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由于半導體制造過程的高度復雜性和動態(tài)性，各種過程故障通常導致晶圓表面出現(xiàn)各種缺陷模式。為了有效地識別晶圓表面缺陷模式從而及時地診斷和控制故障源，提出一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型——二維主成分分析卷積自編碼器（two- dimensional principal component analysis- based convolutional autoencoder， PCACAE）。首先，提出一種基于改進的二維主成分分析算法（ conditional2DPCA， C2DPCA）的圖像卷積核，形成 PCACAE的第1個卷積層;其次，對卷積輸出進行池化操作并卷積編碼重構，構建一個卷積編碼器，并提取其編碼部分作為 PCACAE的第2層卷積層的初始化權值，從而形成一個深度網(wǎng)絡模型，實現(xiàn)晶圓圖像的特征學習;最后， PCACAE網(wǎng)絡進行訓練微調(diào)得到最終網(wǎng)絡模型。將 PCACAE應用于WM81K晶圓圖像數(shù)據(jù)庫并與其他算法進行對比測試，實驗結果表明， PCACAE在晶圓表面缺陷識別上的性能優(yōu)于其他經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型（如 Googlenet， Densnet等），從而驗證了該方法的有效性與工業(yè)可應用性。
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