연구보고서
| 보고서명 | AI 기반 Brush 세정공정 고장진단을 위한 기초기술 개발 |
| 연구책임자 | 조한철 |
| 발행년도 | 2019 |
| 내 용 | ? Brush module에 진동센서를 부착하여 Brush가 웨이퍼 표면을 접촉할 때 발생하는 진동을 분석하여 접촉 여부를 판단하는 기술 개발. ? 아래 그림처럼 고전적인 주파수 분석이 아닌 진동 자체의 신호를 기반으로 하는 신호 분석 기법 활용하여 보다 빠르고 직관적으로 접촉점을 구분 할 예정임 ? 이를 위하여 아래 그림처럼 정밀가공제어그룹은 폴리머 재질로 매우 부드러운 brush와 웨이퍼가 접촉하여 발생시키는 진동에 민감하게 반응 하는 진동 센서를 평가하여 최적의 진동센서 발굴 예정. ? Brush module 내부는 물이 게재되는 습한 환경으로 이를 극복하기 위한 센서 선정 평가 진행 ? 최상의 신호 분석 결과 도출을 위하여 Brush module 내부에서 진동 신호를 가장 민감하게 수신 할 수 있는 위치 및 구조를 선정하기 위한 평가 진행 ? Brush module의 고장진단 기술 개발에 앞선 기초기술로 아래 그림처럼 브러시가 웨이퍼에 접촉하는 3가지 모드와, 접촉하지 않는 모드 인식이 가능한 AI 알고리즘 개발 ? 최종 선정된 센서와, 부착 위치 그리고 AI알고리즘을 기반으로 불규칙적인 상황에서의 Brush 접촉 모드를 구별해 내는 성능 평가 실시 및 이를 통한 알고리즘 수정으로 최상의 알고리즘 도출 |
| 접수일 | 2023-01-19 |
| 첨부파일 |
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