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Wafermap アナライザ

半導体製造工程の「ウエーハマップ」解析を高度化するAIツール

概要

Wafermap アナライザは、ウエーハ検査（Bin Map）の画像をもとに、欠陥パターンの特徴抽出と過去マップの類似検索を提供する解析ツールです。ピクセル比較に依らず、分布・方向・密度などのセマンティック特徴で評価します。

販売形式：売り切り / 対応OS：Windows・macOS・Linux / 入力：ウエーハ画像（PNG, JPG） / 出力：分析結果（画面表示）

対象業界

  • 半導体製造業（前工程・後工程）
  • 半導体検査/評価装置メーカー
  • 品質保証・不良解析・設備保全

主な機能

欠陥パターン分類

7種の代表的パターン（Edge/Center/Ring/Radial/Random/…）に自動分類。

高密度領域（ホットスポット）検出

半径×角度=56セルで欠陥密度を定量化し、「Outer-3:00」等で座標表示。

類似検索（Pattern-based Similarity）

パターン型・位置・方向・カバレッジ・放射/角度分布の6要素から類似スコアを算出。

特徴抽出の選択

Radial-Angular / HOG / Zernike / Radon など目的に応じて選択可能。

GUI操作

画像フォルダ設定→検索→パターン分析をワンクリックで実行。

システム仕様

システム構成スタンドアロンアプリ（Python 3.10+ / Tkinter / NumPy / scikit-image / scikit-learn）
入力ウエーハ画像ファイル（PNG, JPG）
画面出力分析結果（分類・方向・密度ヒートマップ・類似スコア等）
ファイル出力なし（※将来：JSON/レポート出力を計画）
販売形態売り切りライセンス

活用シーン

  • 品質管理：ロット間のパターン変化を定量監視し異常を早期検出
  • 設備診断：方向性欠陥と装置位置/搬送機構の相関を可視化
  • 歩留まり改善：過去類似マップの迅速抽出で原因特定を高速化
  • 故障解析：リング/エッジ集中パターンを自動抽出し優先度付け

システム構成図

┌────────────────────────────────────────────┐
│ GUI Layer (Tkinter)                        │
│  ├─ Image Folder Config                    │
│  ├─ Similar Image Search                   │
│  └─ Pattern Analysis                       │
├────────────────────────────────────────────┤
│ Application Layer                          │
│  ├─ Feature Extraction                     │
│  ├─ Similarity Search                      │
│  └─ Pattern Classification                 │
├────────────────────────────────────────────┤
│ Data Layer                                 │
│  └─ Wafer Image Files / Vector Cache       │
└────────────────────────────────────────────┘

今後の展開

  • ディープラーニング埋め込み（CNN）対応
  • Lotレベル集計と自動レポート生成
  • MES/クラウド連携のWeb UI