一种ITO靶材烧结炉气氛控制系统的制作方法

本发明属于靶材制造领域，涉及ito靶材烧结炉的气氛控制技术，具体是一种ito靶材烧结炉气氛控制系统。

背景技术：

1、ito靶材烧结炉内的气氛控制是确保制备高质量ito靶材的关键因素之一，通过严格控制气氛内气体成分、流量、压力和稳定性，能够准确满足烧结条件，以保证生产的靶材在使用后能产生具有良好导电性能和光学特征的ito薄膜。

2、现有技术在对ito靶材烧结炉内的气氛进行控制时，通过氧气传感器检测内部的氧气含量，当氧气含量异常时则通过控制混合气体的流量来维持烧结环境，以提高ito靶材的品质。但现有技术在持续通入混合气体时，难以保证烧结炉内的气氛压力、气氛稳定性以及准确识别各影响因素之间的耦合影响，导致无法获取高质量的ito靶材。

3、本发明提供了一种ito靶材烧结炉气氛控制系统，以解决上述技术问题。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了一种ito靶材烧结炉气氛控制系统，用于解决现有技术难以保证烧结炉内的气氛压力、气氛稳定性以及准确识别各影响因素之间的耦合影响，导致无法获取高质量ito靶材的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明的第一方面提供了一种ito靶材烧结炉气氛控制系统，包括中枢控制模块，以及与之相连接的数据传感器和气氛控制模块；中枢控制模块：通过数据传感器采集ito靶材烧结炉内的气氛数据，基于气氛数据构建气氛分布图，结合当前靶材烧结阶段的标准气氛图识别气氛分布图中的异常区域；以及，基于异常区域的区域特征构建气氛评估序列；基于人工智能模型构建气氛调节模型，将气氛评估序列输入至气氛调节模型，得到气氛调节序列；气氛控制模块：根据ito靶材烧结炉内标准压力和气氛调节序列模拟确定气氛控制序列；根据气氛控制序列控制ito靶材烧结炉内的气氛。

3、在ito靶材烧结过程中，烧结炉内的气氛非常重要。本发明先通过获取的气氛数据构建烧结炉内的气氛分布图，与对应烧结阶段的标准气氛图进行比较来识别出异常区域；有助于提高异常区域对应区域特征的识别准确性，为后续的气氛控制调节奠定数据基础。之后，本发明会将区域特征与气氛调节模型结合确定气氛调节序列，再结合当前烧结阶段烧结炉内的标准压力来进行气氛调节；保证在对应烧结阶段内气氛成分稳定且满足要求，提高ito靶材烧结质量。

4、本发明中的中枢控制模块分别与数据传感器和气氛控制模块通信和/或电气连接；气氛控制模块根据获取的气氛控制序列对ito靶材烧结炉上设置的控制阀进行精确控制。中枢控制模块主要负责进行数据分析处理；数据传感器用于检测获取ito靶材烧结炉内的气氛数据，当然也可以使用其他数据采集设备来采集气氛数据；气氛控制模块则通过控制阀进行控制以实现气体输入或者气体排出的精确调节。

5、气氛数据包括采集位置、气氛压力和氧气浓度，气氛数据与数据传感器相关联；气氛控制序列包括混合气体的输入流量和时间范围，以及排气流量和对应的时间范围，有助于在标准压力基础上对ito靶材烧结炉内的气氛进行精确控制。区域特征包括区域位置、区域体积、压力数据和氧气数据。气氛调节序列包括混合气体体积、混合气体的成分比例和排出气体体积。

6、优选的，所述基于气氛数据构建气氛分布图，包括：提取获取的气氛数据，根据采集时间筛选各采集位置对应的气氛数据；根据ito靶材烧结炉构建内部空间分布图，基于筛选后的气氛数据在内部空间分布图中确定对应的采集位置；将气氛数据中的气氛压力和氧气浓度加载至对应的采集位置；通过当前烧结阶段的标准气氛图提取相邻采集位置之间的数据变化趋势，结合加载后的气氛压力和气氛浓度对内部空间分布图进行渲染，得到气氛分布图。

7、本发明通过数据传感器及时获取ito靶材烧结炉内的气氛数据，将气氛数据渲染至基于烧结炉内部空间构建的空间分布图中，得到气氛分布图。在ito靶材烧结炉的基础上，通过获取的气氛数据渲染得到气氛分布图，该气氛分布图能够对烧结炉内的气氛准确呈现，有助于分析炉内气氛是否异常。

8、在采集得到气氛数据之后，通过对应烧结阶段的标准气氛图来提取相邻采集位置之间的数据变化趋势，根据该数据变化趋势来渲染未采集的区域，可保证得到的气氛分布图能够尽可能的与实际情况贴合，为后续的数据分析奠定基础。

9、需要说明的是，本发明中的烧结阶段根据烧结过程中需要的气氛差别来划分，主要包括预烧结和最终烧结；预烧结：烧结坯体在空气或氮气等惰性气氛下进行预烧结。预烧结过程中，将对烧结坯体施加适当的温度和压力，以去除残留的有机物和挥发性物质，并增强颗粒间的结合。最终烧结：经过预烧结的烧结坯体被置于专用的烧结装置中，通常使用高温电炉。在高温下，坯体逐渐烧结并致密化，颗粒之间的结合更加牢固，形成致密的ito靶材。

10、优选的，所述通过当前烧结阶段的标准气氛图提取相邻采集位置之间的数据变化趋势，包括：在烧结阶段稳定时，通过正常的气氛数据构建各烧结阶段的标准气氛图；在获取内部空间分布图之后，提取对应烧结阶段的标准气氛图；提取标准气氛图中相邻采集位置之间的数据值，基于数据值构建相邻采集位置间的数据变化趋势。

11、相邻采集位置之间的数据变化趋势是获取气氛分布图的关键，本发明中的数据变化趋势包括压力变化趋势和浓度变化趋势。在烧结阶段稳定时，通过正常的气氛数据(通过实验检测得到)来构建对应烧结阶段的标准气氛图。该标准气氛图即为对应烧结阶段理论状态下的气氛分布图。本发明通过各烧结阶段的正常气氛数据构建标准气氛图，将标准气氛图作为识别气氛异常的基础，不仅能够提高异常区域的识别准确性，而且能够提高识别效率。

12、在构建完成标准气氛图之后，在标准气氛图中找到采集位置的映射点，确定相邻映射点之间的数据变化趋势得到采集位置之间的数据变化趋势；该数据变化趋势主要指相邻采集位置之间的数据变化幅度，可通过多项式拟合得到的公式来表示，也可以通过相邻映射点之间的数据变化幅度来表示。

13、值得注意的是，本发明通过数据变化趋势渲染获取气氛分布图，可以降低数据采集难度，在有限的数据下能够尽可能渲染出最符合实际情况的气氛状态；而且可以尽可能避免气氛数据采集过程中对气氛稳定性的影响。

14、优选的，所述结合加载后的气氛压力和气氛浓度对内部空间分布图进行渲染，包括：提取数据变化趋势对应的两个采集位置，分别标记为位置一和位置二；比较内部空间分布图和标准气氛图中位置一和位置二的数据之差，将数据之差较小的作为目标位置；在内部空间分布图中以目标位置为基准，按照对应的数据变化趋势完成与相邻采集位置之间的数据渲染，得到气氛分布图。

15、在获取相邻采集位置的数据变化趋势之后，需要结合气氛数据来对内部空间分布图进行渲染，以得到气氛分布图。本发明先将两个采集位置与标准气氛图中对应映射点对应的数据进行比较，选择数据差距较小的作为目标位置，以该目标位置作为初始点，结合数据变化趋势完成两个采集位置之间的数据渲染。

16、在渲染之前对两个采集位置进行数据比对进而筛选获取目标位置，是为了尽可能避免数据传感器误差影响的情况下确定渲染的基准位置，这样有助于气氛分布图与标准气氛图比较过程中异常区域的高效识别。

17、值得注意的是，本发明中的气氛分布图实际包括两方面内容，一方面是气氛压力的分布图，另外一方面是氧气浓度的分布图。因此，在识别异常区域时，当气氛压力或者氧气浓度任一项异常时，则将对应点标记为异常点，将相邻的异常点整合起来形成异常区域。

18、优选的，所述基于异常区域的区域特征构建气氛评估序列，包括：比较气氛分布图与对应烧结阶段的标准气氛图，识别异常区域；根据异常区域的异常类型设置异常标签；提取异常区域的区域特征，将区域特征中的各特征子项与异常标签整合拼接，得到气氛评估序列。

19、气氛分布图中的异常区域是指气氛压力或者氧气浓度异常的区域，通过与标准分布图的对比可快速识别出异常区域。为了后续气氛评估序列能够准确描述区域异常，需要对异常区域的区域特征进行挖掘。异常类型包括气氛压力异常或氧气浓度异常，也有可能二者异常，为不同的异常类型设置不同的异常标签即可，再将异常标签与该异常区域对应区域特征的特征子项(区域位置、区域体积、压力数据和氧气数据)，这里的区域位置可用异常区域的重心点表示，当然也可以用数据异常最大的位置来表示。

20、优选的，所述基于人工智能模型构建气氛调节模型，包括：通过模拟或者实验数据提取ito靶材烧结炉的异常状态，以及该异常状态下对应的最优调节措施；基于异常状态生成训练输入数据，基于最优调节措施生成训练输出数据；构建人工智能模型；通过训练输入数据和训练输出数据训练人工智能模型，训练完成之后标记为气氛调节模型。

21、在气氛调节过程中存在诸多不可控因素，而实际过程中无法将所有不可控因素均识别量化，因此本发明通过具有强大非线性拟合能力的人工智能模型来获取气氛调节序列。

22、通过实验或者模拟获取各种异常区域以及对应的最优调节措施。最优调节措施主要是指需要向烧结炉内输入混合气体的体积和成分以及排出气体的体积，才能消除异常区域。将异常区域的区域特征结合异常标签整合成训练输入数据，将最优调节措施整合为训练输出数据，基于训练输入数据和训练输出数据对人工智能模型进行训练，得到气氛调节模型。因此，训练输入数据与气氛评估序列的内容属性一致，气氛调节序列与训练输出数据的内容属性一致。

23、优选的，所述根据ito靶材烧结炉内标准压力和气氛调节序列确定气氛控制序列，包括：调取气氛调节序列，以及从当前烧结阶段的标准分布图中提取标准压力；在标准压力的基础上，模拟ito靶材烧结炉按照气氛调节序列进行调节时对应混合气体的输入流量和对应时间范围，以及排气流量和对应的时间范围；将输气时的时间范围和排气时的时间范围建立映射关系，结合模拟结果构建获取气氛控制序列。

24、在获取气氛调节序列之后并不能直接对ito靶材烧结炉内的气氛进行控制，需要在气氛控制过程中保证烧结炉内的气氛压力稳定且处于最佳状态。在确定气氛调节序列之后，在标准压力的基础上模拟混合气体的输入和排出，进而确定混合气体的输入流量和对应的时间范围以及排出流量和对应的时间范围。

25、值得注意的是，考虑到混合气体进入到烧结炉内会有一个扩散的过程，为了保证气氛的稳定性，本发明在模拟过程中为输入和排出的时间范围建立映射关系，即输入时间与排出时间相差多少，这样可实现输气和排气的自动化控制。而且输入流量和排出流量可以固定不变，这样可降低控制难度；当然也可以是变化的，在模拟过程中需要将输入流量和排出流量的变化记录下来，用于对烧结炉内的气氛进行控制。

26、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明先通过获取的气氛数据构建烧结炉内的气氛分布图，与对应烧结阶段的标准气氛图进行比较来识别出异常区域；有助于提高异常区域对应区域特征的识别准确性，为后续的气氛控制调节奠定数据基础。之后，本发明会将区域特征与气氛调节模型结合确定气氛调节序列，再结合当前烧结阶段烧结炉内的标准压力来进行气氛调节；保证在对应烧结阶段内气氛成分稳定且满足要求，提高ito靶材烧结质量。