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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.10 No.5
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 382 - 389 (8page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2021.10.5.382
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In this paper, we propose a deep learning-based die-to-die wafer inspection system, which is composed of an encoder-decoder-based twin network (Siamese network). In contrast to other deep learning-based wafer inspection methods, the proposed method takes golden and test die images as input and compares them to detect different areas as defects. In addition, we apply Bayesian learning to improve the performance of the proposed twin network. We verified the performance of the proposed method through experiments using patterned wafer images, which confirmed that the performance could be improved by applying Bayesian learning.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Proposed Method
3. The Dataset
4. Experiments
5. Conclusion
References
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
Stokowski, Stan, and Mehdi Vaez-Iravani. "Wafer inspection technology challenges for ULSI manufacturing." AIP Conference Proceedings. Vol. 449. No. 1. American Institute of Physics, 1998. Article (CrossRef Link)
Zhang, Jiun-Ming, Ruey-Ming Lin, and Mao-Jiun J. Wang. "The development of an automatic postsawing inspection system using computer vision techniques." Computers in Industry 40.1 (1999): 51-60. Article (CrossRef Link)
Chou, Paul B., et al. "Automatic defect classification for semiconductor manufacturing." Machine Vision and Applications 9.4 (1997): 201-214. Article (CrossRef Link)
Guan, Sheng-Uei, Pin Xie, and Hong Li. "A goldenblock- based self-refining scheme for repetitive patterned wafer inspections." Machine Vision and Applications 13.5 (2003): 314-321. Article (CrossRef Link)
Liu, Hongxia, et al. "Defect detection of IC wafer based on two-dimension wavelet transform." Microelectronics journal 41.2-3 (2010): 171-177. Article (CrossRef Link)
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