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저자정보
박재선 (고려대학교) 김준홍 (고려대학교) 김형석 (고려대학교) 모경현 (고려대학교) 강필성 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제44권 제4호
발행연도
2018.8
수록면
249 - 258 (10page)
DOI
10.7232/JKIIE.2018.44.4.249

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

합성곱 신경망을 이용한 웨이퍼 맵 기반 불량 탐지
박재선 ,  김준홍 ,  김형석 외 2명 대한산업공학회지 2018.08 학술저널
합성곱 신경망을 이용한 웨이퍼 맵 기반 불량 탐지
박재선 산업경영공학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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The Electrical die sorting (EDS) test is performed to discriminate defective wafers for the purpose of improving the yield of the wafers during the semiconductor manufacturing process, and wafer maps are generated as a result. Semiconductor manufacturing process and equipment engineers use the patterns of the wafer map based on their knowledge to judge the defective wafer and estimate the cause. We use convolutional neural network which demonstrate good performance in the image classification. The convolutional neural network is used as a classification model of which the image of wafer map itself as input and whether the image is good or bad as output. While previous studies have used hand-crafted features for wafer map-based fault detection, the methodology used in this study is that the convolutional neural network learns the features useful for classification, it has the advantage of integrating knowledge. We show that the proposed classifier has better prediction accuracy than the conventional machine learning based techniques such as multilayer perceptron and random forest empirically by experiments on the data collected in the actual semiconductor manufacturing process.
#Semiconductor Manufacturing #Wafer Map #EDS test #Convolutional Neural Network #Deep Learning

목차

1. 서론
2. 선행 연구
3. 실험 설계
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
Ahn, J. I. and Ahn, T. H. (2017), The Semiconductor Quality Management Using The Map Pattern Index, Journal of the Korea Management Engineers Society, 22(1), 61-75. Breiman, L. (2001), Random forests, Machine Learning, Springer, 45(1), 5-32. Caruana, R. and Niculescu-Mizil, A. (2006), An empirical comparison of supervised learning algorithms, in Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning, 161-168. Chang, C.-W., Chao, T.-M., Horng, J.-T., Lu, C.-F., and Yeh, R.-H. (2012), Development pattern recognition model for the classification of circuit probe wafer maps on semiconductors, IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology, 2(12), 2089-2097. Cheng, J. W., Ooi, M. P. L., Chan, C., Kuang, Y. C. and Demidenko, S. (2010), Evaluating the performance of different classification algorithms for fabricated semiconductor wafers, Proceedings-5th IEEE International Symposium on Electronic Design, Test and Applications, DELTA 2010, (January), 360-366.

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