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研究生: 呂兆榮
Lyu, Jhao-Rong
論文名稱: 應用AVM於量產環境時的建模考量
Model-Creation Considerations for Applying AVM in Mass Production Environment
指導教授: 鄭芳田
Cheng, Fan-Tien
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 電機資訊學院 - 製造資訊與系統研究所
Institute of Manufacturing Information and Systems
論文出版年: 2015
畢業學年度: 103
語文別: 中文
論文頁數: 43
中文關鍵詞: 全自動虛擬量測系統建模考量
外文關鍵詞: Automatic Virtual Metrology, Model-Creation Considerations
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  • 全自動虛擬量測系統 (AVM)為一複雜之系統,其中虛擬量測伺服器 (Virtual Metrology Server, VMS)為系統運行之核心主軸。VMS具備1. 推估模型 2.資料前處理 3.監控指標等三大核心類別,各核心為能達至該功能之完整性,需事先進行大量的線下 (Off-line)實驗,才可設定適當之設定值,其過程非常冗長耗時且需投入大量專家經驗方能完成,為降低導入AVM技術之門檻,實現快速且穩定適用於產線上 (On-line)環境,本論文將提出適用於量產環境之AVM系統各核心演算法建模考量 (設定)。
    自動建模為始終為現場使用者之需求目標,透過自動建模機制可降低AVM技術門檻與加速導入AVM系統於各產業生產線上的應用。然而,各核心演算法的建模設定,為自動建模機制中最困難之課題,透過本研究所提出之各核心演算法建模準則,將更能提升自動建模可行性,實現全廠自動化之虛擬量測系統應用。

    Automatic Virtual Metrology (AVM) is a complex system with Virtual Metrology Server (VMS) being its core. VMS contains three modules: conjecture model, data preprocessing module, and monitoring indexes module. Each module has its own algorithms. In order to make each algorithm achieve the integrity of its functions, lots of offline experiments in advance of right setting for each core algorithm is required. The setting process of each core algorithm is very time-and-expertise-manpower consuming to complete. In order to reduce technical difficulties of AVM system implementation to achieve efficient and stable on-line environment for mass production, this paper proposes guidelines of core algorithm’s model-creation considerations (setting) for the AVM system in mass production environment.
    Automatic model creation is always the objective of on-spot users. It can reduce the technical difficulties of AVM system implementation and speed up the applications of AVM on production lines of various industries. However, the core algorithm settings are the most difficult issue for automatic model creation. This paper proposes guidelines of core algorithm’s model-creation considerations (setting) to enhance the feasibility of automatic model creation and realize fab-wide VM applications.

    中文摘要 英文摘要 誌謝 第一章 緒論 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究動機與目的 3 1.3 研究流程 5 1.4 論文架構 5 第二章 文獻探討與理論基礎 7 2.1 文獻探討 7 2.2 理論基礎 7 2.2.1 預測組合 7 2.2.2 自我映射組織 8 2.2.3 偏最小平方法 9 2.2.4 倒傳遞類神經網路 10 2.2.5 製程資料評估指標演算法 11 2.2.6 量測資料評估指標演算法 12 2.2.7 相似度指標 16 2.2.8 信心指標 17 第三章 建模考量-預測模型 18 3.1 預測組合訂定 18 3.1.1預測組合研究動機 18 3.1.2 自動預測組合訂定機制 18 3.1.3預測組合實驗案例 23 3.2 預測模型樣本考量 27 3.3 倒傳遞類神經網路參數設定考量 29 3.4 偏最小平方法參數設定考量 31 第四章 建模考量-資料前處理 32 4.1 製程資料評估指標演算法模型樣本考量 32 4.2 量測資料評估指標演算法參數設定考量 32 4.2.1 量測資料評估指標演算法精進研究動機 32 4.2.2 MDFR參數自動搜尋機制 33 4.2.3 MDFR VMI Error Threshold自動調適機制 34 第五章 建模考量-監控指標 36 5.1 相似度指標模型樣本考量 36 5.1.1 GSIS緣由 36 5.1.2 GSIS緣由分析 37 5.1.3 GSIS實驗結果 38 5.2 信心指標參數設定考量 39 第六章 結論與未來研究 40 結論 40 未來研究 41 參考文獻 42

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