Defektoskopie tenkých polymerních vrstev za pomoci počítačového vidění
Defectoscopy of thin polymer layers using computer vision
Автор
Advisor
Knápek, AlexandrReferee
Sobola, DinaraGrade
AAltmetrics
Metadata
Показати повний опис матеріалуКороткий опис(реферат)
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.
Keywords
defekty v rezistu, umělá inteligence, zpracování obrazu, automatizace, defects in resist, artificial intelligence, image processing, automatizationLanguage
angličtina (English)Study brunch
bez specializaceComposition of Committee
prof. RNDr. Tomáš Šikola, CSc. (předseda) prof. RNDr. Jiří Spousta, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Stanislav Průša, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (člen) doc. Ing. Miroslav Bartošík, Ph.D. (člen) prof. RNDr. Petr Dub, CSc. (člen) prof. RNDr. Bohumila Lencová, CSc. (člen) prof. RNDr. Miroslav Liška, DrSc. (člen) doc. Ing. Miroslav Kolíbal, Ph.D. (člen) prof. RNDr. Radim Chmelík, Ph.D. (člen) doc. Ing. Radek Kalousek, Ph.D. (člen) RNDr. Antonín Fejfar, CSc. (člen)Date of defence
2022-06-17Process of defence
Po otázkách oponenta bylo diskutováno Čím je dáno rozlišení zařízení. Jak bylo kalibrováno. Student na otázky odpověděl.Result of the defence
práce byla úspěšně obhájenaSource
PODSTRÁNSKÝ, J. Defektoskopie tenkých polymerních vrstev za pomoci počítačového vidění [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2022.Collections
- 2022 [410]