論文の概要: YOLOv8 for Defect Inspection of Hexagonal Directed Self-Assembly Patterns: A Data-Centric Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15516v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 12:17:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 12:34:38.355560
• Title: YOLOv8 for Defect Inspection of Hexagonal Directed Self-Assembly Patterns: A Data-Centric Approach
• Title（参考訳）: ヘキサゴナル指向自己集合パターンの欠陥検査のためのYOLOv8:データ中心アプローチ
• Authors: Enrique Dehaerne, Bappaditya Dey, Hossein Esfandiar, Lander Verstraete, Hyo Seon Suh, Sandip Halder, Stefan De Gendt
• Abstract要約: 六角形接触孔DSAパターンのデータセットに対して,コヒーレントかつ完全ラベルを得る手法を提案する。 我々は、最先端のニューラルネットワークであるYOLOv8が、最終データセットで0.9mAP以上の欠陥検出精度を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.142308190194335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Shrinking pattern dimensions leads to an increased variety of defect types in semiconductor devices. This has spurred innovation in patterning approaches such as Directed self-assembly (DSA) for which no traditional, automatic defect inspection software exists. Machine Learning-based SEM image analysis has become an increasingly popular research topic for defect inspection with supervised ML models often showing the best performance. However, little research has been done on obtaining a dataset with high-quality labels for these supervised models. In this work, we propose a method for obtaining coherent and complete labels for a dataset of hexagonal contact hole DSA patterns while requiring minimal quality control effort from a DSA expert. We show that YOLOv8, a state-of-the-art neural network, achieves defect detection precisions of more than 0.9 mAP on our final dataset which best reflects DSA expert defect labeling expectations. We discuss the strengths and limitations of our proposed labeling approach and suggest directions for future work in data-centric ML-based defect inspection.
• Abstract（参考訳）: パターン寸法の縮小は半導体デバイスにおける様々な欠陥タイプをもたらす。 これは従来の自動欠陥検査ソフトウェアが存在しないdirected self-assembly(dsa)のようなパターン化アプローチの革新を促した。 機械学習に基づくSEM画像解析は、しばしば最高のパフォーマンスを示す教師付きMLモデルによる欠陥検査において、ますます人気のある研究トピックとなっている。 しかし、これらの教師付きモデルの高品質なラベル付きデータセットを得るための研究はほとんど行われていない。 本研究では,DSAの専門家による最小品質制御を必要としながら,六角形接触孔DSAパターンのデータセットのコヒーレントかつ完全ラベルを得る手法を提案する。 最新のニューラルネットワークであるYOLOv8は,DSAの専門家による欠陥ラベル付け期待を反映した最終データセット上で0.9mAP以上の欠陥検出精度を実現する。 提案手法の長所と短所について考察し,データ中心MLに基づく欠陥検査における今後の課題を提案する。

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