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J-GLOBAL ID：202202215464206027   整理番号：22A0889106

高次元試験データに基づく半導体チップ品質分析【JST・京大機械翻訳】

Semiconductor chip’s quality analysis based on its high dimensional test data

著者 (2件)： Kai Sun (Microwave Device and Integrated Circuits Laboratory, Institute of Microelectronics of Chinese Academy of Sciences, Beijing, People’s Republic of China) ,  Jin Wu (Microwave Device and Integrated Circuits Laboratory, Institute of Microelectronics of Chinese Academy of Sciences, Beijing, People’s Republic of China)
資料名： Annals of Operations Research  (Annals of Operations Research)
巻： 311  号： 1  ページ： 183-194  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0444A  ISSN： 0254-5330  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 半導体チップは通常,その品質を保証するために数千の試験パラメータを持つ。したがって,チップの試験データセットのバッチは,数千のフロートデータを含む。この試験データを扱う主要な目標は,故障パラメータ分布を得て,チップの品質を判断することである。それは,試験データセットの大規模で複雑な関係のため,挑戦である。本論文は,品質理論と科学的データ可視化をメッシュ化することによって,試験データセットを分析する新しい方法を示した。最初に,試験データセットを品質分類器行列Qに転送し,一連の品質領域を品質理論に基づいて定義し,試験データセットを異なるグループに分類し,それらを様々な数でマークするベースラインである。第2に,品質スペクトルを形成し,RGB色モデルに基づく色則を定義し,品質分類器行列Qをカラー化した。したがって,チップの品質分布を,品質スペクトルを通して観察することができた。さらに,品質スペクトルを分析することによって,チップの品質は定量的であり,故障診断はデータ基礎を持っている。1つの事例を,提案方法の適切性を例証するために含んだ。Copyright The Author(s) 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質管理 ,  故障 ,  *データ ,  *品質 ,  分布 ,  故障診断 ,  *試験 ,  スペクトル ,  電子技術 ,  データ処理 ,  フロート ,  *高次元 ,  *半導体チップ
準シソーラス用語： *試験データ ,  データ可視化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： データ処理 ,  品質スペクトル ,  産業エレクトロニクス ,  品質管理

分類 (2件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 高次元 ,  試験データ ,  半導体チップ ,  分析