[C-1-5] Discrimination of Concave and Convex Defects on Dielectric Surface Using Optical Linear Discriminant Filter and Neural Network
この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。
Keywords:波動情報処理、線形判別分析、逆散乱解析、境界要素法、回折光学素子
半導体表面・内部に微細な欠陥が混入すると歩留まりが低下する。そのため、半導体表面・内部の状態を検査することが必要である。我々は、物体からの散乱光をフィルタ(optical linear discriminant filter: OLDF)に通し,欠陥の凹凸を光強度値から識別するシステムを検討している。本研究では,2種類のOLDFとニューラルネットワークを組み合わせることでより高精度に識別可能な計測法を提案する。OLDFを1枚のみ利用した場合の識別率は1枚目86.4%,2枚目74.6%となったのに対して,識別率90.4%と改善したことを確認した。
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