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J-GLOBAL ID：202002265138755582   整理番号：20A0377579

半導体製造におけるX線画像品質欠陥検出アルゴリズムの比較研究【JST・京大機械翻訳】

Comparison research on X-ray image quality defects detection algorithm in semiconductor manufacturing

著者 (2件)： Hou Hongyu (The Key Lab of the Ministry of Education for Process Control & Efficiency Engineering, The school of management Xi’an Jiaotong University,Xi’an,China) ,  Wu Feng (The Key Lab of the Ministry of Education for Process Control & Efficiency Engineering, The school of management Xi’an Jiaotong University,Xi’an,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： SMILE  ページ： 40-47  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 画像認識技術を通して製品品質欠陥を検出することは,知的製造のキー技術の1つであり,また,スマート工場を構築する企業のための重要なステップである。半導体企業のカプセル化段階において,チップの内部ワイヤボンディングは干渉を受けやすく,欠陥を生成することが容易である。企業は,それらを市場に向かわせることを避けるために,欠陥のあるチップを取り出す必要がある。従来の方法は,人工視覚検査を使用することであり,それは低い効率と高い労働コストをもたらす可能性があった。本研究は,画像処理技術に基づくマシンビジョン検出法を用いて,チップの欠陥を同定し,作業者の人工的検出作業を置き換えることを意図した。このような問題を解決するための2つのアルゴリズムを提案した。テンプレートマッチングアルゴリズム(TMA)は,チップが主に標準テンプレートに基づいて欠陥があるかどうかを決定することである。近傍比較アルゴリズム(NCA)は主にターゲットチップの欠陥を判断するために隣接チップの類似性を計算する。アルゴリズムをHalconソフトウェアによって実行した。ドイツ半導体会社は,著者らの研究を支援するために十分なサンプルを提供した。実験結果は,2つのアルゴリズムが特定の製品の欠陥検出に有効であることを示した。TMAの利点は処理速度にあるが,NCAの適用性と精度はより優れている。本研究において提案したアルゴリズムは,実際の検出プロセスに統合することによって企業のために使用することができた。Copyright 2020 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： *X線画像 ,  *故障検出 ,  ドイツ連邦共和国 ,  ソフトウェア ,  類似性 ,  画像処理 ,  ワイヤボンディング ,  労務費 ,  画像認識 ,  適応性 ,  *半導体 ,  *アルゴリズム ,  検出法
準シソーラス用語： マシンビジョン ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 半導体製造 ,  X線画像 ,  品質欠陥 ,  検出アルゴリズム ,  研究