JMP의 Python 통합을 사용한 웨이퍼 분석을 위한 이미지 특징 추출(2025-US-PO-2427)웨이퍼 시각화는 반도체 제조에서 결함 분석, 공정 최적화 및 수율 향상에 매우 중요합니다. 본 연구에서는 JMP의 통합 Python 환경을 활용하여 대용량 이미지 데이터 세트에서 자동 특징 추출 방법을 소개합니다. OpenCV와 같은 이미지 처리 라이브러리를 활용하여 이미지의 일관된 좌표에서 RGB 특징을 추출하고, 이를 통해 추가 통계 분석을 위한 웨이퍼 색상 맵을 생성합니다. JMP와 Python의 이러한 통합은 대용량 웨이퍼 이미지 데이터를 해석하는 실용적인 솔루션을 보여줍니다.
자동화 및 스크립팅데이터 탐색 및 시각화
