Defect pattern recognition on wafers using convolutional neural networks

薄脆饼 卷积神经网络 计算机科学 半导体器件制造 模式识别(心理学) 人工智能 晶圆制造 人工神经网络 电子工程 工程类 材料科学 光电子学
作者
Rui Wang,Nan Chen
出处
期刊:Quality and Reliability Engineering International [Wiley]
卷期号:36 (4): 1245-1257 被引量:36
标识
DOI:10.1002/qre.2627
摘要

Abstract In semiconductor manufacturing, wafer testing is performed to ensure the performance of each product after wafer fabrication. The wafer map is used to visualize the color‐coded wafer test results based on the locations. The defects on the wafer map may be randomly distributed or form clustered patterns. The various clustered defect patterns are usually caused by assignable faults. The identification of the patterns is thus important to provide valuable hints for the root causes diagnosis. Solving the problems helps improve the manufacturing processes and reduce costs. In this study, we present a novel convolutional neural network (CNN)–based method to automatically recognize the defect pattern on wafer maps. Our method uses polar mapping before the training of CNN to transform the circular wafer map into a matrix, which can be processed within CNN architecture. This procedure also reduces the input size and solves variations in wafer sizes and die sizes. To eliminate the effects of rotation, we apply data augmentation in the training of CNN. Experiments using the real‐world dataset prove the effectiveness and superiority of our method.
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