博碩士論文 108521051 詳細資訊




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姓名 楊淳涵(Chun-Han Yang)  查詢紙本館藏   畢業系所 電機工程學系
論文名稱 隨機合成晶圓圖基於良率、隨機性及相似度之主成份的聚類分析
(Principle Component Cluster Analysis of Synthetic Wafer Maps Based on Yield, Randomness and Similarity.)
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摘要(中) 在本篇論文中,我們討論在兩個部分,一個是晶圓圖的多變量分析,另一個是模型分析以及實驗結果。在本篇研究中,我們先透過預備知識了解良率、 B-score及相似度的參數性質,接著,在晶圓圖的多變量分析中,我們運用良率、B-score以及相似度這三個變數來進行主成份分析最後再利用K-medoids分群法進行分群來表示多變量分析之成果。
再來我們利用晶圓圖的多變量分析的步驟,去對自製的合成特殊晶圓圖做實驗,在合成的晶圓中,我們使用 系統性 錯誤樣態的 晶圓圖作分析,其錯誤樣態含有Center、Donut、Scratch、Edge-Ring、Edge-Loc以及Loc我們將每個錯誤樣態的晶圓圖分別製成不同良率、不同大小的晶圓圖進行討論。
最後我們將所實驗的步驟應用到真實晶圓,此真實晶圓為台積電提供的 WM-811K晶圓資料庫所標記錯誤樣態的172K拿來使用,進而討論在真實晶圓中的應用情形。
摘要(英) In this paper, we discuss two parts. First, we focus multivariate analysis of wafer maps. Second part is model analysis and the results of experiment. In this research, we should know yield, B-score and similarity according to previous research. Then, we use above three variables to do multivariate analysis. Last but not least, we use K-medoids cluster to grouping the data what we get in previous analysis.
Second part, we use first part steps to test synthetic wafer maps. We use synthetic wafer maps which are symptomatic, including Center, Donut, Scratch, Edge-Ring, Edge-Loc and Loc. Each failure type wafer maps are produced in different yields and die sizes respectively.
Finally, we apply our experiment steps to real world wafer maps which are produced by TSMC WM-811K database which is contained labeled wafer map lots in 172K. We discuss the situations in real world wafer maps.
關鍵字(中) ★ 晶圓圖
★ 錯誤樣態
★ 多變量分析
★ 叢聚分析
關鍵字(英)
論文目次 中文摘要 i
Abstract ii
致謝 iii
目錄 iv
圖目錄 v
表目錄 vii
第一章 緒論 1
1-1 前言 1
1-2 研究動機 2
1-3 研究方法 4
1-4 論文架構 5
第二章 預備知識 6
2-1 相關研究 6
2-2 特徵參數 8
2-3 相似度 13
2-4 卜瓦松機率模型 15
2-5 群聚演算法DBSCAN 16
2-6 聚類分析法 19
第三章 晶圓圖之多變量分析 21
3-1 圖像處理法 21
3-2 晶圓圖資料處理 22
3-3 主成份分析 23
3-4 分群法K-medoids 25
第四章 模型分析與實驗結果 27
4-1 模型建立 27
4-2 模型分析 29
4-3 原始資料分析WM811K 37
第五章 結論 41
參考文獻 42
參考文獻 [1] Ming-Ju Wu, Jyh-Shing Roger Jang, and Jui-Long Chen, “Wafer Map Failure Pattern Recognition and Similarity Ranking for Large-Scale Data Sets”, IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, Vol 28, pp. 1-12, Feb. 2015.
[2] Mill-Jer Wang, Yen-Shung Chang, J.E. Chen, Yung-Yuan Chen, and Shaw-Cherng Shyu, “Yield Improvement by Test Error Cancellation”, Asian Test Symposium (ATS′96), pp.258-260, Nov. 1996.
[3] Takeshi Nakazawa, and Deepak V. Kulkarni, “Wafer Map Defect Pattern Classification and Image Retrieval Using Convolutional Neural Network”, IEEE Transaction on Semiconductor Manufacturing, Vol 31, pp. 309-314, May. 2018.
[4] Jwu E Chen, Tung-Ying Lu, and Hsing-Chung Liang, “Testing the Spatial Pattern Randomness on Wafer Maps”, VLSI Test Technology Workshop (VTTW), Jul. 2019.
[5] Cheng-Yan Wu, “Applications of Yield and Randomness Homogeneity Tests to Wafer Map Analysis”, M.S. thesis, Dept. Electron. Eng., National Central University, Taoyuan, Taiwan (R.O.C.), Jan. 2020.
[6] Ming-Ju Wu, Jyh-Shing R. Jang, Jui-Long Chen, “Wafer Map Failure Pattern Recognition and Similarity Ranking for Large-Scale Data Sets”, IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, Vol 28, pp. 1-12, Feb. 2015.
[7] Ya-Hsuan Wu, “Wafer Map Partition Analysis to Enhance Systematic Error Resolution”, M.S. thesis, Dept. Electron. Eng., National Central University, Taoyuan, Taiwan (R.O.C.), Apr. 2018.
[8] Tung-Ying Lu, “Application of Wafer Map Partition Analysis to Enhance the Salient Pattern Identification”, M.S. thesis, Dept. Electron. Eng., National Central University, Taoyuan, Taiwan (R.O.C.), Oct. 2019.
[9] T. Hsieh, C. Liao, Y. Huang and C. Chien, "A new morphology-based approach for similarity searching on wafer bin maps in semiconductor manufacturing," Proceedings of the 2012 IEEE 16th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD), Wuhan, 2012, pp. 869-874, doi: 10.1109/CSCWD.2012.6221923.
43
[10] 林敬儒林敬儒,“Identification of the Classifier for the Pattern of Spatial Randomness”, 碩士論文﹐中央大學﹐2018.
指導教授 陳竹一 審核日期 2022-7-29
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