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由于半導(dǎo)體制造過(guò)程的高度復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性，各種過(guò)程故障通常導(dǎo)致晶圓表面出現(xiàn)各種缺陷模式。為了有效地識(shí)別晶圓表面缺陷模式從而及時(shí)地診斷和控制故障源，提出一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——二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(jìn)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(gè)卷積層;其次，對(duì)卷積輸出進(jìn)行池化操作并卷積編碼重構(gòu)，構(gòu)建一個(gè)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(quán)值，從而形成一個(gè)深度網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)晶圓圖像的特征學(xué)習(xí);最后， PCACAE網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練微調(diào)得到最終網(wǎng)絡(luò)模型。將 PCACAE應(yīng)用于WM81K晶圓圖像數(shù)據(jù)庫(kù)并與其他算法進(jìn)行對(duì)比測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， PCACAE在晶圓表面缺陷識(shí)別上的性能優(yōu)于其他經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（如 Googlenet， Densnet等），從而驗(yàn)證了該方法的有效性與工業(yè)可應(yīng)用性。
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