[2K1-GS-10] AI応用：気象・流体

[2K1-GS-10-04] 流体シミュレーションに対する高精度画像分類手法の提案

〇森 夕海¹、幸田 みゆき¹、杉田 智彦¹、ウン ユーヤン¹ (1. キオクシア株式会社)

キーワード：クラスタリング、シミュレーション画像、教師なし学習

近年、半導体製造工程の複雑化に伴い、製造装置の高精度な最適化が求められてきている。例えばWETエッチング装置では、処理槽内の位置において薬液の流れが不均一となることにより、ウエハ間のエッチング量のばらつきを生じさせるという課題がある。我々は装置内の薬液の流れを安定させるために、流体シミュレーション画像のクラスタリングの高精度化を検討した。従来のAutoencoderを用いた手法では十分なクラスタリング精度が得られておらず、かつ処理槽内位置情報を考慮できていなかった。そこで本稿では装置内位置情報を考慮した画像合成手法とIDFD(Instance Discrimination and Feature Decorrelation)を用いた画像クラスタリング手法を提案する。本手法により、クラスタリング精度の指標の1つであるシルエット係数が0.11から0.57に改善したため、有効な手法であることが確認できた。