텍스트 데이터로부터 웨이퍼 결함을 예측하는 모델 구축안녕하세요 팀,
웨이퍼 데이터가 텍스트 형식인 경우 웨이퍼 가장자리의 결함을 예측하는 예측 모델을 구축할 수 있는지 묻는 고객이 있습니다. 목표는 이 모델을 사용하여 매개변수 설정을 최적화하여 이러한 가장자리 결함을 최소화하는 것입니다.
일반적인 문제일 수 있다고 생각하기 때문에 누군가가 이전에 이 문제를 접했는지 궁금합니다. 여기에 텍스트 데이터 웨이퍼 맵의 예를 첨부했습니다.
어떤 도움이나 조언이라도 주시면 감사하겠습니다! 미리 감사드립니다
Re: 텍스트 데이터에서 웨이퍼 결함을 예측하는 모델 구축@Chris_Kirchberg 와 저는 Kaggle/GitHub( @russ_wolfinger 의 Torch Storybook 항목 9)의 데이터를 사용하여 정확히 이 작업을 수행하려고 노력해 왔습니다. 이 경우 맵은 유사해 보이지만 Pandas 데이터 프레임의 개별 값입니다. 아이디어는 간단합니다. 문자 값을 숫자 값의 행렬로 변환한 다음 JSL을 사용하여 행렬을 이미지로 변환합니다. 단일 파일로 작업하고 이미지가 포함된 창을 생성하도록 코드를 조정했습니다. 나는 당신이 여러 개별 파일을 처리하고 이미지를 JMP 데이터 테이블 열에 저장하는 것과 같은 작업을 수행하기를 원할 것이라고 생각합니다. 이를 위해 코드를 쉽게 조정할 수 있기를 바랍니다. 귀하의 게시물에 있는 파일을 기반으로 몇 가지 가정을 했습니다(예: 제거할 머리글 및 바닥글 줄, 웨이퍼 외부 영역을 나타내는 점(.), 결함인 X 등). 다른 잠재적인 문제는 EOL 시퀀스로 사용되는 것일 수 있습니다. 저는 Mac에서 이 작업을 수행했기 때문에 줄 바꿈(\!n)만 있었습니다. Windows에서는 다른 시퀀스를 사용해야 할 수도 있습니다. 스크립트 상단에는 이미지를 더 크거나 작게 만들기 위한 스케일링 상수가 있습니다(마지막에 Scale JSL 함수에서 사용됨). 나는 코드에 꽤 광범위하게 주석을 달았지만, 당신(또는 다른 사람)이 질문이 있으면 알려주십시오.
Re: 텍스트 데이터에서 웨이퍼 결함을 예측하는 모델 구축@Owen_Jonathan ,
@Chunwei_Ma는 현재 Torch 추가 기능을 위한 이미지 분할 작업을 진행 중입니다. 이는 이와 같은 이미지의 개별 픽셀에 대한 예측을 제공하고 고객이 가장자리 결함에 대해 원하는 것일 수 있습니다.
전체 지도에 대해 하나 이상의 숫자 또는 범주(예: 총 가장자리 결함 수)를 예측하기 위해 문제를 공식화할 수 있는 경우 Torch는 Torch Storybook의 예에서와 같이 지금 바로 이를 수행할 수 있습니다.
입력 이미지를 생성하기 위해 @DonMcCormack 및 @Chris_Kirchberg 의 접근 방식이 마음에 듭니다. 가능한 대안으로 다음이 작동할 수 있습니다.
- TX Nelson의 스크립트를 사용하여 문자열을 각 문자에 대한 별도의 열로 분할하고 Cols > Standardize Attributes를 통해 0, 1, 2로 다시 코딩합니다.
- 숫자 행 표시기를 생성하고 생성 후 수식을 제거합니다.
- 데이터를 쌓고 Label 열을 구문 분석하여 숫자 Col 변수를 만듭니다.
- 그래프 빌더의 행과 열 플롯 및 데이터별 색상(세 가지 개별 수준)
- 그래프 빌더 빨간색 삼각형 > 데이터 테이블에 저장하여 단일 이미지 셀을 가져옵니다.
이는 각 맵을 나타내는 다른 변수를 사용하여 동일한 테이블의 여러 맵에 대해 작동한 다음 그래프 빌더에서 랩으로 만드는 것처럼 보입니다. 그러면 모든 맵이 포함된 최종 그림 열이 Torch에서 이미지 분류 또는 분할(곧 제공 예정)을 위해 롤링될 준비가 됩니다.
Re: 텍스트 데이터에서 웨이퍼 결함을 예측하는 모델 구축@russ_wolfinger @돈맥코맥
두 분 모두 빠른 답변 감사드립니다! 여기서 프로 앵글을 보게 되어 기쁩니다.
두 가지 접근 방식을 모두 테스트합니다. 질문이 있으시면 두 분 모두에게 계속 업데이트해 드리겠습니다.
Re: 텍스트 데이터에서 웨이퍼 결함을 예측하는 모델 구축이와 관련된 무작위 질문입니다. 데이터를 생성하는 장비는 얼마나 오래 되었습니까?
공장 데이터베이스에서 가져와 JMP에 더 쉬운 형식으로 제공할 수 있는 방법은 없는지 궁금합니다. 예를 들어, "Die X, Di Y, P/F, WaferID" 열로 데이터를 가져올 수 있는 경우 그래프 빌더를 사용하여 이미지를 생성한 다음 그래프 빌더에서 해당 이미지를 JMP 데이터 테이블로 바로 보낼 수 있습니다. 그런 다음 많은 텍스트 파일을 사용하지 않고도 Torch에 대한 올바른 형식을 갖게 됩니다.
Re: 텍스트 데이터에서 웨이퍼 결함을 예측하는 모델 구축예, 이로 인해 데이터 품질에 대한 내부 논의가 이루어졌습니다. 현재 고객님께서 얽매여 있는 내부 문제인 것 같습니다.
