| 講演名 | 2006-03-16 複数パターン情報を利用した統計的はずれ値検出による微小欠陥の認識手法(テーマセッション(1),CVのためのパターン認識・学習理論の新展開) 酒井 薫, 前田 俊二, |
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| 抄録(和) | 半導体ウェーハパターンの外観検査においては,規則的に形成されたパターンの明るさを比較し,その差が大きい部分を欠陥として検出するが,製造プロセスに起因して発生する正常パターンの明るさの違いも検出してしまう.そこで,複数のパターン情報を利用して,画像の散布図データの拡がりを抑制することにより,このような正常パターンの明るさ変動が発生する領域に埋没した微小欠陥を高感度に認識する手法を提案する.実験により,光学的に解像限界を超える微小欠陥の認識が可能となることを確認した. |
| 抄録(英) | Reductions of the pattern variation noise caused by the manufacturing process are essential to recognize a minute defect on the complicated multilayer patterns of semiconductor wafers. We propose a highly sensitive comparison inspection method with noise reduction. We control the scattergram data of images by using plural images and we recognize the minute defect as an outlier. This new method can detect small defects that exceed the resolution limit in optics. |
| 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 | PRMU2005-233 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2006/3/9(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 複数パターン情報を利用した統計的はずれ値検出による微小欠陥の認識手法(テーマセッション(1),CVのためのパターン認識・学習理論の新展開) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Recognition Method of Minute Defect Based on Statistical Outlier Detection using Plural Pattern Images |
| 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 | 2006-03-16 |
| 資料番号 | PRMU2005-233 |
| 巻番号（vol） | vol.105 |
| 号番号（no） | 673 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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