論文の概要: Automatic defect segmentation by unsupervised anomaly learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02998v1
• Date: Mon, 7 Feb 2022 08:33:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 16:40:18.216719
• Title: Automatic defect segmentation by unsupervised anomaly learning
• Title（参考訳）: 教師なし異常学習による自動欠陥分割
• Authors: Nati Ofir, Ran Yacobi, Omer Granoviter, Boris Levant and Ore Shtalrid
• Abstract要約: 我々のセグメンテーションの入力は、候補欠陥領域の走査電子顕微鏡(SEM)画像である。 クリーンな背景画像のデータセットを用いて、欠陥をセグメント化するためにU-net形状ネットワークをトレーニングする。 実験の結果,データセットに欠陥例がないにも関わらず,実際の欠陥を高品質にセグメント化することに成功していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5999777817331318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the problem of defect segmentation in semiconductor manufacturing. The input of our segmentation is a scanning-electron-microscopy (SEM) image of the candidate defect region. We train a U-net shape network to segment defects using a dataset of clean background images. The samples of the training phase are produced automatically such that no manual labeling is required. To enrich the dataset of clean background samples, we apply defect implant augmentation. To that end, we apply a copy-and-paste of a random image patch in the clean specimen. To improve robustness to the unlabeled data scenario, we train the features of the network with unsupervised learning methods and loss functions. Our experiments show that we succeed to segment real defects with high quality, even though our dataset contains no defect examples. Our approach performs accurately also on the problem of supervised and labeled defect segmentation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では半導体製造における欠陥セグメント化の問題に対処する。 我々のセグメンテーションの入力は、候補欠陥領域の走査電子顕微鏡(SEM)画像である。 クリーンな背景画像のデータセットを用いて欠陥を分割するためにU-net形状ネットワークをトレーニングする。 トレーニングフェーズのサンプルは、手動ラベリングを必要としないように自動生成される。 クリーンな背景サンプルのデータセットを強化するために,欠陥インプラント拡張を適用した。 そこで本研究では,無作為な画像パッチのコピー&ペーストをクリーンな標本に適用する。 ラベルなしデータシナリオのロバスト性を改善するために,教師なし学習法と損失関数を用いてネットワークの特徴を訓練する。 我々の実験では、データセットに欠陥例がないにもかかわらず、実際の欠陥を高品質でセグメント化することに成功している。 提案手法は,教師付きおよびラベル付き欠陥分割の問題にも正しく対応している。

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