Resumen: Presentamos un método novedoso para la caracterización automatizada de defectos en recubrimientos de películas delgadas mediante el análisis multivariante de datos de difracción de rayos X XRD. A diferencia del análisis XRD tradicional centrado en la identificación de fases cristalinas, nuestra aproximación detecta y cuantifica con precisión distorsiones sutiles de picos y ensanchamientos que son huellas de microdefectos como variaciones de tamaño de grano, fallas de apilamiento y tensiones residuales.

Introducción: Los recubrimientos de películas delgadas son críticos en semiconductores, células solares y recubrimientos ópticos, donde la microestructura determina reflectividad, transparencia y durabilidad. Los métodos convencionales de XRD ofrecen identificación de fases pero suelen pasar por alto anomalías finas. Este trabajo propone un sistema totalmente automatizado que extrae información sobre densidad de defectos, tamaño y distribución a partir de conjuntos multivariantes de datos XRD, acelerando el control de calidad y reduciendo la subjetividad humana.

Metodología: Nuestra tubería de análisis integrado procesa diversas modalidades de datos XRD incluyendo curvas de balanceo rocking curves, escaneos chi 2 theta y figuras de polos. La primera etapa normaliza formatos comunes y aplica correcciones de fondo, suavizado mediante filtro Savitzky-Golay y corrección de la función de resolución. Un parser basado en arquitecturas tipo transformer extrae posiciones de picos, intensidades, anchuras FWHM y asimetrías, y construye una representación en grafo que refleja las relaciones estructurales entre picos.

Motor de evaluación multicapas: El núcleo del sistema combina varios motores analíticos interconectados: un motor de consistencia lógica que valida que los desplazamientos y ensanchamientos son coherentes con comportamientos defectuales conocidos mediante razonamiento formal; un sandbox de verificación donde se ejecutan modelos físicos como la ecuación de Scherrer y análisis tipo Williamson Hall junto con simulaciones Monte Carlo; un módulo de análisis de novedad que compara patrones con una base de datos masiva; un predictor de impacto construido con grafos neuronales que estima cómo los defectos afectan propiedades finales; y un evaluador de reproducibilidad mediante gemelos digitales.

Fusión de puntuaciones y aprendizaje humano aumentativo: Los resultados de los distintos motores se combinan usando esquemas de ponderación inspirados en Shapley y AHP y se calibran bayesiana mente. Un bucle humano IA mediante aprendizaje por refuerzo y active learning integra correcciones de expertos para mejorar iterativamente la precisión.

Formalismo matemático: El ensanchamiento de picos se relaciona con el tamaño de cristalito mediante la formulación de Scherrer, donde FWHM está asociada al término instrumental y a la contribución por tamaño de cristal. El análisis Williamson Hall separa contribuciones de tamaño y de deformación a partir de pendientes en gráficas del ensanchamiento frente a funciones trigonométricas del ángulo de Bragg. El predictor basado en GNN aplica funciones de activación tipo sigmoide sobre representaciones latentes h para estimar probabilidades de impacto sobre propiedades como reflectividad o dureza.

Montaje experimental y validación: Se depositaron películas de Cu2ZnSnS4 CZTS variando velocidades de deposición y tratamientos térmicos para inducir defectos controlados. Los datos XRD se adquirieron con un difractómetro Bruker D8 Advance y detector LynxEye. La validación se realizó mediante TEM y análisis estadístico, alcanzando una correlación de 0.92 entre la caracterización automática y las observaciones directas por microscopía.

Resultados y discusión: El sistema detectó y cuantificó con éxito variaciones de tamaño de grano, fallas de apilamiento y tensiones residuales, manteniendo consistencia entre distintos ajustes experimentales y con técnicas externas. La métrica consolidada HyperScore proporciona una evaluación rápida de la calidad de la película y facilita la clasificación. En pruebas industriales se observa una mejora de hasta 10 veces en eficiencia de inspección frente a workflows manuales tradicionales.

Aplicaciones industriales: Esta tecnología permite integrar control de calidad en línea en procesos de fabricación, reduciendo residuos y mejorando rendimiento de dispositivos. Fabricantes de semiconductores y paneles solares pueden beneficiarse de detección temprana de desviaciones y de predicciones de impacto sobre funcionalidad del recubrimiento.

Contribuciones técnicas: La innovación está en la integración cerrada de procesamiento de señal avanzado, modelos físicos verificables en sandbox, razonamiento formal y modelado predictivo con GNN en un pipeline automatizado y trazable. El grafo de argumentación ofrece interpretabilidad al explicar por qué se infiere un cierto defecto y su probabilidad relativa.

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Conclusión: La caracterización automatizada de defectos mediante análisis XRD multivariante y modelos de aprendizaje ofrece una ruta práctica y escalable para mejorar el control de calidad en recubrimientos de películas delgadas. La combinación de procesamiento de señal, verificación física, razonamiento formal y aprendizaje automático permite diagnósticos precisos y accionables que reducen tiempos de inspección y aumentan la fiabilidad del proceso productivo. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar la implementación de estas soluciones con servicios de desarrollo de software a medida, integración en la nube y consultoría en inteligencia de negocio.