半導体製造データ分析への無限隠れMarkov確率場モデルの応用(機械学習応用,テキスト・Webマイニング,一般)
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概要
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半導体の製造プロセスはいくつもの検査プロセスを踏み,非常に時間とコストのかかるプロセスであり,検査コストの削減が望まれる.本報告では,Chatzis and Tsechpenakisで提案されている無限隠れMarkov確率場(Infinite Hidden Markov Random Field, iHMRF)モデルに基づいて,ウェハ上の限られた位置のチップ検査データから空間的な従属性を捉え,それ以外の位置に対する結果を推定する方法について述べる.この方法により,少数のチップのみ検査してそれ以外のチップの検査を省略することで検査コストの削減が期待される.
- 2011-03-21
著者
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新垣 隆生
(株)東芝研究開発センター
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植野 研
株式会社東芝研究開発センターシステム技術ラボラトリー
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植野 研
(株)東芝研究開発センターシステム技術ラボラトリー
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新垣 隆生
(株)東芝研究開発センターシステム技術ラボラトリー
-
榊原 静
(株)東芝研究開発センターシステム技術ラボラトリー
-
榊原 静
(株)東芝
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