基于高阶微观特征交互的晶圆异常检测研究

作者：于健博; 杨晓峰^*

来源：控制工程, 2023, 30(08): 1519-1527.

DOI：10.14107/j.cnki.kzgc.20230123

• 高阶特征
• 微观信息
• 特征交互
• 异常检测

为提高晶圆异常检测准确率，并针对基于分块策略进行异常检测过程中，特征信息无法交互的问题，提出一种基于高阶微观特征交互的晶圆异常检测模型——堆叠交互自编码器(stacked interactive autoencoder, SinAE)。首先，采用层次聚类对采集到的高维数据进行无监督聚类，并根据戴维森堡丁指数(Davies-Boulding index,DBI)的肘拐点确立最优聚类状态；随后，利用Sin AE模型对聚类后的各个数据块分别提取高阶特征，并开发出特征交互模块，对各块高阶微观特征进行维度统一、信息交互以及特征融合操作；然后，对融合交互后的特征进行解码重构以及联立训练；最后，根据实时数据在Sin AE上的损失值，确定数据的异常状态，并采用数值仿真过程数据以及真实的半导体晶圆数据进行算法验证，实验结果表明，所提出的算法具有更高的异常检测性能。

• 单位
  复旦大学