A Study on Classification of Micro-Cracks in Silicon Wafer Through the Fusion of Principal Component Analysis and Neural Network

서형준; 김경범

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자료유형: 학술저널

저자정보: 서형준 (한국교통대학교) 김경범 (한국교통대학교)

저널정보: Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.32 No.5

발행연도: 2015.5

수록면: 463 - 470 (8page)

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Solar cell is typical representative of renewable green energy. Silicon wafer contributes about 66 percent to its cost structure. In its manufacturing, micro-cracks are often occurred due to manufacturing process such as wire sawing, grinding and cleaning. Their detection and classification are important to process feedback information. In this paper, a classification method of micro-cracks is proposed, based on the fusion of principal component analysis(PCA) and neural network. The proposed method shows that it gives higher results than single application of two methods, in terms of shape and size classification of micro-cracks.

#Classification (분류) #Neural network (신경회로망) #Micro-Crack (마이크로크랙) #Silicon wafer (실리콘 웨이퍼) #Principal component analysis (주성분분석)

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Abdelhamid, M. / 2014 / Review of Microcrack Detection Techniques for Silicon Solar Cells / IEEE Journal of Photovoltaics 4(1):514~524

Chiou, Y. -C. / 2011 / Micro Crack Detection of Multi-Crystalline Silicon Solar Wafer using Machine Vision Techniques / Sensor Review 31(2):154~165

Ko, S. -S. / 2013 / Optical Inspection System with Tunable Exposure Unit for Micro-Crack Detection in Solar Wafers / Optik-International Journal for Light and Electron Optics 124(19):4030~4035

연정승 / 2011 / 태양전지 실리콘 웨이퍼에서의 레일리기준 기반 레이저산란 패턴 분석 및 결함 검출 / 한국정밀공학회지 28(5):606~613

Byelyayev, A. / 2005 / Stress Diagnostics and Crack Detection in Full-size Silicon Wafers using Resonance Ultrasonic Vibrations

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