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王，C.-H。;王，S.-J。;W.-D.李。

半导体制造中空间缺陷模式的自动识别。 （英语） Zbl 1128.90465号

国际J.生产研究。 44，第23号，5169-5185（2006）.
总结：本研究提出了一种基于去噪和聚类技术的在线诊断系统，用于识别半导体制造的空间缺陷模式。如今，即使在几乎无尘的洁净室中使用高度自动化和精确监控的设施，并且由训练有素的工艺工程师操作，晶圆上的空间特征仍然无法避免。晶片上显示的典型缺陷模式，包括边缘环、线性划痕、区域型和混合型，通常包含重要信息，供质量工程师消除故障的根本原因。本文同时使用空间滤波器来判断输入数据是否包含任何系统聚类，并将其从噪声输入中提取出来。然后，采用模糊C均值（FCM）与层次链接相结合的集成聚类方案来分离各种类型的缺陷模式。此外，将基于两个聚类特征（凸度和特征值比）的决策树应用于分离模式，为质量工程师提供决策支持。实验结果表明，真实数据集和合成数据集都得到了成功的提取和分类。更重要的是，该方法有潜力进一步应用于其他行业，如液晶显示器（LCD）和等离子显示面板（PDP）。

MSC公司：

90B30型 生产模型
68吨10 模式识别、语音识别

关键词：

模式识别;分区聚类;层次聚类;数据挖掘
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.H.Wang}等人，《国际期刊生产研究》第44号，第23期，第5169页——第5185页（2006年；Zbl 1128.90465）
全文： 内政部

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