓接在所述研磨墊上;
光源,其向該道威棱鏡的所述入光面射入光;以及
受光部,其接收從所述道威棱鏡的所述入光面射入,并在所述接觸面的與所述研磨墊相接觸的接觸點處發生漫反射而從所述觀察面射出的光。
4.根據權利要求1所述的工件研磨裝置,其特征在于,
所述研磨墊的表面性狀至少包括所述接觸圖像中的接觸點數。
5.根據權利要求1所述的工件研磨裝置,其特征在于,
所述研磨墊的表面性狀包括所述接觸圖像中的接觸點數、接觸率、接觸點間隔以及空間FFT解析結果。
6.根據權利要求1至5中的任意一項所述的工件研磨裝置,其特征在于,
在所述人工智能中,所述第1運算處理通過第1神經網絡逆向推斷出所述研磨墊的表面性狀,所述第2運算處理通過第2神經網絡導出所述修整條件。
7.根據權利要求1至5中的任意一項所述的工件研磨裝置,其特征在于,
在所述人工智能中,所述第1運算處理通過神經網絡逆向推斷出所述研磨墊的表面性狀,所述第2運算處理通過模式識別技術導出所述修整條件。
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