晶圆表面缺陷模式识别的二维主成分分析卷积自编码器

摘要：

由于半导体制造过程的高度复杂性和动态性,各种过程故障通常导致晶圆表面出现各种缺陷模式.为了有效地识别晶圆表面缺陷模式从而及时地诊断和控制故障源,提出一种深度神经网络模型——二维主成分分析卷积自编码器(two-dimensional principal component analysis-based convolutional autoencoder,PCACAE).首先,提出一种基于改进的二维主成分分析算法(conditional 2DPCA,C2DPCA)的图像卷积核,形成PCACAE的第1个卷积层;其次,对卷积输出进行池化操作并卷积编码重构,构建一个卷积编码器,并提取其编码部分作为PCACAE的第2层卷积层的初始化权值,从而形成一个深度网络模型,实现晶圆图像的特征学习;最后,PCACAE网络进行训练微调得到最终网络模型.将PCACAE应用于WM-811K晶圆图像数据库并与其他算法进行对比测试,实验结果表明,PCACAE在晶圆表面缺陷识别上的性能优于其他经典的卷积神经网络模型(如GoogLeNet,DensNet等),从而验证了该方法的有效性与工业可应用性.

关键词：晶圆缺陷、深度学习、卷积神经网络、自编码器

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项资金

在线出版日期：2020-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：425-436