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機械学習を用いたテスト品質向上

機械学習でテスト見逃しを検出

不良品のチップがテストで良品と判定されることをテスト見逃しといいます。本研究室では、通常のテスト工程でのテスト見逃しを機械学習を用いて検出する手法を研究しています。これまで、Variational Auto Encoder (VAE) と呼ばれるニューラルネットワークを用いて、テスト見逃しを検出する手法を提案しています。提案手法では、0.05%の歩留まり損失で7.63%のテスト見逃しを検出することに成功しました。

VAE

Variational Auto Encoder (VAE)

Test Escape Reduction

Test Escape Reduction