基于DBSCAN与FSVM的半导体生产线成品率预测方法

发布时间：2017-07-01 18:10

  本文关键词：基于DBSCAN与FSVM的半导体生产线成品率预测方法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：成品率是半导体生产线上的关键性能指标,对其进行预测分析能够有效控制芯片的生产成本、提高芯片质量,而芯片缺陷问题是制约成品率水平的关键因素。因此,研究一种密度聚类与模糊支持向量机相融合的半导体生产线成品率预测方法。首先,采用密度聚类方法对晶圆缺陷聚集特性进行分析,获取缺陷分布模式参数和密度参数,作为成品率预测模型的输入参数;然后,针对缺陷与成品率之间存在的模糊关系,利用模糊规则并结合支持向量机方法构建半导体生产线成品率预测模型;最后利用成品率预测结果对晶圆缺陷聚集特性进行定性分析,确定缺陷问题的来源,并提出相应的改善措施。通过仿真实验表明,所提方法的预测精度优于常用的泊松模型和二项式模型,具有更好的可行性。
【作者单位】： 北京化工大学信息科学与技术学院;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室;清华大学自动化系;
【关键词】： 半导体生产线 成品率 基于密度的聚类方法 模糊支持向量机
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51375038) 高等学校博士学科点专项科研基金博导类课题资助项目(20130010110009) 北京市自然科学基金资助项目(4162046) 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室开放课题资助项目(93K172014K05)~~
【分类号】：TN305
【正文快照】： 0引言在半导体市场需求变化快速、行业竞争白热化的背景下,提高产品质量、控制生产成本已成为企业能否在市场中生存的重要因素。成品率是评价半导体生产线产品质量优劣的关键指标,对其进行预测分析有助于控制芯片生产成本、提高芯片质量[1]。目前,国内外学者对成品率的预测主

  本文关键词：基于DBSCAN与FSVM的半导体生产线成品率预测方法，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：506926