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J-GLOBAL ID：201902284828849148   整理番号：19A2695761

装置QCデータを用いたVMによる画像センサにおける欠陥数の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of the Number of Defects in Image Sensors by VM Using Equipment QC Data

著者 (3件)： Okazaki Toshiya (Sony Semiconductor Manufacturing Corporation, Kumamoto, Japan) ,  Okusa Kosuke (Department of Communication Design Science, Faculty of Design, Kyushu University, Fukuoka, Japan) ,  Yoshida Kyo (Sony Semiconductor Manufacturing Corporation, Kumamoto, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing  (IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing)
巻： 32  号： 4  ページ： 434-437  発行年： 2019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： 装置QCデータを用いて画像センサの欠陥数を予測する方法と評価結果について述べた。仮想計測(VM)モデルは,寸法や電気特性などの測定可能な値に主に使用されている。ここでは,計数可能な値を予測するために,部分最小二乗(PLS)回帰の代わりに,変数選択のための回帰ツリーと段階的AICおよび回帰のための一般化線形モデルを用いた。結果は,従来の方法と比較して予測性能の改善を示した。この方法は,欠陥や塵埃粒子などの他の計数値を予測するために使用できる。Copyright 2019 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： 電気特性 ,  *イメージセンサ ,  部分最小二乗法 ,  変数選択
準シソーラス用語： 予測性能 ,  一般化線形モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G)

タイトルに関連する用語 (4件)： QC ,  画像センサ ,  欠陥 ,  予測