지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.9
- 수록면
- 1,179 - 1,189 (11page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.9.1179
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
반도체 공정 과정은 고품질, 고수율의 제품 생산을 보장해야만 한다. 하지만 반도체 공정은 여러 세부 공정들로 복잡하게 이루어져 있기 때문에, 경험이 풍부한 기술자가 정밀한 장비와 전문화된 환경에서 작업을 한다 하더라도 오류가 없는 다이들 (dies) 로만 구성된 웨이퍼를 만드는 것은 매우 어렵다. 따라서 결함이 발생했을 때 어떠한 공정 과정에 이상이 있는지를 신속하게 파악하고 문제를 대응하는 것이 필수적이다. 다행히 웨이퍼 맵에서 오류가 있는 다이들이 형성하는 결함 패턴 별로 특정 공정 과정의 이상 징후와 연관되어 있기 때문에 결함의 패턴을 정확하고 신속하게 검출하는 기술은 오류가 없는 웨이퍼 생산에 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 웨이퍼 맵에 다양한 결함 패턴들이 혼재하고 있는 상황에서 결함 패턴 별로 높은 정확도와 재현율을 보장하는 딥러닝 기반의 다중 결함 검출 기술을 구현한다. 해당 기술을 위해 벡터 표현 기반의 캡슐 네트워크를 사용하여 모든 결함 패턴에 대한 mAP 가 피쳐 맵 표현 기반의 네트워크들에 비해 최대 65% 의 성능 이득이 있음을 보인다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 셋
Ⅲ. 기존 딥 러닝 네트워크
Ⅳ. 피쳐 맵 기반의 표현 vs. 벡터 기반의 표현
Ⅴ. 웨이퍼 맵 내의 다중 결함 패턴 인지를 위한 캡슐 네트워크 적용
Ⅵ. 평가
Ⅶ. 결론
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
M. Saqlain, Q. Abbas, and J. Y. Lee, “A deep convolutional neural network for wafer defect identification on an imbalanced dataset in semiconductor manufacturing processes,” IEEE Trans. Semiconductor Manufacturing, vol. 33, no. 3, pp. 436-444, Aug. 2020.
K. Kyeong and H. Kim, “Classification of mixed-type defect patterns in wafer bin maps using convolutional neural networks,” IEEE Trans. Semiconductor Manufacturing, vol. 31, no. 3, pp. 395-402, Aug. 2018. (https://doi.org/10.1109/TSM.2018.2841416)
M. Fan, Q. Wang, and B. van der Waal, “Wafer defect patterns recognition based on OPTICS and multi-label classification,” in Proc. 2016 IEEE Advanced Inf. Manag., Commun., Electr. and Automat. Control Conf. (IMCEC), pp. 912-915, Xi'an, China, 2016. (https
M.-J. Wu, J.-S. R. Jang, and J.-L. Chen, “Wafer map failure pattern recognition and similarity ranking for large-scale data sets,” IEEE Trans. Semiconductor Manufacturing, vol. 28, no. 1, pp. 1-12, Feb. 2015. (https://doi.org/10.1109/TSM.2014.2364237)
J. Choi, M. Kim, and H. Lee, “A study on machine learning based wafer defect detection using multi-defect recognition loss,” in Proc. Symp. KICS, pp. 1496-1497, Jeju Island, Korea, Jun. 2022.
K. Kyeong and H. Kim, “Classification of mixed-type defect patterns in wafer bin maps using convolutional neural networks,” IEEE Trans. Semiconductor Manufacturing, vol. 31, no. 3, pp. 395-402, Aug. 2018. (https://doi.org/10.1109/TSM.2018.2841416)
M. Fan, Q. Wang, and B. van der Waal, “Wafer defect patterns recognition based on OPTICS and multi-label classification,” in Proc. 2016 IEEE Advanced Inf. Manag., Commun., Electr. and Automat. Control Conf. (IMCEC), pp. 912-915, Xi'an, China, 2016. (https
M.-J. Wu, J.-S. R. Jang, and J.-L. Chen, “Wafer map failure pattern recognition and similarity ranking for large-scale data sets,” IEEE Trans. Semiconductor Manufacturing, vol. 28, no. 1, pp. 1-12, Feb. 2015. (https://doi.org/10.1109/TSM.2014.2364237)
J. Choi, M. Kim, and H. Lee, “A study on machine learning based wafer defect detection using multi-defect recognition loss,” in Proc. Symp. KICS, pp. 1496-1497, Jeju Island, Korea, Jun. 2022.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
DBSCAN 알고리즘을 이용한 in-fab 공정의 반도체 웨이퍼 Grade 판정 시스템 개발
Proceedings of KIIT Conference
2024 .05
-
웨이퍼 품질 분류를 위한 결함 맵 노이즈 제거 알고리즘 개발
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2024 .12
-
다중 결함 인지 손실 함수 및 머신러닝 기반 웨이퍼 결함 종류 검파 기법 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2022 .06
-
정상 데이터 복원을 통한 영상 기반 반도체 웨이퍼 결함 검출 기법
대한전자공학회 학술대회
2023 .06
-
고비용 반도체 기판의 재활용 및 광전기화학전지 응용 기술
한국태양에너지학회 학술대회논문집
2024 .10
-
Wafer Map Failure Pattern Classification using Geometrical Transformation Invariant Convolutional Neural Network
대한기계학회 춘추학술대회
2021 .04
-
Wafer Map defects patterns classification using neural networks
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2017 .04
-
FPGA 및 딥러닝 기반 웨이퍼 결함 감지 시스템 개발
대한전기학회 학술대회 논문집
2024 .10
-
딥러닝을 이용한 HWSW 결함 구분 자동화
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2022 .04
-
반도체 웨이퍼의 온도 측정에 관한 연구
대한설비공학회 학술발표대회논문집
2015 .06
-
딥러닝을 이용한 웨이퍼 빈 맵 신규 패턴 탐지
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2019 .11
-
Automated System for Cleaning Semiconductor Wafer
한국정보기술학회논문지
2024 .09
-
Fourier Filter를 이용한 비전 기반 반도체 Wafer 결함 검출
한국통신학회 학술대회논문집
2020 .11
-
웨이퍼 맵 패턴 분류를 위한 지도 대조학습
한국정보과학회 학술발표논문집
2022 .06
-
합성곱 신경망을 이용한 웨이퍼 맵 기반 불량 탐지
대한산업공학회지
2018 .08
-
비전 얼라이먼트 유닛의 다중 웨이퍼 위치 조정을 위한 비전 알고리즘에 관한 연구
Proceedings of KIIT Conference
2021 .06
-
반도체 웨이퍼 가공 공정의 이상감지 및 분석을 위한 방법론 개발
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2018 .11
-
수동 추출 특성과 합성곱 특성을 결합한 웨이퍼 맵 불량 패턴 분류
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .07
-
액티브 러닝을 활용한 반도체 웨이퍼 신규 불량 패턴 검출
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2021 .11
-
믹스업을 활용한 웨이퍼빈맵의 혼합 결함 패턴 탐지 성능 향상 기법
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2020 .11
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-567-002051610