Apr, 2024

面向基于 SEMI-SuperYOLO-NAS 的高数值孔径 EUVL 的半导体缺陷检测的改进

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TL;DR该研究提出了一个可提高成像工具缺陷检测吞吐量的 ADCD 框架，该框架通过在低分辨率图像中检测纳米级缺陷实例来解决高深度聚焦挑战，并通过 SR 辅助分支实现不同分辨率图像上的缺陷检测推断，无需明确训练。
high-na euvl technologysemiconductor defect inspectionadcd frameworksr-assisted branchzero-shot inference
发现论文，激发创造
  • 基于半扩散模型的半导体缺陷分类和分割方法 (SEMI-DiffusionInst)

    本研究针对制造领域中先进节点技术中扫描电子显微镜图像的缺陷检测问题，提出了一个名为 “SEMI-DiffusionInst” 的新的半导体缺陷检测框架，并证明了该方法可以准确地检测并划分缺陷图案

    Jul, 2023

  • SEMI-CenterNet: 半导体缺陷检查的机器学习促进方法

    本研究提出了基于深度学习的半导体缺陷检测方法 SEMI-CenterNet，在 SEM 图像中实现了缺陷的高效定位和分类，并显著改善了推断时间。通过在两个数据集上训练和使用自定义 SEM 数据集的迁移学习，减少了传统训练方法所需的训练时间，获得了最佳的平均精确度。

    Aug, 2023

  • 基于深度学习的扫描电子显微镜图像缺陷分类和检测：一种 Mask R-CNN 方法

    本研究展示了将深度学习算法 Mask-RCNN 应用于半导体缺陷检测领域，通过改进缺陷实例分割技术，成功地检测和分割在半导体制造过程中不同类型的随机缺陷图案，并且可以精确计算缺陷表面积和数量。

    Nov, 2022

  • 基于数据的方法的六边形定向自组装图案缺陷检测的 YOLOv8

    通过提出一种方法，我们展示了在获取高质量标签的过程中，使用神经网络 YOLOv8 可以实现对六边形接触孔 DSA 模式的缺陷检测，并讨论了我们的标签方法的优势和局限性，为以数据为中心的基于机器学习的缺陷检验提出了未来研究的方向。

    Jul, 2023

  • 利用切片辅助超推理和优化策略提升先进集成电路节点缺陷检测和分类方法

    半导体制造中的光刻术通常是界定最小模式尺寸的制造步骤，在最近几年中，高数值孔径极紫外光刻术 (high-NA EUVL) 的发展取得了进展，承诺推动模式缩小 (2 纳米节点及以上)。然而，高数值孔径导致了随机缺陷的显著增加和缺陷检测的复杂性增加。本研究探讨了利用切片辅助的超推理 (SAHI) 框架改进当前技术的方法。通过在扫描电子显微镜 (SEM) 图像的增大尺寸切片上进行推理，改进了目标检测器的感知域，提高了小缺陷实例的检测。首先，在以前研究过的半导体数据集上对各种配置进行了基准测试，并且证明了 SAHI 方法可以将小型缺陷的检测能力提高约 2 倍。接下来，我们还展示了 SAHI 的应用可以在新的测试数据集上实现完美的检测率，即使在训练过程中未遇到的情况下，之前训练的模型也无法做到。最后，我们提出了 SAHI 的扩展版本，即在不明显降低真阳性预测的情况下，消除了假阳性预测。

    Nov, 2023

  • 混合经典量子深度学习在半导体缺陷检测中的应用

    本文提出使用量子计算技术的经典量子混合算法来进行近期量子处理器上的深度学习，以实现损伤芯片的缺陷学习和缺陷检查，保护环境免受二氧化碳排放和能源消耗的影响。同时探讨使用不同表达能力和纠缠容量的参数化量子电路，可用于构建一条未来的路线图，将基于电路的量子深度学习应用于半导体缺陷检测。

    Aug, 2022

  • AI 引导下的缺陷检测技术模拟单晶金刚石生长

    通过利用原位光学图像识别可见的宏观缺陷状态特征，本文详细介绍了利用语义分割方法进行缺陷分割的方法，并采用基于 YOLOV3 和 DeeplabV3plus 架构的深度学习算法，在钻石生长的过程中取得了很好的准确性。

    Apr, 2024

  • 深度学习实现亚距离限制扫描超透镜显微镜的大景深图像

    使用深度学习构建的扫描超透镜显微镜 (SSUM) 系统通过光学超分辨率图像和扫描电子显微镜 (SEM) 领域图像之间的映射关系，将光学超分辨率图像转化为类似 SEM 的具有大景深的图像，其在图像转换中表现出色，重构结果具有高层次的细节，适用于芯片级缺陷检测、生物样品分析、法医学以及其他各个领域。

    Oct, 2023

  • 扫描电子显微镜图像中的自动半导体缺陷检测：系统综述

    半导体材料和器件中检测缺陷的高效准确方法需求日益增长。这篇文章通过对 38 篇相关研究论文进行系统回顾，全面总结了基于扫描电子显微镜图像的自动化半导体缺陷检测的现状，包括最新创新和发展，提供了方法的综合概述和分析，并对未来工作提出了有希望的方向。

    Aug, 2023

  • 深度学习去噪辅助薄阻抗低信噪比 (SEM) 图像中的粗糙度测量提取：与 SMILE 的分析

    使用深度学习去噪技术，提高高数值孔径极紫外光刻工艺中扫描电子显微镜图像的信噪比，从而实现薄光刻胶粗糙度的准确测量。

    Oct, 2023