論文の概要: Combining unsupervised and supervised learning in microscopy enables
defect analysis of a full 4H-SiC wafer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13353v1
- Date: Tue, 20 Feb 2024 20:04:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-22 18:10:45.096516
- Title: Combining unsupervised and supervised learning in microscopy enables
defect analysis of a full 4H-SiC wafer
- Title（参考訳）: 顕微鏡による教師なし学習と教師なし学習を組み合わせた4h-sicウェーハの欠陥解析
- Authors: Binh Duong Nguyen, Johannes Steiner, Peter Wellmann, Stefan Sandfeld
- Abstract要約: 自動画像解析パイプラインを作成するために,様々な画像解析とデータマイニング技術を組み合わせる。
これにより、KOHエッチングした4H-SiCウェハの顕微鏡画像中のすべての欠陥の型と位置を抽出することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Detecting and analyzing various defect types in semiconductor materials is an
important prerequisite for understanding the underlying mechanisms as well as
tailoring the production processes. Analysis of microscopy images that reveal
defects typically requires image analysis tasks such as segmentation and object
detection. With the permanently increasing amount of data that is produced by
experiments, handling these tasks manually becomes more and more impossible. In
this work, we combine various image analysis and data mining techniques for
creating a robust and accurate, automated image analysis pipeline. This allows
for extracting the type and position of all defects in a microscopy image of a
KOH-etched 4H-SiC wafer that was stitched together from approximately 40,000
individual images.
- Abstract（参考訳）: 半導体材料の種々の欠陥タイプの検出と解析は、基礎となるメカニズムの解明と製造プロセスの調整に重要な前提条件である。
欠陥を明らかにする顕微鏡画像の解析は、通常、セグメンテーションや物体検出のような画像解析を必要とする。
実験によって生成されるデータの恒久的な増加に伴い、これらのタスクを手動で処理することはますます不可能になる。
本研究では,様々な画像解析手法とデータマイニング手法を組み合わせて,ロバストで精度の高い自動画像解析パイプラインを構築する。
これにより、約4万枚の画像から縫合されたKOHエッチング4H-SiCウェハの顕微鏡画像中のすべての欠陥の型と位置を抽出することができる。
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