| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2023-03-16 |
| タイトル |
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タイトル |
CapsNetを用いた高解像度ウェハマップの欠陥パターン分類法におけるScratch再構成に関する考察 |
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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 |
システム設計・製造関連手法 |
| 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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東京都立大学大学院システムデザイン研究科電子情報システム工学域 |
| 著者所属 |
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東京都立大学大学院システムデザイン研究科電子情報システム工学域 |
| 著者所属 |
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日本大学 生産工学部 |
| 著者所属 |
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東京都立大学大学院システムデザイン研究科電子情報システム工学域 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Systems Design, Department of Electrical Engineering and Computer Science, Tokyo Metropolitan University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Systems Design, Department of Electrical Engineering and Computer Science, Tokyo Metropolitan University |
| 著者所属(英) |
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en |
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College of Industrial Technology, Nihon University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Systems Design, Department of Electrical Engineering and Computer Science, Tokyo Metropolitan University |
| 著者名 |
山中, 祐輝
永村, 美一
新井, 雅之
福本, 聡
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| 著者名(英) |
Yuki, Yamanaka
Yoshikazu, Nagamura
Masayuki, Arai
Satoshi, Fukumoto
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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 |
半導体集積回路の製造におけるウェハマップの欠陥パターンは，不良発生の原因究明のための重要な情報を有している．近年，機械学習を用いたその分類技術が多数提案されている．本研究では，CapsNet を用いてウェハ上の欠陥パターンを分類及び再構成した先行研究 [1] をさらに進めて，高解像度ウェハマップとして人工的に作成したオリジナルのデータセットにおける Scratch 欠陥パターンの再構成画像を正確に出力させることを目的とする．今回は，Scratch 欠陥パターンを 4 種類に分類し，それぞれの欠陥パターンに対する再構成画像の課題と CapsNet のデコーダの構造による影響について考察した． |
| 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 |
AN10096105 |
| 書誌情報 |
研究報告システム・アーキテクチャ（ARC）
巻 2023-ARC-252,
号 17,
p. 1-6,
発行日 2023-03-16
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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 |
2188-8574 |
| 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-ARC23252017.pdf (3.1 MB)
