Effect of Electrostatic Discharge on Electrical Characteristics of Discrete Electronic Components

This article reports on preliminary results of a study conducted to examine how temporary electrical overstress seed fault conditions in discrete power electronic components that cannot be detected with reliability tests but impact longevity of the device. These defects do not result in formal parametric failures per datasheet specifications, but result in substantial change in the electrical characteristics when compared with pristine device parameters. Tests were carried out on commercially available 600V IGBT devices using transmission line pulse (TLP) and system level ESD stress. It was hypothesized that the ESD causes local damage during the ESD discharge which may greatly accelerate degradation mechanisms and thus reduce the life of the components. This hypothesis was explored in simulation studies where different types of damage were imposed to different parts of the device. Experimental results agree qualitatively with the simulation for a number of tests which will motivate more in-depth modeling of the damage

Arquitetura híbrida de máquinas de vetores de suporte e redes neurais artificiais aplicada a classificação dos solos

Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de bacharel no curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.O aprendizado de máquina é uma área da inteligência artificial que tem como objetivo desenvolver aplicações que possuem a característica de aprender com suas experiências. Para isso, podem ser utilizadas diversas técnicas entre elas destacam-se as redes neurais artificiais e as máquinas de vetores de suporte. Redes neurais artificiais são modelos computacionais inspirados no cérebro, que se originaram dos estudos sobre a teoria psicológica do aprendizado em animais. As máquinas de vetor de suporte utilizam medidas estatísticas para traçar retas que são empregadas para separar conjuntos de dados com a maior distância entre si. Esta técnica vem sendo aplicada com sucesso em várias áreas, como por exemplo, em Engenharia Ambiental e Geologia. A classificação dos solos é um processo com alto custo e trabalhoso, na qual algumas vezes é necessário a predição de alguns dados. A predição das propriedades do solo quando realizada por meio da inteligência artificial possui resultados melhores do que quando empregada a forma tradicional. As máquinas de vetores de suporte apesar de serem eficientes nas resoluções de problemas de classificação, possui uma desvantagem que é o alto tempo despendido nas fases de treinamento e execução. Esta pesquisa teve como objetivo o desenvolvimento de uma arquitetura híbrida de máquinas de vetores de suporte e redes neurais artificiais aplicada a classificação dos solos. Foi utilizada uma base de dados sobre a classificação dos solos do estado de Santa Catarina, aplicando primeiramente as máquinas de vetores de suporte de forma isolada e posteriormente foi desenvolvida a arquitetura híbrida com redes neurais artificiais do tipo Kohonen. O hibridismo foi realizado empregando-se o modelo de rede neural artificial Kohonen para o agrupamento dos dados e aplicando-se uma máquina de vetores de suporte para cada um dos grupos gerados a fim de se classificar os solos. Posteriormente, por meio de métodos estatísticos avaliou-se o desempenho da aplicação das máquinas de vetores de suporte e da arquitetura híbrida, considerando-se os parâmetros de taxa de erro, tempo de treinamento, tempo de execução, acurácia, entre outras medidas de avaliação de um classificador. Foram realizados testes com diferentes quantidades de grupos gerados pela rede neural artificial, sendo elas dois, quatro, cinco, oito e quinze grupos. Ocorreram pequenas melhoras na arquitetura com dois grupos em relação a qualidade do classificador. Aumentando-se a quantidade de grupos para maior que dois, o tempo de execução apresentou melhoras significativas quando comparado com a execução das máquinas de vetores de suporte isoladamente, no entanto observou-se uma diminuição na precisão -da classificação. Nesta pesquisa, a arquitetura híbrida teve seu tempo de execução otimizado, no entanto, não foi significativo estatisticamente. Em relação a acurácia dos modelos gerados, esta se manteve a mesma nos modelos híbridos e de máquinas de vetores de suporte, que foi de aproximadamente 77,5%

Defect spatial pattern recognition using a hybrid SOM–SVM approach in semiconductor manufacturing

[[abstract]]As manufacturing geometries continue to shrink and circuit performance increases, fast fault detection and semiconductor yield improvement is of increasing concern. Circuits must be controlled to reduce parametric yield loss, and the resulting circuits tested to guarantee that they meet specifications. In this paper, a hybrid approach that integrates the Self-Organizing Map and Support Vector Machine for wafer bin map classification is proposed. The log odds ratio test is employed as a spatial clustering measurement preprocessor to distinguish between the systematic and random wafer bin map distribution. After the smoothing step is performed on the wafer bin map, features such as co-occurrence matrix and moment invariants are extracted. The wafer bin maps are then clustered with the Self-Organizing Map using the aforementioned features. The Support Vector Machine is then applied to classify the wafer bin maps to identify the manufacturing defects. The proposed method can transform a large number of wafer bin maps into a small group of specific failure patterns and thus shorten the time and scope for troubleshooting to yield improvement. Real data on over 3000 wafers were applied to the proposed approach. The experimental results show that our approach can obtain over 90% classification accuracy and outperform back-propagation neural network