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 过去台积电的制程工程师每天都要耗费不少时间检视不良晶粒的分布图。 而随着台积电的产能规模越来越大,工程师耗费在这上面的时间也越多。 张智星指出,根据台积电当时提供的数据,2013年第一季,该公司总共生产了388万片晶圆,相当于每天产出4.3万片晶圆。 这意味着当时台积电的工程团队每天得看4.3万张分布图,耗费的人力跟时间是相当可观的。 而随着台积电的产能规模越来越大,这项成本花费只会更高。

  也因为如此,台积电很早就开始把脑筋动到机器学习上,因为图形辨识跟分类,正是机器学习最擅长的应用。 若能成功导入,每年可以省下至少100万美元以上的人力成本。

  张智星表示,因为他的主要研究领域是信息工程,对半导体制程所知有限,因此在与台积电合作的过程中,只专注在图像辨识上。 在他的研究团队拿到台积电提供的数据集之后,就开始分析,这些缺陷分布图究竟有那些特征,是可以被萃取出来的。

  其中,最直观的就是图形的轮廓,这是人类的眼睛一眼就能看出的特征。 但还有其他不那么直观的特征可以利用,例如雷登变换(Radon Transform)。 也可以用统计取样的技巧来对缺陷图进行分析,例如对整片晶圆进行2乘2矩阵取样,然后予以编码,也能得出有意义的数值。


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