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  1. 研究報告
  2. システムとLSIの設計技術(SLDM)
  3. 2023
  4. 2023-SLDM-204

レイアウト起因LSI欠陥検出における欠陥モデルとデータ拡張の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228900
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228900
4db8ed62-7a94-4162-9edb-068cc94159cb
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLDM23204033.pdf IPSJ-SLDM23204033.pdf (2.4 MB)
Copyright (c) 2023 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
SLDM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-11-10
タイトル
タイトル レイアウト起因LSI欠陥検出における欠陥モデルとデータ拡張の検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 高信頼LSI設計と評価
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東京都立大学大学院システムデザイン研究科
著者所属
東京都立大学大学院システムデザイン研究科
著者所属
日本大学生産工学部
著者所属
東京都立大学システムデザイン学部
著者名 杉岡, 拓海

× 杉岡, 拓海

杉岡, 拓海

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永村, 美一

× 永村, 美一

永村, 美一

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新井, 雅之

× 新井, 雅之

新井, 雅之

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福本, 聡

× 福本, 聡

福本, 聡

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 半導体集積回路において,欠陥の原因を特定することはその信頼性を確保するうえで重要である.回路レイアウトに起因する欠陥に対して,畳込みニューラルネットワーク(CNN) を使用しレイアウトごとの危険性を判定する手法が提案されている.CNN の学習に際しては膨大な量のデータが必要となるが,開発初期段階においてはデータ量が少ないため,データ拡張手法についていくつかの研究が行われている.本研究では,レイアウト起因欠陥モデル画像を対象として,極少数の欠陥モデル画像から FSGAN を用いて CNN 学習データの拡張を行う手法について検討した.新たな欠陥画像モデルとして,特定のスタンダードセルに見立てたものをドットパターンではなく特定の M2 層と M3 層のそれぞれの一部分とし,この二つの配置の仕方により欠陥の有無を区別することとした.新たなモデルで評価を行ったところ,元の欠陥画像 20 枚をもとに FSGAN によって拡張したデータで学習させた CNN において,分類精度 86% が得られた.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
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 2023-SLDM-204, 号 33, p. 1-5, 発行日 2023-11-10
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8639
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:40:42.028333
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