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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김상연 (한국교통대학교 대학원) 김경범 (한국교통대학교 항공.기계설계학과)
저널정보
한국반도체디스플레이기술학회 반도체디스플레이기술학회지 반도체디스플레이기술학회지 제15권 제3호
발행연도
2016.1
수록면
6 - 11 (6page)

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Silicon wafer is one of main materials in solar cell. Micro-cracks in silicon wafer are one of reasons to decrease efficiency of energy transformation. They couldn't be observed by human eye. Also, their shape is not only various but also complicated. Accordingly, their shape classification is absolutely needed for manufacturing process quality and its feedback. The performance of typical classification techniques which is principal component analysis(PCA), neural network, fusion model to integrate PCA with neural network, and support vector machine(SVM), are evaluated using pattern features of micro-cracks. As a result, it has been confirmed that the SVM gives good results in micro-crack classification.

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