| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2020-02-20 |
| タイトル |
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タイトル |
CNNを用いたLSIレイアウト画像の分類手法の検討 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
高信頼化技術 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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首都大学東京システムデザイン研究科 |
| 著者所属 |
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首都大学東京システムデザイン研究科 |
| 著者所属 |
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首都大学東京システムデザイン研究科 |
| 著者所属 |
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首都大学東京システムデザイン学部 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Electrical Eng. and Sci., Tokyo Metropolitan University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Electrical Eng. and Sci., Tokyo Metropolitan University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Electrical Eng. and Sci., Tokyo Metropolitan University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Tokyo Metropolitan University |
| 著者名 |
村川, 魁
藤田, 樹
永村, 美一
福本, 聡
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| 著者名(英) |
Kai, Murakawa
Itsuki, Fujita
Yoshikazu, Nagamura
Satoshi, Fukumoto\n
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
現在，半導体集積回路 (以下,LSI) は種々の工業製品や社会インフラの構成に不可欠であり，その信頼性を確保することは重要である. LSI に不良が生じる原因は多岐にわたるが，回路レイアウトに起因する問題が少なくない．設計基準を順守した回路レイアウトであっても製造過程で不良を発生させることがある．本研究では，LSI の不具合を予測することを目的として AI 技術を用いて回路レイアウトを解析する技術について検討した．今回は，回路レイアウト画像を CNN (畳み込みニューラルネットワーク) で分類するにあたり，入力画像にどのような処理を施すと精度が上がるのかを過学習という点に着目して考察した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11451459 |
| 書誌情報 |
研究報告システムとLSIの設計技術（SLDM）
巻 2020-SLDM-191,
号 11,
p. 1-6,
発行日 2020-02-20
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8639 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-SLDM20191011.pdf (2.9 MB)
