改善された Styleganv3 ネットワークに基づいたウェーファー欠陥画像生成方法
Jialin Zou1, Hongcheng Wang1, Jiajin Zhong2
1School of Electrical Engineering and Intelligentization, Dongguan University of Technology, Dongguan 523808, China.
Micromachines
|August 28, 2025
まとめ
この研究は,新しい StyleGANv3 フレームワークを使用して,ウェファーの欠陥画像生成を強化します. 改良されたモデルは,限られたデータセットから高精度な画像を生成し,下流のタスクを支援します.
科学分野:
- 半導体製造
- 人工知能
- コンピュータ・ビジョン
背景:
- 高精度ウエファー欠陥画像の生成は極めて重要ですが,実際のデータが限られているため,困難です.
- 既存の方法は物理的な信頼性が欠けていて,小さなデータセットで苦労しています.
研究 の 目的:
- 高精度ウエファー欠陥画像合成のための強化された生成モデルを開発する.
- 限られたデータを用いてウエファーデータセットの再構築能力を向上させる.
- 生成モデルにおけるデータ不足と物理的な信頼性の課題に対処する.
主な方法:
- マルチスケール機能の精錬のための異質なカーネル融合ユニット (HKFU) を含む強化された StyleGANv3 フレームワーク.
- ダイナミック・アダプティブ・アテンション・モジュール (DAAM) の統合により,差別感度が向上する.
- Mixtype-WM38とMIR-WM811Kのデータセットに関するトレーニングと評価
主要な成果:
- ベンチマークデータセットで達成された最先端の性能
- FIDスコアは25.20と28.70で,SDS値は36.00と35.45で,高精度生成を示しています.
- 限られたデータから現実的なウェーファー欠陥画像の生成に成功しました.
結論:
- 提案された方法は,生成モデリングにおける限られたデータセットの問題を効果的に軽減します.
- 強化された StyleGANv3 フレームワークは,ウェファーの欠陥分類と検出のためのデータ準備に大きく貢献します.
- この研究は,半導体品質管理のための合成データ生成の分野を前進させています.
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