晶圆表面缺陷模式识别的二维主成分分析卷积自编码器

计算机辅助设计与图形学学报页数： 12 2019-12-31

摘要：由于半导体制造过程的高度复杂性和动态性,各种过程故障通常导致晶圆表面出现各种缺陷模式.为了有效地识别晶圆表面缺陷模式从而及时地诊断和控制故障源,提出一种深度神经网络模型——二维主成分分析卷积自编码器(two-dimensional principal component analysis-based convolutional autoencoder, PCACAE).首先,提... （共12页）

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