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J-GLOBAL ID：201802252113953646   整理番号：18A1426417

2次元データによる仮想計測モデリングのためのコンピュータビジョンにヒントを得た深層学習アーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

A Computer Vision-Inspired Deep Learning Architecture for Virtual Metrology Modeling With 2-Dimensional Data

著者 (5件)： Maggipinto Marco (Department of Information Engineering, University of Padova, Padua, Italy) ,  Terzi Matteo (Department of Information Engineering and with the Human Inspired Technology Research Center, University of Padova, Padua, Italy) ,  Masiero Chiara (Department of Information Engineering, University of Padova, Padua, Italy) ,  Beghi Alessandro (Department of Information Engineering and with the Human Inspired Technology Research Center, University of Padova, Padua, Italy) ,  Susto Gian Antonio (Department of Information Engineering and with the Human Inspired Technology Research Center, University of Padova, Padua, Italy)
資料名： IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing  (IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing)
巻： 31  号： 3  ページ： 376-384  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0521A  ISSN： 0894-6507  CODEN： ITSMED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 産業4.0とデータ集約製造の上昇は,プロセス/生産最適化,関連コスト低減,および効率の向上のために,これまでよりも関連する高度なプロセス制御(APC)応用を行っている。最も重要なAPC技術の一つは仮想計測(VM)である。VMは,外部でのプロセス/システムにおいて既に利用可能な情報を利用することを目的とし,費用がかかるか,または測定できない量を推定する。機械学習(ML)アプローチは,VM解を設計するための最優先選択である。従来のML方法論の重大な欠点は,それらがVM解のスケーラビリティと性能を一般的に制限する特徴抽出相を必要とすることである。特に,多次元データの存在において,特徴抽出プロセスは,貧弱な予測力を持つ特徴を捉えることができる発見的アプローチに基づいている。本論文では,データから高度に情報のある特徴を自動的に抽出し,より正確で拡張可能なVM解を提供できる最新の深い学習(DL)に基づく技術を開発した。特に,空間と時間発展の両方を持つデータをモデル化するために,コンピュータビジョンの領域で開発されたDLアーキテクチャを利用した。提案した方法論を,最も重要な半導体製造プロセスの一つであるエッチングに関連する実際の産業データセットで試験した。手におけるデータセットは光学発光分光データを含み,それは検査下のVMにおける特徴抽出問題のパラダイムである。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械学習 ,  発見的方法 ,  エッチング ,  *二次元 ,  *計算機アーキテクチャ ,  *コンピュータビジョン ,  予測 ,  最適化 ,  原価低減 ,  時間発展 ,  *モデリング ,  プロセス制御 ,  半導体プロセス ,  *学習 ,  特徴抽出

分類 (1件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 2次元 ,  仮想計測 ,  モデリング ,  コンピュータビジョン ,  ヒント ,  深層学習 ,  アーキテクチャ