ITFARM

개요

아이티팜은 Defect 검출, Feature 추출, Profile 분석, Data Restoration, CD/Pattern 측정, Defect 분류, Large Image Processing에 이르기까지 이미지 분석 전반에 걸쳐 업계 최고 수준의 이미지 분석 기술력을 갖추고 있으며 지속적인 DL Model 개발 및 최신 기술을 연구하고 있습니다.

Defect 검출 : Reference / Non-Reference

• Image내 Pattern별 최적의 검출 로직 적용

Defect 분류 : Image Processing / DL Model

• Image Logic과 DL Model을 병합한 Decision Tree 구조

Feature 추출 : Defect / Image 영역

• 기존 통계/형태 FV외에 Customized 된 고유 FV 추출

Large Image Processing : 대용량 Image 처리

• 처리 불가능하거나 처리 속도를 해결하기 위한 기술

Profile 분석 : Profile 특징 추출 및 측정 분석

• Cross Section Profile Data를 분석하여 정량화된 FV 추출

CNN DL Model

• Image 분류에 최적인 DL Model
• 분류 Image에 따른 최적의 Model Modify & Tunning

Data Restoration : 데이터 추론 및 복원 기술

• Sampling 데이터 추론-분석으로 데이터 확장/복원

Segmentation DL Model

• Bare Wafer Image ADC 로직에 Defect 검출 적용
• Image Logic으로 검출이 어려운 Defect 검출 성능 향상

CD/Pattern 측정 : Sub-Pixel / Shifting 분석

• Sub-Pixel 분석 및 상/하부 Pattern Overlay Shifting 분석

생성형 DL Model

• 불완전한 Image를 추론 분석하여 최적의 Image 생성

개요

Image내 Defect과 Pattern이 다양하므로, 검출 성능 향상을 위해 동일 Pattern Image 별로 분류하고 분류된 Pattern Image별로 Defect 검출하는 기술로 패턴 분류 성능 99% 이상 / 통합 검출 성능 대비 5~10% 향상 / 문제 Pattern만 검증 수행 등을 위한 기술 입니다.

개요

검출 영역의 고유한 분별 데이터를 수치화한 집합인 FV [Feature Vector(s)] 외 Image 특징에 최적의 Customized FV를 추가하여 데이터 분류 분석하는 기술로 특징의 계량화 된 데이터 값으로 통계적 분석 및 수치분석 방법론을 다양한 분야에 적용할 수 있습니다.

개요

특정 Angle의 Cross Section Profile Data 분석으로 정량화된 수치 데이터 FV 생성/분석 기술로 정량화된 값을 통계 및 수치 해석을 적용 자동 분석 (수동 분석 대비 10% 리소스 필요) 및 Bare Wafer Sawing Angle 이미지 자동 판정 (관련 기술 특허 등록) 이 가능합니다.

개요

Sampling 데이터를 추론 분석하여 전체 Wafer의 가장 근사화 데이터로 확장 및 복원하는 기술로 검사 및 분석 속도 향상 / Trend & History 분석으로 장비와 공정 이슈 연관성 분석이 가능합니다.

개요

사용자의 다양한 측정 요구에 대응하는 측정 방법 제공 및 에지 영역을 Pixel/Sub-Pixel 단위로 분석하여 정밀한 CD 또는 Shift 측정값 분석으로 Pattern Shift 측정으로 Overlay-Pattern Shifting분석 / Etching 후 CD 측정 적용이 가능합니다.

개요

최근 Wafer Full-Scan의 대용량 Image는 기존 이미지 분석의 한계로, 새로운 분석 기술인 부분 Image 병합 및 Resize를 이용 One-Die Clip Image 생성하여 분석 단위로 적용할 수 있으며 Die Image별 병렬 분석으로 속도 향상 | Defect 검출 | Die간 상관 분석이 가능합니다.

개요

DL Model의 Decision Tree Logic 적용으로 다양한 문제의 유연한 대처 및 해결이 가능합니다. GAN 기반 Low Frame에서 High Quality Frame 추론, CNN과 Segmentation DL, Model 병합 기반 Defect ADC 성능 향상을 기대할 수 있으며 Image Logic 추가된 Hybrid ADC 분석이 가능합니다.