Publications, communications et archives.

Advancements and challenges in large-scale atomic force microscopy image stitching for semiconductor devices

Assembler des acquisitions AFM rapides pour reconstruire une cartographie étendue et l’analyser dans Smart3, en collaboration avec Infinitesima.

Metrospection: holistic AI-driven process control software platform dedicated to metrology and defectivity for patterning process at die and wafer levels

Combiner mesures et détection de défauts, du motif au wafer, dans une plateforme ouverte et personnalisable par l’ingénieur.

Open collaborative AI platform to support process optimization for semiconductor industry with digital twin

Relier nettoyage des données, modélisation et optimisation des procédés, avec la possibilité d’intégrer ses propres algorithmes.

Augmented Engineer: A No-Code AI Application Layer for Bridging the Gap Between Plasma Simulation and Real-World Processing

Une couche IA sans code pour aider l’ingénieur à confronter simulation et données de procédé et à explorer les compromis d’optimisation, avec STMicroelectronics.

Pas de DOI fourni pour cette référence.

Scalable and adaptable structural metrology for AR/VR device images based on deep learning

Mesurer des réseaux inclinés en TEM et des structures en CD-SEM, avec des workflows qui évoluent au rythme du développement des procédés de Meta.

Application of deep-learning based techniques for automatic metrology on scanning and transmission electron microscopy images

Les fondements de la métrologie IA de Pollen : annotation, détection, segmentation et mesures à partir d’exemples fournis par l’utilisateur.

Automatic classification of C-SAM voids for root cause identification of bonding yield degradation

Classification des vides en microscopie acoustique C-SAM pour relier les défauts à leurs origines et rechercher les causes de pertes de rendement du collage.

Process optimization assistant powered with AI driven digital twin: multiobjective processes use case

Optimisation multiobjectif par jumeau numérique : proposer un front de Pareto et laisser l’ingénieur choisir le compromis.

Digital twin technology introduction to increase yield of processes

Jumeau numérique construit à partir de données expérimentales pour explorer et optimiser les recettes sous contraintes.

Application of machine learning-based metrology for writer main pole CD measurement by CDSEM

Métrologie CD-SEM par deep learning de têtes d’écriture, avec Western Digital, sur plusieurs designs et variations de procédé.

Introducing machine learning-based application for writer main pole CD metrology by dual beam FIB/SEM

Comparaison de la métrologie par apprentissage avec les méthodes historiques sur des coupes FIB/SEM de têtes d’écriture Western Digital.

A generic deep-learning-based defect segmentation model for electron micrographs for automatic defect inspection

Modèle générique de segmentation, détection et mesure des défauts sur des images de microscopie électronique.

Deep-learning-driven automation of inner and outer object segmentation in SEM/TEM imaging for semiconductor metrology

Segmentation des parties internes et externes de structures multi-matériaux en SEM/TEM à partir d’une boîte englobante.

Deep learning aided tool for fast and accurate segmentation of multi-part semiconductor features

Annotation assistée par IA et segmentation de structures semiconductrices composées de plusieurs régions.

Deep learning contour-based method for semi-automatic annotation of manufactured objects in electron microscopy images

Annotation semi-automatique par contours pour la métrologie en microscopie électronique.

Edge detection using deep learning pipelines for TEM and SEM metrology by proposing generic and specific approaches

Détection de bords par deep learning, avec des approches génériques et spécifiques pour la métrologie SEM/TEM.

Next generation of decision making software for nanopatterns characterization: application to semiconductor industry

Première vision de la plateforme Pollen, avec imec : personnaliser les algorithmes et réunir mesures, rugosité, classification et défauts.

Using machine learning technology to accelerate the development of plasma etching processes

Assistance par machine learning à la métrologie pendant le développement de procédés de gravure plasma.

Accelerate the analysis and optimization of lamellar BCP process using machine learning

Analyse CD-SEM et optimisation du procédé d’auto-assemblage de copolymères à blocs, avec Arkema.

Machine Learning assistant technology to facilitate Fin and 3D memory measurements on SEM and TEM images

Assistant de mesure pour structures Fin et mémoires 3D, piloté par les recettes de mesure de l’ingénieur.

Cognitive learning: a machine learning approach for automatic process characterization from design

Apprentissage à partir du design pour automatiser la caractérisation et accélérer la définition des mesures.

Optimization of Complex Process, Based on Design Of Experiments, a Generic Methodology

Méthodologie d’optimisation fondée sur les plans d’expériences, validée avec les experts procédés microLED d’Aledia.

Pas de DOI fourni pour cette référence.

Collaborative and Holistic AI driven process control software platform to accelerate IC Manufacturing

Présentation de la vision d’une plateforme collaborative pour les données hétérogènes de métrologie et d’inspection.

Pas de DOI fourni pour cette référence.

Introduction of a customizable AI cluster to accelerate accurate Metrology and Defectivity for Yield Enhancement and to build advance process Digital Twin

Présentation de pipelines IA de métrologie, défauts et optimisation, personnalisables et connectables aux opérations industrielles.

Pas de DOI fourni pour cette référence.

Fast and Versatile Segmentation of Semiconductor materials based on a single example for metrology

Communication sur une segmentation de matériaux à partir d’un seul exemple annoté pour la métrologie.

Pas de DOI fourni pour cette référence.

Deep learning performances over classical approaches in metrology domain applied on electronic microscopy images

Manuscrit de recherche non publié comparant approches classiques et deep learning sur des structures de microscopie électronique. Il ne s’agit pas d’une publication évaluée par les pairs.

Pas de DOI fourni pour cette référence.