テキストデータからウェハ欠陥を予測するモデルの構築こんにちは、チームの皆さん
ウェーハ データがテキスト形式の場合、ウェーハのエッジの欠陥を予測する予測モデルを構築できるかどうかを尋ねる顧客がいます。目標は、このモデルを使用してパラメータ設定を最適化し、これらのエッジの欠陥を最小限に抑えることです。
これはよくある問題だと思うので、これまでにこれに遭遇したことがある人がいるかどうか知りたかったのです。テキスト データ ウェーハ マップの例をここに添付しました。
何かアドバイスや助言があれば、ぜひお願いします。よろしくお願いします
Re: テキストデータからウェーハ欠陥を予測するモデルの構築@Chris_Kirchbergと私は、Kaggle/GitHub のデータ ( @russ_wolfingerの Torch Storybook の項目 9) を使ってまさにこれを実行しようとしています。その場合、マップは似ていますが、Pandas データ フレーム内の個別の値です。アイデアは単純で、文字値を数値のマトリックスに変換し、JSL を使用してマトリックスを画像に変換します。私は、単一のファイルで動作し、画像を含むウィンドウを生成するようにコードを調整しました。おそらく、個別のファイルを多数処理し、画像を JMP データ テーブル列に保存するなどの操作を行う必要があるでしょう。うまくいけば、コードはこれに簡単に適応できます。投稿のファイルに基づいていくつかの仮定を立てました (たとえば、削除するヘッダー行とフッター行、ウェーハの外側の領域を表すドット (.)、欠陥としての X など)。もう 1 つの潜在的な問題は、EOL シーケンスとして何が使用されているかです。私はこれを Mac で実行したので、改行 (\!n) のみでした。Windows では別のシーケンスを使用する必要があるかもしれません。スクリプトの先頭には、画像を大きくしたり小さくしたりするためのスケーリング定数があります (最後のほうの Scale JSL 関数で使用されます)。コードにはかなり詳しくコメントしましたが、質問がある場合は (または他の方にも) お知らせください。
Re: テキストデータからウェーハ欠陥を予測するモデルの構築@Owen_Jonathan 、
@Chunwei_Maは現在 Torch アドインの画像セグメンテーションに取り組んでおり、このような画像内の個々のピクセルの予測を提供し、エッジの欠陥に関して顧客がまさに望んでいるものになる可能性があります。
マップ全体の 1 つ以上の数値またはカテゴリ (エッジ欠陥の合計数など) を予測するように問題を定式化できる場合、Torch Storybook の例のように、Torch はそれをすぐに実行できます。
入力画像を作成する場合、私は@DonMcCormackと@Chris_Kirchbergのアプローチが好きです。代替案として、以下が機能する可能性があります。
- TX Nelson のスクリプトを使用して、文字列を文字ごとに個別の列に分割し、[Cols] > [Standardize Attributes] で 0、1、2 に再コード化します。
- 数値行インジケーターを作成し、作成後に数式を削除します。
- データを積み重ねてラベル列を解析し、数値Col変数を作成します。
- グラフ ビルダーでの行と列のプロットとデータによる色分け (3 つの異なるレベル)
- グラフ ビルダーの赤い三角形 > データ テーブルに保存して、単一の画像セルを取得します。
これは、各マップを示す別の変数を使用して、同じテーブル内の複数のマップで機能し、それをグラフ ビルダーでラップするようです。これで、すべてのマップを含む最終的な画像列は、Torch での画像分類またはセグメンテーション (近日公開) に使用できる状態になります。
Re: テキストデータからウェーハ欠陥を予測するモデルの構築フォロー ドン・マコーマック
2人ともすぐに返信してくれてありがとう！ここでプロの視点が見られて嬉しいです。
両方のアプローチをテストします。質問があれば、両方に最新情報をお知らせします。
Re: テキストデータからウェーハ欠陥を予測するモデルの構築これに関してランダムな質問ですが、データを生成する機器はどれくらい古いのでしょうか?
工場のデータベースからデータを取得して、より簡単な形式で JMP に取り込む方法はないでしょうか。たとえば、データを「Die X、Di Y、P/F、WaferID」の列として取得できれば、グラフ ビルダーを使用して画像を生成し、グラフ ビルダーでその画像を JMP データ テーブルに直接送信できます。そうすれば、大量のテキスト ファイルを扱わなくても、Torch に適した形式になります。
Re: テキストデータからウェーハ欠陥を予測するモデルの構築はい、この件はデータ品質に関する社内の議論につながりました。これは現在顧客が抱えている社内の問題のようです。
