SVM驱动Ti6Al4V光刻优化

参数寻优

通过SVM模型精确预测光刻图案状态并识别关键控制因素，为钛合金表面精密微结构制造提供可靠参数优化方案。

Jiatian, Lin · Yiji, Liang · Canwen, Dai · 张全利 · 赵泽佳 · 王景伟

Materials Chemistry and Physics 2025

参数信息

分类准确率（训练集）

91 %

分类准确率（测试集）

90 %

技术优势

准确预测显影状态

SVM模型对训练集和测试集的分类准确率分别达到91%和90%，可可靠预判图案状态。

锁定主导工艺参数

曝光时间被识别为影响图案保真度的首要正向因素，显影时间次之，为工艺调控提供明确优先级。

应用场景

• 光刻参数优化：用模型预测替代试错，缩短工艺开发周期。
• 钛合金微加工：为钛合金表面微结构加工提供高保真光刻参数。
• 航空航天功能表面：保障航空航天功能表面微结构制造的可靠性与良率。
• 生物医用表面微结构：满足生物医用表面微结构的高精度加工需求。