基板清洗装置及基板清洗方法

    公开(公告)号:CN111868889B

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN201980019193.6

    申请日:2019-02-18

    Abstract: 提供一种能够在短时间内进行高效的清洗工具的自我清洗的基板清洗装置。基板清洗装置具备:清洗工具,该清洗工具用于与基板的表面接触而对基板进行清洗;自我清洗部件,该自我清洗部件用于与清洗工具接触而对清洗工具进行自我清洗;清洗工具旋转机构,该清洗工具旋转机构用于使清洗工具旋转;清洗工具保持机构,该清洗工具保持机构对清洗工具进行保持,能够将清洗工具按压于基板,并且能够将清洗工具按压于自我清洗部件。另外,基板清洗装置具备控制部,该控制部以使得在对清洗工具进行自我清洗时清洗工具旋转机构使清洗工具旋转的自我清洗时转矩成为规定转矩的方式控制清洗工具向自我清洗部件的按压力,该规定转矩是在清洗工具对基板进行清洗时清洗工具旋转机构使清洗工具旋转的基板清洗时转矩以上的转矩。

    基板清洗装置及基板清洗方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119361484A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411520163.2

    申请日:2019-02-18

    Abstract: 提供一种能够在短时间内进行高效的清洗工具的自我清洗的基板清洗装置。基板清洗装置具备:用于与基板的表面接触而对基板进行清洗的清洗工具;用于与清洗工具接触而对清洗工具进行自我清洗的自我清洗部件;用于使清洗工具旋转的清洗工具旋转机构;对清洗工具进行保持,能够将清洗工具按压于基板,并且能够将清洗工具按压于自我清洗部件的清洗工具保持机构。另外,基板清洗装置具备控制部,该控制部以使得在对清洗工具进行自我清洗时清洗工具旋转机构使清洗工具旋转的自我清洗时转矩成为规定转矩的方式控制清洗工具向自我清洗部件的按压力,该规定转矩是在清洗工具对基板进行清洗时清洗工具旋转机构使清洗工具旋转的基板清洗时转矩以上的转矩。

    基板清洗装置及基板清洗方法

    公开(公告)号:CN111868889A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN201980019193.6

    申请日:2019-02-18

    Abstract: 提供一种能够在短时间内进行高效的清洗工具的自我清洗的基板清洗装置。基板清洗装置具备:清洗工具,该清洗工具用于与基板的表面接触而对基板进行清洗;自我清洗部件,该自我清洗部件用于与清洗工具接触而对清洗工具进行自我清洗;清洗工具旋转机构,该清洗工具旋转机构用于使清洗工具旋转;清洗工具保持机构,该清洗工具保持机构对清洗工具进行保持,能够将清洗工具按压于基板,并且能够将清洗工具按压于自我清洗部件。另外,基板清洗装置具备控制部,该控制部以使得在对清洗工具进行自我清洗时清洗工具旋转机构使清洗工具旋转的自我清洗时转矩成为规定转矩的方式控制清洗工具向自我清洗部件的按压力,该规定转矩是在清洗工具对基板进行清洗时清洗工具旋转机构使清洗工具旋转的基板清洗时转矩以上的转矩。

    基板清洗装置及基板清洗方法
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119361483A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411520161.3

    申请日:2019-02-18

    Abstract: 提供一种能够在短时间内进行高效的清洗工具的自我清洗的基板清洗装置。基板清洗装置具备:用于与基板的表面接触而对基板进行清洗的清洗工具;用于与清洗工具接触而对清洗工具进行自我清洗的自我清洗部件;用于使清洗工具旋转的清洗工具旋转机构;对清洗工具进行保持,能够将清洗工具按压于基板,并且能够将清洗工具按压于自我清洗部件的清洗工具保持机构。另外,基板清洗装置具备控制部,该控制部以使得在对清洗工具进行自我清洗时清洗工具旋转机构使清洗工具旋转的自我清洗时转矩成为规定转矩的方式控制清洗工具向自我清洗部件的按压力,该规定转矩是在清洗工具对基板进行清洗时清洗工具旋转机构使清洗工具旋转的基板清洗时转矩以上的转矩。

    机器学习方法及机器学习装置
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119183571A

    公开(公告)日:2024-12-24

    申请号:CN202380039997.9

    申请日:2023-05-11

    Abstract: 机器学习方法进行以下处理:数据集分割处理,将期间划分成学习期间和验证期间,并将数据集分割成学习数据和验证数据;候补学习期间划分处理,将候补学习期间划分成多个分割学习期间;学习期间评估处理,使用与分割学习期间相对应的学习数据生成每个分割学习期间的学习期间评估模型,并使用验证数据计算出每个分割学习期间的学习期间评估模型的评估指标;学习期间选定处理,重复进行候补学习期间划分处理及学习期间评估处理直至满足规定的结束条件,在满足结束条件时,将评估指标高的分割学习期间选定为学习对象期间;和模型输出处理,输出使用与学习对象期间相对应的学习数据进行了机器学习的学习模型。

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