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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김경범
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 한국교통대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
이 논문의 연구 히스토리 (5)
2016
실리콘웨이퍼 마이크로크랙 검출을 위한 반사경 기반 근적외선 조명계
김상연
,
금동민
,
김경범
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2016.11
학술대회자료
SVM 파라미터 기반 실리콘 웨이퍼 마이크로크랙의 분류율 고찰
김상연
,
김경범
한국정밀공학회 학술발표대회 논문집
2016.05
학술대회자료
SVM 기반 실리콘 웨이퍼 마이크로크랙의 분류 향상에 관한 연구
김상연
항공.기계설계학과 항공기계설계학 전공
2016.01
학위논문
실리콘 웨이퍼 마이크로크랙을 위한 대표적 분류 기술의 성능 평가에 관한 연구
김상연
,
김경범
반도체디스플레이기술학회지
2016.01
학술저널
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본 논문에서는 실리콘 웨이퍼 마이크로 크랙에 대하여 SVM을 적용해 분류율을 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다.
먼저, 실리콘 웨이퍼에 존재하는 마이크로크랙을 검출하기 위해 선행 연구에서 구성한 프로토타입 광학계를 이용하여 근적외선 기반 영상을 이용해 분류 실험 case Ⅰ을 진행하였고, 그 다음으로 새롭게 제작한 광학계를 이용하여 좀 더 높은 품질의 근적외선 영상을 이용해 분류 실험 case Ⅱ를 진행하였다. 분류 실험 case Ⅰ에서는 SVM 파라미터와 분류 학습 데이터와 입력 데이터의 구성조건이 분류율에 미치는 영향을 살펴보았고, 분류 실험 case Ⅱ에서는 좀 더 향상된 품질의 영상과 분류 클래스별로 군집화가 더 잘 이루어진 데이터를 적용했을 때 분류율에 미치는 영향을 살펴보았다.
마지막으로 분류 실험 case Ⅲ에서는 case Ⅰ, Ⅱ에 적용한 영상을 모두 적용하여 분류 실험을 진행하였다. 서로 다른 조건의 광학계로 획득한 영상을 통해 현장에서 데이터를 받을 때 조건을 간접적으로 반영하여 분류한 결과 만족할 만한 분류율을 획득할 수 있었다.
먼저, 실리콘 웨이퍼에 존재하는 마이크로크랙을 검출하기 위해 선행 연구에서 구성한 프로토타입 광학계를 이용하여 근적외선 기반 영상을 이용해 분류 실험 case Ⅰ을 진행하였고, 그 다음으로 새롭게 제작한 광학계를 이용하여 좀 더 높은 품질의 근적외선 영상을 이용해 분류 실험 case Ⅱ를 진행하였다. 분류 실험 case Ⅰ에서는 SVM 파라미터와 분류 학습 데이터와 입력 데이터의 구성조건이 분류율에 미치는 영향을 살펴보았고, 분류 실험 case Ⅱ에서는 좀 더 향상된 품질의 영상과 분류 클래스별로 군집화가 더 잘 이루어진 데이터를 적용했을 때 분류율에 미치는 영향을 살펴보았다.
마지막으로 분류 실험 case Ⅲ에서는 case Ⅰ, Ⅱ에 적용한 영상을 모두 적용하여 분류 실험을 진행하였다. 서로 다른 조건의 광학계로 획득한 영상을 통해 현장에서 데이터를 받을 때 조건을 간접적으로 반영하여 분류한 결과 만족할 만한 분류율을 획득할 수 있었다.
목차
Ⅰ. 서 론 11. 연구 배경 및 필요성 12. 연구 내용 3Ⅱ. 근적외선 기반 영상 특징 추출 및 선정 51. 근적외선 기반 영상 추출 51.1 근적외선 51.2 근적외선 광학계 81.3 마이크로크랙 시편 가공 102. 분류를 위한 영상의 특징 선정 112.1 Eigenvalue 132.2 Harris Coner point 142.3 SURF(Speeded Up Robust Feature) 19Ⅲ. SVM을 이용한 실리콘 웨이퍼 마이크로 크랙 분류 251. SVM(Support Vector Machine) 252. 다중 클래스 SVM 결정구조 362.1 One-to-one 363. 분류 실험 373.1 분류 실험 case Ⅰ 373.2 분류 실험 case Ⅱ 433.3 분류 실험 case Ⅲ 444. 분류 성능 고찰 45Ⅳ. 결론 47참 고 문 헌 48Abstract 52
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