論文の概要: Deep Learning-Based Defect Classification and Detection in SEM Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13505v1
- Date: Mon, 20 Jun 2022 16:34:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-04 01:21:00.707187
- Title: Deep Learning-Based Defect Classification and Detection in SEM Images
- Title（参考訳）: 深層学習に基づくsem画像の欠陥分類と検出
- Authors: Bappaditya Deya, Dipam Goswamif, Sandip Haldera, Kasem Khalilb,
Philippe Leraya, and Magdy A. Bayoumi
- Abstract要約: 特に、異なるResNet、VGGNetアーキテクチャをバックボーンとして使用するRetinaNetモデルをトレーニングする。
そこで本研究では,異なるモデルからの出力予測を組み合わせることで,欠陥の分類と検出に優れた性能を実現するための選好に基づくアンサンブル戦略を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9206693386750882
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This proposes a novel ensemble deep learning-based model to accurately
classify, detect and localize different defect categories for aggressive
pitches and thin resists (High NA applications).In particular, we train
RetinaNet models using different ResNet, VGGNet architectures as backbone and
present the comparison between the accuracies of these models and their
performance analysis on SEM images with different types of defect patterns such
as bridge, break and line collapses. Finally, we propose a preference-based
ensemble strategy to combine the output predictions from different models in
order to achieve better performance on classification and detection of defects.
As CDSEM images inherently contain a significant level of noise, detailed
feature information is often shadowed by noise. For certain resist profiles,
the challenge is also to differentiate between a microbridge, footing, break,
and zones of probable breaks. Therefore, we have applied an unsupervised
machine learning model to denoise the SEM images to remove the False-Positive
defects and optimize the effect of stochastic noise on structured pixels for
better metrology and enhanced defect inspection. We repeated the defect
inspection step with the same trained model and performed a comparative
analysis for "robustness" and "accuracy" metric with conventional approach for
both noisy/denoised image pair. The proposed ensemble method demonstrates
improvement of the average precision metric (mAP) of the most difficult defect
classes. In this work we have developed a novel robust supervised deep learning
training scheme to accurately classify as well as localize different defect
types in SEM images with high degree of accuracy. Our proposed approach
demonstrates its effectiveness both quantitatively and qualitatively.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,アグレッシブピッチと薄型レジスト(High NAアプリケーション)の異なる欠陥カテゴリを正確に分類,検出,ローカライズする,新しいアンサンブル深層学習モデルを提案する。
特に、異なるResNet、VGGNetアーキテクチャをバックボーンとして使用するRetinaNetモデルをトレーニングし、これらのモデルの精度と、ブリッジ、ブレーク、ライン崩壊といった異なるタイプの欠陥パターンを持つSEM画像におけるそれらの性能解析の比較を示す。
最後に,異なるモデルからの出力予測を組み合わせることで,欠陥の分類と検出の精度を向上させるための選好に基づくアンサンブル戦略を提案する。
CDSEM画像は本質的にかなりのノイズを含むため、詳細な特徴情報はノイズによって隠蔽されることが多い。
特定のレジストプロファイルでは、マイクロブリッジ、フットリング、ブレイク、および可能性のあるブレークゾーンを区別することが課題である。
そこで我々は, 教師なし機械学習モデルを用いて, SEM画像から偽陽性の欠陥を除去し, 構造画素に対する確率的雑音の影響を最適化し, 精度向上と欠陥検査の強化を実現した。
我々は,同じ訓練モデルで欠陥検査を繰り返すとともに,従来のノイズ/デノベート画像ペアの手法と対比して,ロバスト性と精度の比較分析を行った。
提案手法は,最も難解な欠陥クラスの平均精度測定値(mAP)の改善を示す。
本研究では,SEM画像の様々な欠陥型を高精度に分類し,高精度に局所化するための,頑健な教師付き深層学習訓練手法を開発した。
提案手法は定量的にも定性的にも有効性を示す。
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