東芝AI技術カタログ

• 製造現場の画像検査

• International Symposium on Semiconductor Manufacturing (ISSM) 2018 Best Paper Award
• 2016年度 人工知能学会 現場イノベーション賞・金賞
• 東芝グループの製造拠点に適用

問合せの際はタイトル[東芝AI技術カタログ:ディープラーニング欠陥検査]やURLを文面に含めてください。
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参考文献：

• K. Imoto, et al., “A CNN-Based Transfer Learning Method for Defect Classification in Semiconductor Manufacturing,” IEEE Trans. on Semiconductor Manufacturing, vol. 32, no. 4, pp. 455-459, Nov. 2019.
• 井本和範, 他, “深層学習を用いて自動化した半導体製造プロセスの欠陥分類システム” 東芝レビュー Vol.74, No.5, 2019.(485KB)
• 2016年度 人工知能学会 現場イノベーション賞・金賞を受賞－四日市工場における半導体生産性改善
• AIが支える世界最先端の半導体製造プロセス（東芝デジタルソリューションズ株式会社）
• 東芝レビューVol.72, No.1, p.36 (2017年3月)(2.43MB)