VIP14

本课程属于：013-材料微观、谱学与表面表征 先进材料、材料计算与可靠性工程 · 共 14 门相关课程，组合学习更完整。

查看所属VIP全部课程 →

← 返回所属目录咨询 / 购买

缺陷分析系统：SEM数据与良率模型验证工程实践

共计 30 章节

点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域

缺陷分析基础

半导体缺陷分类 · 缺陷来源与影响 · 良率定义与计算

缺陷分析基础半导体缺陷分类

SEM成像原理

扫描电子显微镜工作原理 · 电子束与样品相互作用 · 二次电子与背散射电子成像

SEM成像原理

SEM图像采集

加速电压选择 · 工作距离调整 · 图像分辨率与信噪比平衡

SEM图像采集

缺陷检测策略

明场与暗场检测 · 电子束检测与光学检测对比 · 检测灵敏度与吞吐量权衡

缺陷检测策略明场

SEM图像预处理

图像去噪算法（均值滤波 · 中值滤波 · 高斯滤波）

SEM图像预处理

缺陷特征提取

缺陷尺寸测量（长宽 · 面积 · 周长）

缺陷特征提取缺陷尺寸测量

缺陷分类方法

基于规则的分类 · 基于机器学习的分类（SVM · 随机森林）

缺陷分类方法基于规则的分类

良率模型基础

泊松模型 · 负二项模型 · 聚类模型

良率模型基础泊松模型

关键面积计算

关键面积定义 · 蒙特卡洛模拟法 · 基于图形的关键面积提取

关键面积计算关键面积定义

缺陷与良率映射

缺陷位置与芯片布局映射 · 缺陷尺寸与电路图形关系 · 失效概率计算

缺陷良率映射

良率预测模型

基于缺陷密度的良率预测 · 基于关键面积的良率预测 · 混合模型

良率预测模型基于缺陷密度的良…

模型验证方法

交叉验证 · 留一法验证 · 时间序列验证

模型验证方法交叉验证

数据采集与清洗

SEM数据格式解析 · 缺失值处理 · 异常值检测与处理

数据采集清洗

EDA探索性数据分析

缺陷分布可视化 · 缺陷密度热力图 · 良率趋势图

EDA探索性数据分析

缺陷特征选择 · 特征降维（PCA · t-SNE）

特征工程缺陷特征选择

回归模型构建

线性回归 · 岭回归 · Lasso回归

回归模型构建线性回归

分类模型构建

逻辑回归 · 决策树 · 随机森林

分类模型构建逻辑回归

深度学习模型

CNN用于缺陷图像分类 · Autoencoder用于缺陷检测 · LSTM用于良率时间序列预测

深度学习模型CNN

模型评估与调优

混淆矩阵 · ROC曲线 · AUC值

模型评估调优

模型部署与集成

模型序列化 · API部署 · 模型集成方法（Bagging

模型部署集成

逻辑芯片良率分析——从SEM数据到良…

案例研究1SEM

存储芯片缺陷分析——针对重复性缺陷的…

案例研究2存储芯片缺陷分析

先进工艺节点缺陷挑战——EUV光刻缺…

案例研究3EUV

封装级缺陷分析——TSV缺陷与3D封…

案例研究4TSV

自动化缺陷分析系统

系统架构设计 · 数据流水线构建 · 自动化报告生成

自动化缺陷分析系…系统架构设计

实时缺陷监控

流式数据处理 · 实时告警机制 · 动态良率预测

实时缺陷监控流式数据处理

缺陷根因分析

鱼骨图分析 · 故障树分析 · 统计过程控制（SPC）在缺陷分析中的…

缺陷根因分析鱼骨图分析

良率提升策略

缺陷减少方法 · 工艺窗口优化 · 设计规则优化与良率关系

良率提升策略缺陷减少方法

行业标准与规范

SEMI标准 · 缺陷检测标准 · 良率报告规范

行业标准规范

AI驱动的缺陷分析 · 数字孪生在良率管理中的应用 · 大数据与云计算在半导体制造中的角色