論文の概要: Automated Semiconductor Defect Inspection in Scanning Electron
Microscope Images: a Systematic Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08376v1
- Date: Wed, 16 Aug 2023 13:59:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-17 13:15:24.988055
- Title: Automated Semiconductor Defect Inspection in Scanning Electron
Microscope Images: a Systematic Review
- Title（参考訳）: 走査型電子顕微鏡画像における半導体欠陥の自動検査
- Authors: Thibault Lechien, Enrique Dehaerne, Bappaditya Dey, Victor Blanco,
Stefan De Gendt, Wannes Meert
- Abstract要約: 機械学習アルゴリズムは、半導体サンプルの欠陥を正確に分類し、特定するために訓練することができる。
畳み込みニューラルネットワークはこの点において特に有用であることが証明されている。
本稿では,SEM画像における半導体欠陥の自動検査の現状について概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.000199871624973
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: A growing need exists for efficient and accurate methods for detecting
defects in semiconductor materials and devices. These defects can have a
detrimental impact on the efficiency of the manufacturing process, because they
cause critical failures and wafer-yield limitations. As nodes and patterns get
smaller, even high-resolution imaging techniques such as Scanning Electron
Microscopy (SEM) produce noisy images due to operating close to sensitivity
levels and due to varying physical properties of different underlayers or
resist materials. This inherent noise is one of the main challenges for defect
inspection. One promising approach is the use of machine learning algorithms,
which can be trained to accurately classify and locate defects in semiconductor
samples. Recently, convolutional neural networks have proved to be particularly
useful in this regard. This systematic review provides a comprehensive overview
of the state of automated semiconductor defect inspection on SEM images,
including the most recent innovations and developments. 38 publications were
selected on this topic, indexed in IEEE Xplore and SPIE databases. For each of
these, the application, methodology, dataset, results, limitations and future
work were summarized. A comprehensive overview and analysis of their methods is
provided. Finally, promising avenues for future work in the field of SEM-based
defect inspection are suggested.
- Abstract（参考訳）: 半導体材料や装置の欠陥を検出するための効率的かつ正確な方法の必要性が高まっている。
これらの欠陥は、重大な故障やウエハ収率の限界を引き起こすため、製造プロセスの効率に有害な影響を及ぼす可能性がある。
ノードやパターンが小さくなるにつれて、走査電子顕微鏡(SEM)のような高解像度イメージング技術でさえ、感度レベルに近い動作や、異なる下層やレジスト材料の物理的特性の変化によるノイズ画像を生成する。
この固有のノイズは、欠陥検査の主要な課題の1つです。
有望なアプローチの1つは、半導体サンプルの欠陥を正確に分類し見つけられるように訓練できる機械学習アルゴリズムの使用である。
近年,畳み込みニューラルネットワークが特に有用であることが証明されている。
この体系的レビューは、最新の技術革新や開発を含む、sem画像における半導体欠陥の自動検査の状況の概要を提供する。
IEEE XploreとSPIEデータベースにインデックスされた38の出版物がこのトピックで選ばれた。
これらのそれぞれについて、アプリケーション、方法論、データセット、結果、制限、今後の作業が要約された。
それらの方法の概要と分析について概説する。
最後に,SEMに基づく欠陥検査の分野における今後の課題について提案する。
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