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인공지능 모델 학습을 이용한 전해 연마 공정 장치에 의해 수행되는 전해 연마 공정 방법에 있어서, 외부로부터 현재 대기온도를 입력받는 단계, 대상이 되는 공정물에 대한 공정 전의 표면 거칠기, 공정 조건을 입력받는 단계, 상기 공정물에 대하여 사용자로부터 요청된 표면 거칠기를 설정받는 단계, 그리고상기 공정물에 대한 공정 전의 표면 거칠기, 현재 대기온도, 공정 조건을 기 학습된 학습모델에 적용하여 상기 공정물이 상기 요청된 표면 거칠기를 가지도록 상기 공정물을 전해 연마 공정하는 단계를 포함하는 전해 연마 공정 방법
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제1항에 있어서, 공정이 완료된 상태에서, 상기 공정물의 공정 후의 실제 표면 거칠기와 상기 사용자로부터 요청된 표면 거칠기의 차이값을 임계값과 비교하는 단계, 그리고,상기 차이값이 임계값보다 큰 경우, 상기 공정 조건을 변화하여 전해 연마 재공정하는 단계를 더 포함하는 연마 공정 방법
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제1항에 있어서, 상기 공정 조건은,전해액의 온도, 전해액의 비율, 인가 전압 및 상기 인가 전압에 따른 전류, 인가 전류 및 상기 인가 전류에 따른 전압 중에서 적어도 하나를 포함하는 전해 연마 공정 방법
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제3항에 있어서, 상기 학습모델은,상기 현재 대기 온도, 상기 공정물에 대한 공정 전의 표면 거칠기 및 공정 조건을 입력데이터로 설정하고, 상기 공정물에 대해 상기 사용자로부터 요청된 표면 거칠기를 출력데이터로 설정하여 학습되는 전해 연마 공정 방법
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제4항에 있어서, 상기 학습모델은,공정 과정에서 변화하는 인가 전압 및 상기 인가 전압에 따른 전류, 인가 전류 및 상기 인가 전류에 따른 전압을 실시간으로 저장하며,상기 공정물에 대한 공정 전의 표면 거칠기 및 공정 조건에 대응하여 달라지는 상기 공정물에 대한 공정 후의 표면 거칠기를 기록하는 전해 연마 공정 방법
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인공지능 모델 학습을 이용한 전해 연마 공정 장치에 있어서, 외부로부터 현재 대기온도를 입력받고, 대상이 되는 공정물에 대한 공정 전의 표면 거칠기, 공정 조건을 입력 받는 입력부, 상기 공정물에 대하여 사용자로부터 요청된 표면 거칠기를 설정받는 설정부, 상기 공정물에 대한 공정 전의 표면 거칠기, 현재 대기온도, 공정 조건을 기 학습된 학습모델에 적용하여 상기 공정물이 상기 요청된 표면 거칠기를 가지도록 상기 공정물을 전해 연마 공정하는 제어부를 포함하는 전해 연마 공정 장치
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제6항에 있어서, 상기 제어부는, 공정이 완료된 상태에서, 상기 공정물의 공정 후의 실제 표면 거칠기와 상기 사용자로부터 요청된 표면 거칠기의 차이값을 임계값과 비교하고, 상기 차이값이 임계값보다 큰 경우, 상기 공정 조건을 변화하여 전해 연마 재공정하는 전해 연마 공정 장치
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제6항에 있어서, 상기 공정 조건은,전해액의 온도, 전해액의 비율, 인가 전압 및 상기 인가 전압에 따른 전류, 인가 전류 및 상기 인가 전류에 따른 전압 중에서 적어도 하나를 포함하는 전해 연마 공정 장치
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제8항에 있어서, 상기 학습모델은,상기 현재 대기 온도, 상기 공정물에 대한 공정 전의 표면 거칠기 및 공정 조건을 입력데이터로 설정하고, 상기 공정물에 대해 상기 사용자로부터 요청된 표면 거칠기를 출력데이터로 설정하여 학습되는 전해 연마 공정 장치
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제9항에 있어서, 상기 학습모델은,공정 과정에서 변화하는 인가 전압 및 상기 인가 전압에 따른 전류, 인가 전류 및 상기 인가 전류에 따른 전압을 실시간으로 저장하며,상기 공정물에 대한 공정 전의 표면 거칠기 및 공정 조건에 대응하여 달라지는 상기 공정물에 대한 공정 후의 표면 거칠기를 기록하는 전해 연마 공정 장치
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