論文の概要: Machine Learning Techniques for Identifying the Defective Patterns in Semiconductor Wafer Maps: A Survey, Empirical, and Experimental Evaluations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10705v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 14:46:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 19:37:30.139613
• Title: Machine Learning Techniques for Identifying the Defective Patterns in Semiconductor Wafer Maps: A Survey, Empirical, and Experimental Evaluations
• Title（参考訳）: 半導体ウェハマップにおける欠陥パターン同定のための機械学習技術:調査,実証,実験による評価
• Authors: Kamal Taha
• Abstract要約: 本論文は, ウェーハ欠陥検出の領域における各種MLアルゴリズムの利点, 限界, および潜在的な応用について, 詳細な分析を行う。 提案する方法論の革新的な分類法は、より洗練されたカテゴリと技法にアルゴリズムの詳細な分類を提供する。 本論文は, ウェハ欠陥同定技術の将来展望を照らし, 潜在的な進歩とさらなる研究の機会について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8702432681310399
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This survey paper offers a comprehensive review of methodologies utilizing machine learning (ML) techniques for identifying wafer defects in semiconductor manufacturing. Despite the growing body of research demonstrating the effectiveness of ML in wafer defect identification, there is a noticeable absence of comprehensive reviews on this subject. This survey attempts to fill this void by amalgamating available literature and providing an in-depth analysis of the advantages, limitations, and potential applications of various ML algorithms in the realm of wafer defect detection. An innovative taxonomy of methodologies that we present provides a detailed classification of algorithms into more refined categories and techniques. This taxonomy follows a four-tier structure, starting from broad methodology categories and ending with specific sub-techniques. It aids researchers in comprehending the complex relationships between different algorithms and their techniques. We employ a rigorous empirical and experimental evaluation to rank these varying techniques. For the empirical evaluation, we assess techniques based on a set of four criteria. The experimental evaluation ranks the algorithms employing the same sub-techniques, techniques, sub-categories, and categories. This integration of a multi-layered taxonomy, empirical evaluations, and comparative experiments provides a detailed and holistic understanding of ML techniques and algorithms for identifying wafer defects. This approach guides researchers towards making more informed decisions in their work. Additionally, the paper illuminates the future prospects of ML techniques for wafer defect identification, underscoring potential advancements and opportunities for further research in this field
• Abstract（参考訳）: 本稿では,半導体製造におけるウエハ欠陥の同定に機械学習(ML)技術を用いた方法論の総合的なレビューを行う。 ウェハ欠陥同定におけるmlの有効性を実証する研究が増えているにもかかわらず、本研究の包括的なレビューは明らかでない。 この調査は、利用可能な文献を要約し、ウェハ欠陥検出の領域における様々なMLアルゴリズムの利点、限界、および潜在的な応用の詳細な分析を提供することによって、この空白を埋めようとしている。 提案する方法論の革新的な分類法では,より洗練されたカテゴリと手法に詳細なアルゴリズムを分類する。 この分類は、幅広い方法論のカテゴリから始まり、特定のサブテクニックで終わる4層構造に従う。 異なるアルゴリズムとその技術の間の複雑な関係を理解するのに役立つ。 我々は,これらの異なる手法をランク付けするために,厳密な経験的および実験的評価を行っている。 実証評価では,4つの基準のセットに基づいて手法を評価する。 実験評価では、同じサブテクニック、テクニック、サブカテゴリ、カテゴリを使用するアルゴリズムをランク付けした。 この多層分類、経験的評価、比較実験の統合は、ウェハ欠陥を特定するためのML技術とアルゴリズムの詳細な理解を提供する。 このアプローチは、研究者がよりインフォームドな意思決定を行うことを導く。 さらに,本論文は,ウェハ欠陥同定技術の将来展望を照らし,今後の展望と今後の研究機会について述べる。

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