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J-GLOBAL ID：200902289468018014   整理番号：09A0187982

ランダムな特徴選択とバギングを利用した欠陥分類

Defect Classification Using Random Feature Selection and Bagging

著者 (5件)： 近藤和樹 (東京農工大) ,  菊地啓 (東京農工大) ,  堀田政二 (東京農工大) ,  渋谷久恵 (日立 生産技研) ,  前田俊二 (日立 生産技研)
資料名： 画像電子学会誌  (Journal of the IIEEJ)
巻： 38  号： 1  ページ： 9-15  発行年： 2009年01月25日 
JST資料番号： S0815A  ISSN： 0285-9831  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 半導体ウエハ上にある欠陥画像から抽出された特徴量に基づいて,欠陥を種類ごとに高精度に分類するための一手法を提案した。まず,特徴ベクトルの次元数と要素をランダムに決定した後,バギングによる識別を最小距離計算法やサポートベクトルマシンなどの様々な識別器で行い,最も識別率の高い特徴と識別器を探索する。欠陥データに対する実験結果から,本手法は線形写像に基づく特徴選択や,Adaboostと比較して高い識別率が達成できることを示した。さらにランダムな特徴選択により識別率を改善するのと同時に計算量の削減が可能となった。

シソーラス用語： *ウエハ【IC】 ,  *欠陥検査 ,  *特徴抽出 ,  *パターン分類 ,  ベクトル ,  次元 ,  データ解析 ,  走査電子顕微鏡 ,  電子顕微鏡観察 ,  *外観検査 ,  特徴ベクトル
準シソーラス用語： 検像 ,  次元数 ,  バギング ,  SEM【顕微鏡】

分類 (1件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G)

引用文献 (14件)：

• http://www.itrs.net/
• 渋谷久恵. 決定木を利用した欠陥分類ルールの自動生成技術. 画像電学誌. 2007, 35, 5, 731-737
• BREIMAN, L. Baggging predictors. Machine Learning. 1996, 24, 123-140
• 秋山伸幸. 差画像検出方式異物検査装置の開発. 精密工学会. 1991, 57, 11, 65-70
• HAMAMATSU, A. Statistical threshold method for semiconductor inspection. Proc. of 12th Asia-Pacific Conf. on Non-Destructive Testing 2006. 2006

タイトルに関連する用語 (3件)： 特徴選択 ,  バギング ,  欠陥分類