資料介紹
由于半導體制造過程的高度復雜性和動態性,各種過程故障通常導致晶圓表面出現各種缺陷模式。為了有效地識別晶圓表面缺陷模式從而及時地診斷和控制故障源,提出一種深度神經網絡模型維主成分分析卷積自編碼器(two- dimensional principal component analysis- based convolutional autoencoder, PCACAE)。首先,提出一種基于改進的二維主成分分析算法( conditional2DPCA,C2DPCA)的圖像卷積核,形成 PCACAE的第1個卷積層;其次,對卷積輸出進行池化操作并卷積編碼重構,構建一個卷積編碼器,并提取其編碼部分作為 PCACAE的第2層卷積層的初始化權值,從而形成度網絡模型,實現晶圓圖像的特征學習;最后, PCACAE網絡進行訓練微調得到最終網絡模型。將 PCACAE應用于晶圓圖像數據庫并與其他算法進行對比測試,實驗結果表明, PCACAE在晶圓表面缺陷識別上的性能優于其他經典的卷積神經網絡模型(如 Googlenet, Densnet等),從而驗證了該方法的有效性與工業可應用性。
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