講演名 2005-09-21
統計パターン比較と特徴的はずれ値検出による微小欠陥の認識手法(一般セッション, ロボットとの相互作用のための言語処理・パターン認識・メディア理解)
酒井 薫, 前田 俊二,
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抄録(和) 半導体回路パターンの比較検査においては, 規則的に形成されたパターンを撮像し, 隣接するパターンの明るさの差が大きい部分を欠陥として検出するが, 正常パターンの微妙な形状の違いも検出してしまう.このため, 複数の繰返しパターンからノイズを抑制した統計パターンを生成し, さらにノイズの影響を抑制した特徴空間を形成し, このデータに基づいて画素ごとに明るさを変換して微細欠陥を認識する方式を立案した.実験により, パターンのラフネスに対して立案方式の有効性を確認した.
抄録(英) Reductions of the noise caused by the pattern shape difference and the sampling errors are essential to recognize a minute defect on the complicated multilayer patterns on wafers. We propose a highly sensitive comparison inspection method with noise reducion. We generate a statistical pattern from plural repetitive patterns and we compare the detected image with the statistical pattern. The grayscale is converted so that the grayscales of the two images are matched and the difference is compressed using Maharanobis distance according to the grayscale fluctuation. This new method can detect small defects without the influence of pattern roughness.
キーワード(和) 比較検査 / 欠陥認識 / 散布図 / はずれ値検出
キーワード(英) Comparison inspection / Defect recognition / Statistical outlier detection
資料番号 NLC2005-26,PRMU2005-53
発行日

研究会情報
研究会 PRMU
開催期間 2005/9/14(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 統計パターン比較と特徴的はずれ値検出による微小欠陥の認識手法(一般セッション, ロボットとの相互作用のための言語処理・パターン認識・メディア理解)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Recognition Method of Minute Defect Based on Comparison to Statistical Pattern and Outlier Detection on Feature Space
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 比較検査 / Comparison inspection
キーワード(2)(和/英) 欠陥認識 / Defect recognition
キーワード(3)(和/英) 散布図 / Statistical outlier detection
キーワード(4)(和/英) はずれ値検出
第 1 著者 氏名(和/英) 酒井 薫 / Kaoru SAKAI
第 1 著者 所属(和/英) 日立製作所生産技術研究所
Hitachi, LTD., Production Engineering Research Laboratory
第 2 著者 氏名(和/英) 前田 俊二 / Shunji MAEDA
第 2 著者 所属(和/英) 日立製作所生産技術研究所
Hitachi, LTD., Production Engineering Research Laboratory
発表年月日 2005-09-21
資料番号 NLC2005-26,PRMU2005-53
巻番号(vol) vol.105
号番号(no) 301
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日