基于局部与非局部线性判别分析和高斯混合模型动态集成的晶圆表面缺陷探测与识别

在复杂的半导体制造过程中,晶圆生产经过薄膜沉积、蚀刻、抛光等多项复杂的工序,制造过程中的异常波动都可能导致晶圆缺陷产生.晶圆表面的缺陷模式通常反映了半导体制造过程的各种异常问题,生产线上通过探测和识别晶圆表面缺陷,可及时判断制造过程故障源并进行在线调整,降低晶圆成品率损失.本文提出了基于一种流形学习算法与高斯混合模型动态集成的晶圆表面缺陷在线探测与识别模型.首先该模型开发了一种新型流形学习算法——局部与非局部线性判别分析法(Local and nonlocal linear discriminant analysis, LNLDA),通过融合数据局部/非局部信息以及局部/非局部惩罚信息,有效地提取高维晶圆特征数据的内在流形结构信息,以最大化数据不同簇样本的低维映射距离,保持特征数据中相同簇的低维几何结构.针对线上晶圆缺陷产生的随机性和复杂性,该模型对每种晶圆缺陷模式构建相应的高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM),提出了基于高斯混合模型动态集成的晶圆缺陷在线探测与识别方法.本文提出的模型成功地应用到实际半导体制造过程的晶圆表面缺陷在线探测与识别,在WM-811K晶圆数据库的实验结果验证了该模型的有效性与实用性.     

基于天空模型的公共场所照明智能控制

公共场所照明具有全天候、多应用、能耗大的特点;掌握任意时间的天空亮度分布情况是充分利用自然光、实现智能照明的基础;基于国际照明委员会(CIE)给出的天空亮度计算公式,建立自然光对公共照明区域产生的天空照度模型;引入数学和光学相关原理建立公共场所人造光和自然光的混合模型;利用改进蚁群算法求解模型,得出最佳的灯具亮度组合,实现舒适和及节能的综合最优;最后,选择典型的大跨度带天窗建筑物为采光对象完成仿真实验,实验结果验证该策略的有效性。