Подходы к идентификации фрагментов контура дислокации на пластине монокристалла полупроводника
| dc.contributor.author | Самойлов, А. Н. | |
| dc.contributor.author | Шевченко, И. В. | |
| dc.contributor.author | Samoilov, Andrii М. | |
| dc.contributor.author | Shevchenko, Igor V. | |
| dc.date.accessioned | 2021-04-15T10:23:06Z | |
| dc.date.available | 2021-04-15T10:23:06Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description | Самойлов, А. Н. Подходы к идентификации фрагментов контура дислокации на пластине монокристалла полупроводника = Approaches to identification of fragments of a dislocation etch pit on a semiconductor monocrystal waffer / А. Н. Самойлов, И. В. Шевченко // Зб. наук. пр. НУК. – Миколаїв : НУК, 2019. – № 1 (475). – С. 115–120. | uk_UA |
| dc.description.abstract | У статті досліджуються підходи щодо використання ознак ідентифікації фрагментів контуру дислокації на цифровому бінаризованому зображенні поверхні монокристала напівпровідника. Пластина після селективного травлення, за допомогою світлової мікроскопії та фотооптичного методу формування зон спостереження, після обробки декількома видами бінаризації зображення поверхні пластини напівпровідника оцінюється з метою формування ознак ідентифікації. Підхід, запропонований у роботі, включає розгляд параметрів, що являють собою характеристики фрагментів, розглянутих у вигляді бінаризованих зображень поверхні пластини, отриманих паралельно, як результат роботи адаптивної та глобальної бінаризації. Уточнення підмножини основних значущих фрагментів контурів дислокацій проходить за інваріантними ознаками, що виробляються після: попередньої обробки одержуваного зображення, що включає перетворення кольорового растрового зображення на півтонове восьмибітне зображення, підвищення чіткості зображення; глобальної бинаризації; отримання контурів на цифрових растрових зображеннях з нечітким відображенням дислокацій на пластинах GaAs; виявлення контурів у перепадах яскравості передбачуваних граней контуру, відновлення лінії контуру дислокації цифрового зображення пластини, виділення бінаризованих фрагментів ямок травлення. Інваріантні ознаки, що впливають на результат групування та ідентифікації, опрацьовують ситуації: співпадіння бінарних і основних значущих фрагментів; збіги характеристик лінії контуру з еталонними; замкнутості лінії контуру; збіги координат значущих фрагментів і основних значущих фрагментів. Підхід щодо групування є різновидом методу найближчих сусідів та має автоматичне налагодження параметрів. Як результат ідентифікації – множина значимих фрагментів з точки зору приналежних до фрагментів ямки травлення групується до ідентифікованих контурів ямок травлення пластин напівпровідників. Новизна такого підходу дозволяє вирішувати завдання автоматизації процесу підрахунку щільності дислокацій на зображенні поверхні пластини монокристала напівпровідника, що є актуальною проблемою для зменшення трудовитрат та практичного підвищення оперативності отримання показників якості пластин монокристалів напівпровідника. | uk_UA |
| dc.description.abstract1 | The given work is devoted to approaches to using the features of identification of fragments of a dislocation circuit on a digitally binarized image of a surface of a single crystal of a semiconductor. The plate after selective etching, using light microscopy and photo-optical method of forming the observation areas, after processing several types of binarization of the image of the surface of the semiconductor plate, is evaluated in order to generate the identification features. The approach proposed in the paper involves consideration of the parameters that represent the characteristics of fragments considered in the form of binarized images of the surface of the plate obtained in parallel, as a result of adaptive and global binarization. The refinement of the subset of the main significant fragments of the contours of the dislocations is invariant under the following characteristics: produced after the preprocessing of the obtained image, which includes converting a color bitmap into an eight-tone eight-bit image, improving image clarity; global binarization; obtaining contours on digital raster images with fuzzy display of dislocations on GaAs wafers; detection of contours in the differences in the brightness of the predicted contour line, rebuilding of the contour line of dislocation of the digital image of the wafers, selection of binarized fragments of the etch pit. Invariant features that affect the result of grouping and identification process situations: the coincidence of binary and major significant fragments; match the characteristics of the contour line with the reference; closed line contours; the coordinates of the significant fragments and the main significant fragments. The clustering approach is a variant of the nearest neighbor method and has automatic parameter tuning. As a result of the identification, the plurality of significant fragments from the point of view of the etch pits wells belonging to the fragments is grouped into the identified contours of the etching pits of the semiconductor wafers. The novelty of this approach allows to solve the problem of automation of the process of calculating the dislocation density on the image of the surface of a semiconductor single crystal, which is an urgent problem for reducing the labor costs and practical increase in the efficiency of obtaining indicators of the quality of semiconductor single crystals. | uk_UA |
| dc.description.abstract2 | В статье исследуются подходы по использованию признаков идентификации фрагментов контура дислокации на цифровом бинаризированном изображении поверхности монокристалла полупроводника. После световой микроскопии и фотооптического формирования зон наблюдении используются характеристики фрагментов бинаризированных изображений. Уточнение подмножества основных значимых фрагментов контуров достигается по инвариантным признакам: совпадение бинарных и основных значимых фрагментов; совпадение характеристик линии контура с эталонными; замкнутость линии контура; совпадение координат значимых фрагментов и основных значимых фрагментов. Подход к группировке метода ближайших соседей имеет автоматическая настройка параметров. Множество значимых фрагментов с точки зрения принадлежащих к фрагментам ямки травления группируется в идентифицированных контурах ямок травления. Новизна подхода решит задачи автоматизации процесса подсчета плотности дислокаций пластины монокристалла полупроводника, уменьшит трудозатраты и повысит оперативность получения показателей качества пластин монокристаллов полупроводника. | uk_UA |
| dc.identifier.issn | 2311-3405 (Print) | |
| dc.identifier.issn | 2313-0415 (Online) | rus |
| dc.identifier.uri | https://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/3877 | |
| dc.language.iso | ru | uk_UA |
| dc.relation.ispartofseries | 004.932.2 | uk_UA |
| dc.subject | идентификация | uk_UA |
| dc.subject | фрагмент | uk_UA |
| dc.subject | цифровое изображение | uk_UA |
| dc.subject | контур дислокации | uk_UA |
| dc.subject | пластина монокристалла полупроводника | uk_UA |
| dc.subject | ямка травления | uk_UA |
| dc.subject | ідентифікація | uk_UA |
| dc.subject | фрагмент | uk_UA |
| dc.subject | цифрове зображення | uk_UA |
| dc.subject | контур дислокації | uk_UA |
| dc.subject | пластина монокристала напівпровідника | uk_UA |
| dc.subject | ямка травлення | uk_UA |
| dc.subject | global binarization | uk_UA |
| dc.subject | adaptive binarization | uk_UA |
| dc.subject | raster image | uk_UA |
| dc.subject | fragment | uk_UA |
| dc.subject | dislocation | uk_UA |
| dc.subject | etch pit | uk_UA |
| dc.subject | waffer GaAs | uk_UA |
| dc.title | Подходы к идентификации фрагментов контура дислокации на пластине монокристалла полупроводника | uk_UA |
| dc.title1 | Approaches to identification of fragments of a dislocation etch pit on a semiconductor monocrystal waffer | uk_UA |
| dc.title2 | 2019 | |
| dc.type | Article | uk_UA |
Файли
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 7.05 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: