公开(公告)号：CN118551981A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410704659.9

申请日：2024-06-03

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 钟竞辉 ,  黎斌 ,  朱笔锋

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/042 ,  G06N3/092 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种基于GNN和DRL的组合设备调度优化方法，包括：根据组合设备和晶圆加工信息，捕获组合设备晶圆加工的依赖关系和加工状态；根据组合设备晶圆加工的依赖关系和加工状态，构建状态变量空间和动作变量空间；根据状态变量空间和动作变量空间，构建加工状态图，并利用图神经网络GNN提取加工状态图的特征；对提取加工状态图的特征，用构建的深度强化学习DRL调度决策模型学习该特征，通过大量加工实例的训练，得到训练好的DRL调度决策模型；对实时的组合设备晶圆加工任务，通过训练好的DRL调度决策模型输出动作决策；根据动作决策对组合设备晶圆加工进行调度。本发明可实现对组合设备晶圆加工的有效调度。

公开(公告)号：CN118992920B

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411465136.X

申请日：2024-10-21

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 钟竞辉 ,  黎斌 ,  翟云天 ,  叶伟键

IPC: B66F9/12 ,  B66F9/075 ,  H04N23/50

Abstract: 本发明涉及一种多模态伸缩臂叉车属具识别方法及系统，其中，属具上设有电子标签，通过对所述电子标签进行识别获得第一识别结果；获取属具图像，通过对属具图像进行视觉识别获得第二识别结果；以及根据第一识别结果和第二识别结果对伸缩臂叉车的属具进行识别。本发明不仅能够使伸缩臂叉车应对更为复杂、多变的工作环境，而且能够确保属具识别的可靠性。

公开(公告)号：CN118992920A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411465136.X

申请日：2024-10-21

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 钟竞辉 ,  黎斌 ,  翟云天 ,  叶伟键

IPC: B66F9/12 ,  B66F9/075 ,  H04N23/50

Abstract: 本发明涉及一种多模态伸缩臂叉车属具识别方法及系统，其中，属具上设有电子标签，通过对所述电子标签进行识别获得第一识别结果；获取属具图像，通过对属具图像进行视觉识别获得第二识别结果；以及根据第一识别结果和第二识别结果对伸缩臂叉车的属具进行识别。本发明不仅能够使伸缩臂叉车应对更为复杂、多变的工作环境，而且能够确保属具识别的可靠性。

公开(公告)号：CN118192464A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410342460.6

申请日：2024-03-25

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 钟竞辉 ,  黎斌

IPC: G05B19/418 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种组合设备加工多品种晶圆的智能决策端到端调度方法，该方法针对组合设备加工多品种晶圆的情况，通过智能优化算法对晶圆待加工序列做出智能决策，然后通过端到端调度方式得到该加工序列的调度结果，最后对调度结果进行反向传播调整，得到最终调度。通过智能决策，有效减少晶圆加工中竞争使用腔室的情况，缩短总加工时间。本发明能够很好地扩展各种复杂约束，且其调度结果可以覆盖从开始加工到结束加工整个过程；同时本发明能确保多品种晶圆的调度符合驻留时间限制的同时不影响晶圆的加工完成时间，这极大地提高了晶圆加工的质量。