Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Nhận diện mẫu lỗi bản wafer dựa trên CNN và học tập tập hợp kết hợp với các đặc điểm phân tích tính chất địa phương
Tóm tắt
Sự kết hợp của việc trích xuất đặc điểm và phương pháp phân loại là một phương pháp thường được sử dụng để nhận diện các mẫu lỗi trên bản wafer. Gần đây, phương pháp mạng nơ-ron tích chập (CNN) đã được áp dụng vào dữ liệu bản wafer thô mà không cần trích xuất đặc điểm. CNN có thể cải thiện độ chính xác, nhưng nhược điểm là chi phí tính toán rất cao. Trong nghiên cứu của chúng tôi, chúng tôi đã trích xuất các đặc điểm dựa trên phân tích tính chất địa phương và sử dụng chúng với các phương pháp phân loại truyền thống, phương pháp tập hợp và CNN để nhận diện mẫu lỗi trên bản wafer. Cây quyết định cho thấy hiệu suất tốt hơn so với các phương pháp khác khi đánh giá các phương pháp phân loại truyền thống đơn lẻ. Do đó, chúng tôi đã sử dụng cây quyết định làm bộ phân loại cơ sở của học tập tập hợp được đề xuất. Chúng tôi đã xây dựng một mô hình thành phần dựa trên một loại tập hợp đặc điểm trước, và sau đó thực hiện một mô hình tập hợp để đưa ra quyết định cuối cùng. Chúng tôi nhận thấy rằng phương pháp này tốt hơn việc xây dựng trực tiếp một mô hình trên tất cả các đặc điểm. Ngoài ra, chúng tôi đã thử nghiệm và so sánh CNN trên các tập hợp đặc điểm được trích xuất và dữ liệu hình ảnh bản wafer thô. Kết quả cho thấy CNN dựa trên hình ảnh thô vượt trội hơn so với các đặc điểm đã được trích xuất khi sử dụng cùng một số lượng epochs. Tuy nhiên, chi phí đào tạo cho hình ảnh thô là rất đắt. Hơn nữa, hiệu suất của các đặc điểm đã trích xuất gần sát hơn với hình ảnh thô khi tăng số lượng epochs với chi phí đào tạo thấp hơn nhiều.
Từ khóa
#Nhận diện mẫu lỗi #mạng nơ-ron tích chập #phương pháp tập hợp #phân loại cây quyết định #trích xuất đặc điểm.Tài liệu tham khảo
Adly, F., Alhussein, O., Yoo, P. D., Al-Hammadi, Y., Taha, K., Muhaidat, S., Jeong, Y. S., Lee, U., & Ismail, M. (2015). Simplified subspaced regression network for identification of defect patterns in semiconductor wafer maps. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 11(6), 1267–1276.
Adly, F., Yoo, P. D., Muhaidat, S., Al-Hammadi, Y., Lee, U., & Ismail, M. (2015). Randomized general regression network for identification of defect patterns in semiconductor wafer maps. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 28(2), 145–152.
Anthony, M., Bartlett, P.L., & Bartlett, P.L. (1999). Neural network learning: Theoretical foundations, vol. 9. Cambridge University Press
Baly, R., & Hajj, H. (2012). Wafer classification using support vector machines. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 25(3), 373–383.
Belkin, M., & Niyogi, P. (2003). Laplacian eigenmaps for dimensionality reduction and data representation. Neural Computation, 15(6), 1373–1396.
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5–32.
Chang, C. C., & Lin, C. J. (2011). Libsvm: a library for support vector machines. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2(3), 1–27.
Chen, F. L., & Liu, S. F. (2000). A neural-network approach to recognize defect spatial pattern in semiconductor fabrication. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 13(3), 366–373.
Chen, S., Zhang, Y., Yi, M., Shang, Y., & Yang, P. (2021). AI classification of wafer map defect patterns by using dual-channel convolutional neural network. Engineering Failure Analysis, 130, 105756.
Chien, C. F., Wang, W. C., & Cheng, J. C. (2007). Data mining for yield enhancement in semiconductor manufacturing and an empirical study. Expert Systems with Applications, 33(1), 192–198.
Chien, J. C., Wu, M. T., & Lee, J. D. (2020). Inspection and classification of semiconductor wafer surface defects using cnn deep learning networks. Applied Sciences, 10(15), 5340.
Choi, G., Kim, S. H., Ha, C., & Bae, S. J. (2012). Multi-step art1 algorithm for recognition of defect patterns on semiconductor wafers. International Journal of Production Research, 50(12), 3274–3287.
Fan, M., Wang, Q., & van der Waal, B. (2016). Wafer defect patterns recognition based on optics and multi-label classification. In: 2016 IEEE Advanced Information Management, Communicates, Electronic and Automation Control Conference, pp. 912–915. IEEE
Guh, R. S. (2007). On-line identification and quantification of mean shifts in bivariate processes using a neural network-based approach. Quality and Reliability Engineering International, 23(3), 367–385.
Hassani, S. (2009). Dirac delta function. In: Mathematical Methods, pp. 139–170. Springer
Helgason, S., & Helgason, S. (1980). The radon transform, vol. 2. Springer
Huang, C. J. (2007). Clustered defect detection of high quality chips using self-supervised multilayer perceptron. Expert Systems with Applications, 33(4), 996–1003.
Huang, T., Yang, G., & Tang, G. (1979). A fast two-dimensional median filtering algorithm. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 27(1), 13–18.
Illingworth, J., & Kittler, J. (1988). A survey of the hough transform. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 44(1), 87–116.
Jang, R.: MIR-WM811K data, MIR lab (2022). http://mirlab.org/dataSet/public/
Jin, C. H., Kim, H. J., Piao, Y., Li, M., & Piao, M. (2020). Wafer map defect pattern classification based on convolutional neural network features and error-correcting output codes. Journal of Intelligent Manufacturing, 31(8), 1861–1875.
Jin, C. H., Na, H. J., Piao, M., Pok, G., & Ryu, K. H. (2019). A novel dbscan-based defect pattern detection and classification framework for wafer bin map. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 32(3), 286–292.
Kang, H., & Kang, S. (2021). A stacking ensemble classifier with handcrafted and convolutional features for wafer map pattern classification. Computers in Industry, 129, 103450.
Kim, B., Jeong, Y. S., Tong, S. H., Chang, I. K., & Jeongyoung, M. K. (2015). A regularized singular value decomposition-based approach for failure pattern classification on fail bit map in a dram wafer. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 28(1), 41–49.
Menard, S. (2002). Applied logistic regression analysis. 106. Sage
Mohanaiah, P., Sathyanarayana, P., & GuruKumar, L. (2013). Image texture feature extraction using glcm approach. International Journal of Scientific and Research Publications, 3(5), 1–5.
Ooi, M. P. L., Sok, H. K., Kuang, Y. C., Demidenko, S., & Chan, C. (2013). Defect cluster recognition system for fabricated semiconductor wafers. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 26(3), 1029–1043.
Piao, M., Jin, C. H., Lee, J. Y., & Byun, J. Y. (2018). Decision tree ensemble-based wafer map failure pattern recognition based on radon transform-based features. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 31(2), 250–257.
Quinlan, J.R. (1993). C4.5: Programs for machine learning. Morgan Kaufmann Publishers
Roweis, S. T., & Saul, L. K. (2000). Nonlinear dimensionality reduction by locally linear embedding. Science, 290(5500), 2323–2326.
Saqlain, M., Abbas, Q., & Lee, J. Y. (2020). A deep convolutional neural network for wafer defect identification on an imbalanced dataset in semiconductor manufacturing processes. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 33(3), 436–444.
Saqlain, M., Jargalsaikhan, B., & Lee, J. Y. (2019). A voting ensemble classifier for wafer map defect patterns identification in semiconductor manufacturing. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 32(2), 171–182.
Shon, H. S., Batbaatar, E., Cho, W. S., & Choi, S. G. (2021). Unsupervised pre-training of imbalanced data for identification of wafer map defect patterns. IEEE Access, 9, 52352–52363.
Sugiyama, M. (2007). Dimensionality reduction of multimodal labeled data by local fisher discriminant analysis. Journal of Machine Learning Research 8(5)
Tan, P., Steinbach, M., & Kumar, V. (2006). Ensemble methods. In: Introduction to Data Mining. Pearson Education
Tan, S. C., Watada, J., Ibrahim, Z., & Khalid, M. (2014). Evolutionary fuzzy artmap neural networks for classification of semiconductor defects. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 26(5), 933–950.
Tenenbaum, J. B., De Silva, V., & Langford, J. C. (2000). A global geometric framework for nonlinear dimensionality reduction. Science, 290(5500), 2319–2323.
Wang, C. H., Wang, S. J., & Lee, W. D. (2006). Automatic identification of spatial defect patterns for semiconductor manufacturing. International Journal of Production Research, 44(23), 5169–5185.
Wang, R., & Chen, N. (2020). Defect pattern recognition on wafers using convolutional neural networks. Quality and Reliability Engineering International, 36(4), 1245–1257.
Wu, M. J., Jang, J. S. R., & Chen, J. L. (2014). Wafer map failure pattern recognition and similarity ranking for large-scale data sets. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 28(1), 1–12.
Yu, J. (2011a). Bearing performance degradation assessment using locality preserving projections and gaussian mixture models. Mechanical Systems and Signal Processing, 25(7), 2573–2588.
Yu, J. (2011b). Fault detection using principal components-based gaussian mixture model for semiconductor manufacturing processes. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 24(3), 432–444.
Yu, J. (2012). Semiconductor manufacturing process monitoring using gaussian mixture model and bayesian method with local and nonlocal information. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 25(3), 480–493.
Yu, J., Li, S., Shen, Z., Wang, S., Liu, C., & Li, Q. (2021a). Deep transfer wasserstein adversarial network for wafer map defect recognition. Computers and Industrial Engineering, 161, 107679.
Yu, J., & Liu, J. (2020). Two-dimensional principal component analysis-based convolutional autoencoder for wafer map defect detection. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 68(9), 8789–8797.
Yu, J., & Lu, X. (2015). Wafer map defect detection and recognition using joint local and nonlocal linear discriminant analysis. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 29(1), 33–43.
Yu, J., Shen, Z., & Wang, S. (2021b). Wafer map defect recognition based on deep transfer learning-based densely connected convolutional network and deep forest. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 105, 104387.
Yuan, T., Kuo, W., & Bae, S. J. (2011). Detection of spatial defect patterns generated in semiconductor fabrication processes. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 24(3), 392–403.