已发表
面向慢漂移动态制造过程跟踪的在线虚拟量测模型
An Online Virtual Metrology Model with Sample Selection for the Tracking of Dynamic Manufacturing Processes with Slow Drift
作者
Jianshe Feng, Xiaodong Jia, Fei Zhu, James Moyne, Jimmy Iskandar, Jay Lee
发表期刊
IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing
发表年份
2019
研究领域
制造过程智能监控关键词
虚拟量测 半导体制造 在线学习 样本选择
摘要
针对半导体制程的慢漂移动态特性，提出带样本选择机制的在线虚拟量测（VM）模型，在降低量测成本的同时保持模型对工况漂移的长期跟踪精度。
研究概述
半导体制造中物理量测昂贵且滞后，虚拟量测通过传感数据预测晶圆质量指标，实现"在线全检"。但制程慢漂移会使静态模型性能随时间退化。
研究方法
设计在线样本选择与模型更新策略，动态维护训练集的代表性，使虚拟量测模型持续适配缓慢漂移的制程状态。
实验结果
在半导体产线数据上验证了模型的长期跟踪精度优于静态基线，为化学机械平坦化（CMP）等关键工序的质量预测提供了工程可用的方案。
结论
该成果是实验室虚拟量测与在线过程监控方向的早期代表作，相关技术路线延续至当前的工业时序大模型研究。