Název:
Defektoskopie tenkých polymerních vrstev za pomoci počítačového vidění
Překlad názvu:
Defectoscopy of thin polymer layers using computer vision
Autoři:
Podstránský, Jáchym ; Sobola, Dinara (oponent) ; Knápek, Alexandr (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2022
Jazyk:
eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstrakt: [eng][cze]
Při procesu elektronové litografie jedním z prvních kroků je ovrstvování substrátu, waferu, tenkou vrstvou polymerního rezistu. V průběhu ovrstvování dochází k defektům, které mohou ovlivňovat expozici a tudíž i funkčnost finální nanostruktury. Kontrolou kvality naneseného rezistu před expozicí je možně se těmto místům s defekty vyhnout. Tento proces je možné provádět ručně pomocí světelného mikroskopu, ale je to časově náročný proces. V rámci této bakalářské práce vzniklo zařízení, které tyto defekty dokáže určit automaticky. Jde o rastrovací zařízení, které díky kombinaci dvou krokových motorů a optické kamery pořídí snímky požadované oblasti waferu a ty poté za pomoci umělé inteligence zanalyzuje. Uživateli je poté poskytnut dokument v ktérém je zapsána velikost, pozice a typ každého z nalezených defektů.
In the electron beam lithography process, one of the first steps is to coat the substrate, the wafer, with a thin layer of polymer resist. During the coating process, defects occur that can affect the exposure and therefore the functionality of the final nanostructure. By checking the quality of the deposited resin prior to exposure, these defect sites can be avoided. This process can be done manually using a light microscope, but it is a time consuming process. In the framework of this bachelor thesis, a device has been developed that can detect these defects automatically. It is a rasterising device that, by combining two stepper motors and an optical camera, takes images of the desired area of the wafer and then analyses these with the help of artificial intelligence. The user is then provided with a document in which the size, position and type of each defect found is recorded.
Klíčová slova:
artificial intelligence; automatization; defects in resist; image processing; automatizace; defekty v rezistu; umělá inteligence; zpracování obrazu
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/206401