半導体の不良を検査する画像分類AI、東芝が精度を3倍に向上

記事の概要

東芝は、半導体の不良を検査するための画像分類AIの精度を3倍に向上させた。
東芝の独自の深層学習技術により、教師なしで検査画像の不良や欠陥を高精度に分類できるようになった。
これにより、品質改善に向けた分析工程を効率化できる可能性がある。
また、教師なしAIは想定していない画像の特徴も学習できるため、製品の正常か異常かを自動で分類する自動検査に適している。
東芝は、背景特徴抽出ネットワークと注目特徴抽出ネットワークを組み合わせることで、不要な背景パターンを無視しながら高精度な分類を実現した。
分類精度は83.0%に向上し、製造現場での実用化に十分なレベルに達したという。
東芝はまず半導体工場に導入し、性能実証を進める予定である。

記事のポイント

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日経クロステック（xTECH）

半導体の不良を検査する画像分類AI、東芝が精度を3倍に向上

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