CN110808222A - 一种制程设备的控制方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种制程设备的控制方法及装置，该方法包括：获取当前制程阶段的制程设备的第一制程参数，并对所述第一制程参数进行训练，得到第一预测数据；根据所述第一预测数据判断所述显示面板是否满足预设条件；当所述显示面板不满足预设条件时，则对所述制程设备或者所述显示面板进行异常处理。本发明的制程设备的控制方法及装置，能够提高产品良率。

Description

一种制程设备的控制方法及装置
【技术领域】
本发明涉及显示技术领域，特别是涉及一种制程设备的控制方法及装置。
【背景技术】
一台制程设备可以制备多个显示面板，多个显示面板也即为同一批次的显示面板。目前同一批次的显示面板均采用预先设定好的制程参数进行制程。
然而，目前只有在制程完毕时，才进行显示面板的检测，以判断面板是否合格，因而一旦检测的显示面板不合格时，无法补救，增加了生产成本且降低了产品良率。
因此，有必要提供一种制程设备的控制方法及装置，以解决现有技术所存在的问题。
【发明内容】
本发明的目的在于提供一种制程设备的控制方法及装置，能够提高产品良率以及降低生产成本。
为解决上述技术问题，本发明提供一种制程设备的控制方法，其中所述制程设备用于制备显示面板；
获取当前制程阶段的制程设备的第一制程参数，并对所述第一制程参数进行训练，得到第一预测数据；
根据所述第一预测数据判断所述显示面板是否满足预设条件；
当所述显示面板不满足预设条件时，则对所述制程设备或者所述显示面板进行异常处理。
本发明还提供一种制程设备的控制装置，所述制程设备用于制备显示面板；所述装置包括：
第一训练模块，用于获取当前制程阶段的制程设备的第一制程参数，并对所述第一制程参数进行训练，得到第一预测数据；
判断模块，用于根据所述第一预测数据判断所述显示面板是否满足预设条件；
处理模块，用于当所述显示面板不满足预设条件时，则对所述制程设备或者所述显示面板进行异常处理。
本发明的制程设备的控制方法及装置，包括获取当前制程阶段的制程设备的第一制程参数，并对所述第一制程参数进行训练，得到第一预测数据；根据所述第一预测数据判断所述显示面板是否满足预设条件；当所述显示面板不满足预设条件时，则对所述制程设备或者所述显示面板进行异常处理；由于在制程前可以获取预估的测量数据，以***显示面板是否异常，因此避免了后续制备得到不合格的产品，避免材料的浪费，提高了产品良率，降低了生产成本。
【附图说明】
图1为本发明实施例一制程设备的控制方法的流程图；
图2为本发明实施例二制程设备的控制方法的流程图；
图3为本发明制程设备的控制装置的结构示意图；
图4为本发明制程设备的控制装置的优选结构示意图。
【具体实施方式】
以下各实施例的说明是参考附加的图式，用以例示本发明可用以实施的特定实施例。本发明所提到的方向用语，例如「上」、「下」、「前」、「后」、「左」、「右」、「内」、「外」、「侧面」等，仅是参考附加图式的方向。因此，使用的方向用语是用以说明及理解本发明，而非用以限制本发明。在图中，结构相似的单元是以相同标号表示。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
所述制程设备用于制作显示面板。制程设备包括多种，每一种制程设备制程显示面板的不同膜层。
如图1所示，本实施例的制程设备的控制方法包括：
S101、获取当前制程阶段的制程设备的第一制程参数，并对所述第一制程参数进行训练，得到第一预测数据；
例如，在当前制程阶段开始前，需先设定好制程设备的制程参数，然后直接获取该制程参数，得到第一制程参数，制程参数包括显示面板中各膜层制作所需的必要的参数，制程参数比如包括曝光时间、光照强度、光照时间、蚀刻深度以及显影时间等等。
之后对当前制程阶段的制程参数进行训练，得到第一预测数据。在一实施方式中，可以将当前制程阶段的制程设备的第一制程参数输入目标训练模型进行训练，以得到该第一预测数据，其中该第一预测数据也即为预估的测试数据，可以包括膜厚以及电阻值等的测量值。
S102、根据所述第一预测数据判断所述显示面板是否满足预设条件；
例如，在一实施方式中，可以将所述第一预测数据和预设阈值进行比较，以判断所述显示面板是否满足制程要求，如果该所述显示面板不满足制程要求，则执行步骤S103，否则不作处理。
当然，可以理解的，在其他实施方式中，也可以将获取所述第一预测数据的平均数，判断该平均数是否位于预设范围内，以判断显示面板是否满足预设条件。
S103、当所述显示面板不满足预设条件时，则对所述制程设备或者所述显示面板进行异常处理。
例如，当显示面板不满足预设条件时，及时对显示面板或者制程设备进行处理，比如及时修补当前的显示面板或重做当前的显示面板，或者调整制程设备的制程参数，检查制程设备是否需要进行维修等等。
本发明的制程设备的控制方法，包括获取当前制程阶段的制程设备的第一制程参数，并对所述第一制程参数进行训练，得到第一预测数据；根据所述第一预测数据判断所述显示面板是否满足预设条件；当所述显示面板不满足预设条件时，则对所述制程设备或者所述显示面板进行异常处理；由于在制程前可以获取预估的测量数据，以***显示面板是否异常，因此避免了后续制备得到不合格的产品，避免材料的浪费，提高了产品良率，降低了生产成本。
如图2所示，本实施例的制程设备的控制方法包括：
S201、获取上一制程阶段中所述制程设备的初始制程参数；
例如，获取之前制程阶段中制程设备的制程参数，然后直接获取该制程参数，得到初始制程参数，其中该制程参数包括显示面板中各膜层制作所需的必要的参数，制程参数比如包括曝光时间、光照强度、光照时间、蚀刻深度以及显影时间等等。
S202、通过多个预设训练模型分别对所述初始制程参数进行训练，得到多个初始预测数据；
例如，预先设定有多个训练模型，其中该训练模型可以为神经网络。
在一实施方式中，采用每个训练模型对步骤S201中获取的制程参数进行训练，得到多个预测数据，其中每个训练模型得到一个预测数据。
S203、根据多个所述初始预测数据和预设测量数据在多个预设训练模型中选取其中一个预设训练模型作为目标训练模型；
例如，预设测量数据为之前制程阶段中制程设备制备的显示面板的测量数据，比如在一实施方式中，可以通过测量模块获取该测量数据。
在一实施方式中，根据步骤S202获取的预测数据和预设测量数据在多个预设训练模型中选取其中一个预设训练模型作为目标训练模型，该目标训练模型也即最优训练模型。
在一实施方式中，所述根据多个所述初始预测数据和预设测量数据在多个预设训练模型中选取其中一个预设训练模型作为目标训练模型的步骤包括：
S2031、在多个所述初始预测数据中选取与所述预设测量数据匹配的初始预测数据，得到匹配预测数据；
例如，在多个初始预测数据中选取与所述预设测量数据最接近的初始预测数据，将该最接近的初始预测数据作为匹配预测数据，以使得预估的测试数据与实际测量的数据最接近。
S2032、将所述匹配预测数据对应的预设训练模型作为目标训练模型。
例如，将与所述预设测量数据最接近的初始预测数据对应的训练模型作为目标训练模型，该目标训练模型用于对当前制程阶段中制程设备制备的显示面板的测量数据进行预估。
S204、获取当前制程阶段的制程设备的第一制程参数，并将当前制程阶段的制程设备的第一制程参数输入目标训练模型进行训练；
例如，在当前制程阶段开始前，需先设定好制程设备的制程参数，然后直接获取该制程参数，得到第一制程参数，制程参数包括显示面板中各膜层制作所需的必要的参数，制程参数比如包括曝光时间、光照强度、光照时间、蚀刻深度以及显影时间等等。
之后对当前制程阶段的制程参数进行训练，得到第一预测数据。在一实施方式中，可以将当前制程阶段的制程设备的第一制程参数输入目标训练模型进行训练，以得到该第一预测数据，其中该第一预测数据也即为预估的测试数据，可以包括膜厚以及电阻值等的测量值。
S205、根据所述第一预测数据判断所述显示面板是否满足预设条件；
例如，例如，在一实施方式中，可以将所述第一预测数据和预设阈值进行比较，判断所述显示面板是否满足制程要求，如果该所述显示面板不满足制程要求，则执行步骤S206，否则不作处理。
在一实施方式中，所述根据所述第一预测数据判断所述显示面板是否满足预设条件的步骤包括：
S2051、将所述第一预测数据与预设阈值进行比较；
S2052、当所述第一预测数据超过所述预设阈值时，则确定所述显示面板不满足预设条件。
例如，判断该第一预测数据是否超过预设阈值，如果是，则确定显示面板不满足预设条件，该预设阈值比如包括膜厚的最大值以及电阻的最大值，当第一预测数据超过该预设阈值时，表明生产的面板不合格，因此确定该制程设备或者当前的显示面板无法满足预设生产要求。
当然，可以理解的，在其他实施方式中，也可以将获取所述第一预测数据的平均数，判断该平均数是否位于预设范围内，以判断显示面板是否满足预设条件。
S206、当所述显示面板不满足预设条件时，则对所述制程设备进行异常处理。
例如，当显示面板不满足预设条件时，及时对显示面板或者制程设备进行处理，比如及时修补当前的显示面板或重做当前的显示面板，或者调整制程设备的制程参数，检查制程设备是否需要进行维修等等。
本发明的制程设备的控制方法，在上一实施例的基础上，还获取上一制程阶段中所述制程设备的初始制程参数；通过多个预设训练模型分别对所述初始制程参数进行训练，得到多个初始预测数据；根据多个所述初始预测数据和预设测量数据在多个预设训练模型中选取其中一个预设训练模型作为目标训练模型，将当前制程阶段的制程设备的第一制程参数输入目标训练模型进行训练；由于通过之前的制程的显示面板的预测数据确定最优的训练模型，以便获取当前制程的显示面板的预估的测量数据，因而提高了预估测量数据的准确性，避免误操作。
本发明还提供一种制程设备的控制装置，其包括第一训练模块21、判断模块22以及处理模块23。
第一训练模块21，用于获取当前制程阶段的制程设备的第一制程参数，并对所述第一制程参数进行训练，得到第一预测数据；
判断模块22，用于根据所述第一预测数据判断所述显示面板是否满足预设条件；
处理模块23，用于当所述显示面板不满足预设条件时，则对所述制程设备或者所述显示面板进行异常处理。
在一实施方式中，所述判断模块23具体用于：将所述第一预测数据与预设阈值进行比较；当所述第一预测数据超过所述预设阈值时，则确定所述显示面板不满足预设条件。
在一实施方式中，所述第一训练模块21具体用于：将当前制程阶段的制程设备的第一制程参数输入目标训练模型进行训练。
如图4所示，所述装置还可包括：获取模块31、第二训练模块32以及确定模块33。
获取模块31，用于获取上一制程阶段中所述制程设备的初始制程参数；
第二训练模块32，用于通过多个预设训练模型分别对所述初始制程参数进行训练，得到多个初始预测数据；
确定模块33，用于根据多个所述初始预测数据和预设测量数据在多个预设训练模型中选取其中一个预设训练模型作为目标训练模型。
在一实施方式中，所述确定模块33具体用于，在多个所述初始预测数据中选取与所述预设测量数据匹配的初始预测数据，得到匹配预测数据；将所述匹配预测数据对应的预设训练模型作为目标训练模型。
本发明的制程设备的控制装置，包括获取当前制程阶段的制程设备的第一制程参数，并对所述第一制程参数进行训练，得到第一预测数据；根据所述第一预测数据判断所述显示面板是否满足预设条件；当所述显示面板不满足预设条件时，则对所述制程设备或者所述显示面板进行异常处理；由于在制程前可以获取预估的测量数据，以***显示面板是否异常，因此避免了后续制备得到不合格的产品，避免材料的浪费，提高了产品良率，降低了生产成本。
综上所述，虽然本发明已以优选实施例揭露如上，但上述优选实施例并非用以限制本发明，本领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与润饰，因此本发明的保护范围以权利要求界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种制程设备的控制方法，其特征在于，所述制程设备用于制备显示面板；所述方法包括：
获取当前制程阶段的制程设备的第一制程参数，并对所述第一制程参数进行训练，得到第一预测数据；
根据所述第一预测数据判断所述显示面板是否满足预设条件；
当所述显示面板不满足预设条件时，则对所述制程设备或者所述显示面板进行异常处理。
2.根据权利要求1所述的制程设备的控制方法，其特征在于，所述根据所述第一预测数据判断所述显示面板是否满足预设条件的步骤包括：
将所述第一预测数据与预设阈值进行比较；
当所述第一预测数据超过所述预设阈值时，则确定所述显示面板不满足预设条件。
3.根据权利要求1所述的制程设备的控制方法，其特征在于，所述对当前制程阶段制程设备的第一制程参数进行训练，得到第一预测数据的步骤包括：
将当前制程阶段的制程设备的第一制程参数输入目标训练模型进行训练。
4.根据权利要求3所述的制程设备的控制方法，其特征在于，所述将当前制程阶段的制程设备的第一制程参数输入目标训练模型进行训练的步骤之前，所述方法还包括：
获取上一制程阶段中所述制程设备的初始制程参数；
通过多个预设训练模型分别对所述初始制程参数进行训练，得到多个初始预测数据；
根据多个所述初始预测数据和预设测量数据在多个预设训练模型中选取其中一个预设训练模型作为目标训练模型。
5.根据权利要求4所述的制程设备的控制方法，其特征在于，所述根据多个所述初始预测数据和预设测量数据在多个预设训练模型中选取其中一个预设训练模型作为目标训练模型的步骤包括：
在多个所述初始预测数据中选取与所述预设测量数据匹配的初始预测数据，得到匹配预测数据；
将所述匹配预测数据对应的预设训练模型作为目标训练模型。
6.一种制程设备的控制装置，其特征在于，所述制程设备用于制备显示面板；所述装置包括：
第一训练模块，用于获取当前制程阶段的制程设备的第一制程参数，并对所述第一制程参数进行训练，得到第一预测数据；
判断模块，用于根据所述第一预测数据判断所述显示面板是否满足预设条件；
处理模块，用于当所述显示面板不满足预设条件时，则对所述制程设备或者所述显示面板进行异常处理。
7.根据权利要求6所述的制程设备的控制装置，其特征在于，所述判断模块，具体用于：
将所述第一预测数据与预设阈值进行比较；当所述第一预测数据超过所述预设阈值时，则确定所述显示面板不满足预设条件。
8.根据权利要求6所述的制程设备的控制装置，其特征在于，所述第一训练模块具体用于：
将当前制程阶段的制程设备的第一制程参数输入目标训练模型进行训练。
9.根据权利要求8所述的制程设备的控制装置，其特征在于，所述装置还包括：
获取模块，用于获取上一制程阶段中所述制程设备的初始制程参数；
第二训练模块，用于通过多个预设训练模型分别对所述初始制程参数进行训练，得到多个初始预测数据；
确定模块，用于根据多个所述初始预测数据和预设测量数据在多个预设训练模型中选取其中一个预设训练模型作为目标训练模型。
10.根据权利要求9所述的制程设备的控制装置，其特征在于，所述确定模块具体用于，
在多个所述初始预测数据中选取与所述预设测量数据匹配的初始预测数据，得到匹配预测数据；将所述匹配预测数据对应的预设训练模型作为目标训练模型。
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