Erstellen eines Modells zur Vorhersage von Waferdefekten anhand von TextdatenHallo Team,
Ein Kunde hat mich gefragt, ob es möglich ist, ein Vorhersagemodell zu erstellen, um Defekte am Rand von Wafern vorherzusagen, wenn die Waferdaten in Textform vorliegen. Ziel ist es, mit diesem Modell die Parametereinstellungen zu optimieren, um diese Randdefekte zu minimieren.
Ich habe mich gefragt, ob das schon einmal jemandem passiert ist, da ich mir vorstellen kann, dass es ein weit verbreitetes Problem sein könnte. Ich habe hier ein Beispiel für die Textdaten-Wafer-Map angehängt.
Für jede Hilfe und jeden Ratschlag bin ich dankbar! Vielen Dank im Voraus
Betreff: Erstellen eines Modells zur Vorhersage von Waferdefekten anhand von Textdaten@Chris_Kirchberg und ich haben versucht, genau dies mit Daten von Kaggle/GitHub zu tun (Punkt 9 in @russ_wolfingers Torch Storybook). In diesem Fall sehen die Karten ähnlich aus, sind aber einzelne Werte in einem Pandas-Datenrahmen. Die Idee ist unkompliziert: Wandeln Sie die Zeichenwerte in eine Matrix numerischer Werte um und verwenden Sie dann JSL, um die Matrix in ein Bild umzuwandeln. Ich habe den Code angepasst, damit er mit einer einzelnen Datei funktioniert und ein Fenster mit dem Bild erzeugt. Ich vermute, Sie möchten eine Reihe einzelner Dateien verarbeiten und die Bilder beispielsweise in einer Spalte der JMP-Datentabelle speichern. Hoffentlich kann der Code dafür leicht angepasst werden. Ich habe einige Annahmen basierend auf der Datei in Ihrem Beitrag getroffen (z. B. zu entfernende Kopf- und Fußzeilen, der Punkt (.), der den Bereich außerhalb des Wafers darstellt, X als Defekt usw.). Das andere potenzielle Problem könnte sein, was als EOL-Sequenz verwendet wird. Ich habe dies auf einem Mac gemacht, also war es nur ein Zeilenumbruch (\!n). Unter Windows müssen Sie möglicherweise eine andere Sequenz verwenden. Oben im Skript gibt es eine Skalierungskonstante, um das Bild größer oder kleiner zu machen (wird gegen Ende in der Scale-JSL-Funktion verwendet). Ich habe den Code ziemlich ausführlich kommentiert, aber wenn Sie (oder jemand anderes) Fragen haben, lassen Sie es mich wissen.
Betreff: Erstellen eines Modells zur Vorhersage von Waferdefekten anhand von Textdaten@Owen_Jonathan ,
Ich wollte erwähnen, dass @Chunwei_Ma derzeit an der Bildsegmentierung für das Torch-Add-In arbeitet, das Vorhersagen für einzelne Pixel in Bildern wie diesem liefert und genau das sein könnte, was der Kunde bei Randdefekten sucht.
Wenn das Problem so formuliert werden kann, dass eine oder mehrere Zahlen oder Kategorien für die gesamte Karte vorhergesagt werden können (z. B. die Gesamtzahl der Randdefekte), kann Torch dies sofort tun, wie in den Beispielen aus dem Torch Storybook.
Zum Erstellen der Eingabebilder gefällt mir der Ansatz von @DonMcCormack und @Chris_Kirchberg . Als mögliche Alternative könnte Folgendes funktionieren:
- Teilen Sie die Zeichenfolgen mithilfe eines Skripts von TX Nelson für jedes Zeichen in eine separate Spalte auf und kodieren Sie sie über „Spalten > Attribute standardisieren“ in 0, 1, 2 um.
- Erstellen Sie einen numerischen Zeilenindikator und entfernen Sie die Formel nach der Erstellung.
- Stapeln Sie die Daten und analysieren Sie die Spalte Label, um eine numerische Col-Variable zu erstellen.
- Zeichnen Sie im Graph Builder Zeilen und Spalten auf und färben Sie nach Daten (drei verschiedene Ebenen).
- Rotes Dreieck im Graph Builder > In Datentabelle speichern, um eine einzelne Bildzelle zu erhalten.
Es sieht so aus, als würde dies mit mehreren Karten in derselben Tabelle funktionieren, indem man eine andere Variable verwendet, die jede Karte angibt, und sie dann in Graph Builder zu einem Wrap macht. Die endgültige Bildspalte mit allen Karten ist dann bereit für die Bildklassifizierung oder -segmentierung (in Kürze verfügbar) in Torch.
Betreff: Erstellen eines Modells zur Vorhersage von Waferdefekten anhand von Textdaten@russ_wolfinger @DonMcCormack
Vielen Dank euch beiden für die schnellen Antworten! Ich freue mich, hier einen Profi-Ansatz zu sehen.
Werde beide Ansätze testen. Ich halte euch beide bei Fragen auf dem Laufenden.
Betreff: Erstellen eines Modells zur Vorhersage von Waferdefekten anhand von TextdatenZufällige Frage dazu: Wie alt ist die Ausrüstung, die die Daten generiert?
Ich frage mich, ob es nicht eine Möglichkeit gibt, es aus einer Fabrikdatenbank abzurufen, damit es in einem einfacheren Format in JMP gelangt. Wenn Sie beispielsweise die Daten als Spalten von „Die X, Di Y, P/F, WaferID“ erhalten könnten, könnten Sie Graph Builder verwenden, um die Bilder zu generieren und sie dann von Graph Builder direkt an eine JMP-Datentabelle senden lassen. Sie wären dann im richtigen Format für Torch, ohne dass Sie sich mit einer Reihe von Textdateien herumschlagen müssten.
Betreff: Erstellen eines Modells zur Vorhersage von Waferdefekten anhand von TextdatenJa, dies führte zu internen Diskussionen über die Datenqualität. Es scheint sich um ein internes Problem zu handeln, mit dem der Kunde derzeit zu kämpfen hat.
