| 講演名 | 2023-03-03 半導体ウエハ不良パターン分類のためのExplainable Deep Clustering 岡崎 佑樹(電通大), 高橋 裕樹(電通大), |
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| 抄録(和) | 半導体ウエハ製造時に発生する特定の不良パターンを分類，解析することは，不良発生工程や原因の特定に繋がる．近年，クラスタリングを用いた分類が注目されている一方，従来手法では不良パターンの特徴を捉えた視覚的妥当性の高いクラスタが形成されているか不明であるという課題がある．本稿では，深層学習を用いた説明可能なクラスタリングを行うEDC（Explainable Deep Clustering）を提案する．EDCは類似した不良パターンを持つウエハマップが分類されるようクラスタリングを行い，統計的特徴量を用いて各クラスタを説明する．さらに，解析結果をクラスタリングへフィードバックし，クラスタの最適化を図る．実験により，提案手法を用いた分類は従来手法と比較して，視覚的妥当性の高いクラスタを形成し，高い分類性能を達成することを示す．また，クラスタ特徴の説明可能性についても併せて示す． |
| 抄録(英) | Classification of specific defect patterns on semiconductor wafers is important in manufacturing processes. Recently, many classification methods based on clustering have been proposed. However, it is unclear whether generated clusters have high visual validity that captures features of defect patterns. This paper proposes Explainable Deep Clustering (EDC), which uses deep learning to perform explainable clustering. EDC generates clusters of wafer maps with similar defect patterns. Moreover, each cluster is explained using statistical features. Besides, the analysis results are fed back to the clustering to improve the clusters. The experimental results show that the proposed method generates clusters with high visual validity and performs highly accurate classification. We also show the explainability of the cluster features. |
| キーワード(和) | 半導体ウエハ不良 / クラスタリング / 深層クラスタリング / 説明可能 |
| キーワード(英) | Wafer Map Defects / Clustering / Deep Clustering / Explainable |
| 資料番号 | PRMU2022-115,IBISML2022-122 |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IBISML / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2023/3/2(から2日開催) |
| 開催地（和） | はこだて未来大学 |
| 開催地（英） | Future University Hakodate |
| テーマ（和） | 異分野連携(PRMU)、AutoML (CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり(IBISML) |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) / 杉山 将(東大) |
| 委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 安倍 満(デンソーアイティーラボラトリ) / 神嶌 敏弘(産総研) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Takuya Funatomi(NAIST) / Mitsuru Anpai(Denso IT Lab.) / Toshihiro Kamishima(AIST) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 山口 光太(サイバーエージェント) / 松井 勇佑(東大) / 岩田 具治(NTT) / 中村 篤祥(北大) |
| 幹事氏名（英） | Kouta Yamaguchi(CyberAgent) / Yusuke Matsui(Univ. of Tokyo) / Tomoharu Iwata(NTT) / Atsuyoshi Nakamura(Hokkaido Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 井上 中順(東工大) / 川西 康友(理研) / 河原 吉伸(阪大) / 鈴木 大慈(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Nakamasa Inoue(Tokyo Inst. of Tech.) / Yasutomo Kawanishi(Riken) / Yoshinobu Kawahara(Osaka Univ.) / Taiji Suzuki(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Information-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 半導体ウエハ不良パターン分類のためのExplainable Deep Clustering |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Explainable Deep Clustering for Wafer Defect Pattern Classification |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 半導体ウエハ不良 / Wafer Map Defects |
| キーワード(2)（和/英） | クラスタリング / Clustering |
| キーワード(3)（和/英） | 深層クラスタリング / Deep Clustering |
| キーワード(4)（和/英） | 説明可能 / Explainable |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 岡崎 佑樹 / Yuki Okazaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：The Univ. of Electro-Communications) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 高橋 裕樹 / Hiroki Takahashi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：The Univ. of Electro-Communications) |
| 発表年月日 | 2023-03-03 |
| 資料番号 | PRMU2022-115,IBISML2022-122 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | PRMU-404,IBISML-405 |
| ページ範囲 | pp.299-304(PRMU), pp.299-304(IBISML), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) |