基于事例推理的半导体制造加工设备故障诊断

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第一章 绪论
1
第一章 绪论
§1.1 我国集成电路发展现状
集成电路（Integrated Circuit, 通常简称 IC) , 是指半导体集成电路，即以半导
体材料为基片，将至少有一个是有源元件的两个以上元件和部分或者全部互连线
路集成在基片之中或者基片之上，以执行某种电子功能的中间产品或者最终产品。
目前，国内集成电路产业规模不断扩大，产业链也逐步完善。据半导体行业协会
（China Semiconductor Industry Association,简称 CSIA）的统计，目前国内 IC 企业
达651 家（不包括集成电路设备材料企业），从业人员 11.5 万人。现已形成由 200
多家有一定规模的 IC 设计企业、10 多家芯片制造骨干企业和 20 多家封装测试企
业组成的包括设计、制造、封装测试配套发展的产业格局。这些主流企业主要分
布在长三角地区、京津环渤海湾地区和珠三角地区，其中长三角地区的 IC 产值占
到全国产值的七成。
我国 IC 制造业以代工为主要业务，技术进步极快。目前，我国 IC 制造业主
要晶圆尺寸以 6英寸至 8英寸为主，技术集中在 0.25 微米以上，在优惠政策的鼓
励下，吸引了中芯环球 12 英寸晶圆厂的建厂计划，具备 0.13 微米的量产实力，进
一步拉近了与世界水平的差距。
在晶圆代工方面，除了作为全球目光焦点的中芯国际（SMIC）、台积电之外，
还包括宏力、贝岭、和舰、华晶、先进与华虹 NEC 等。我国内地主要 IC 制造企
业概况见表 1.1[1]：
表1.1 国内的 IC 制造业概况
企业名称
生产线
（英寸）
地点
投片年份
技术水平
（微米）
最大量产
（片/月）
业务
上海贝岭微电
子
4
上海
1998
1.2~3
16000
通讯 IC
华晶电子集团
4
无锡
1984
3~5
10000
晶圆代工
5
1989
2~3
1000
5
1994
2
10000
6
1998
0.8
6000
上海先进
5
上海
1992
2
25000
晶圆代工
6
1997
0.8
30000
8
2003
0.25
30000
上海华虹 NEC
8
上海
1999
0.35
30000
晶圆代工
基于事例推理的半导体制造加工设备故障诊断
2
中芯国际
8-Fab1
上海
2001
0.25/0.18
42500
晶圆代工
8-Fab2
2002
0.25/0.18
42500
8-Fab3
2003
0.25/0.18
42500
宏力
8
上海
2003
0.25/0.18
25000
晶圆代工
和舰科技
8
苏州
2003
0.25/0.18
40000
晶圆代工
台积电
8
上海
2004
0.25/0.18
30000
晶圆代工
MOROLARA
8
天津
2004
0.25/0.18
30000
通讯 IC
珠海南科
6
珠海
1998
0.8
15000
晶圆代工
8
2003
0.25/0.18
20000
浙江华越
4
绍兴
1990
2
20000
分立器件
5
1996
0.8
15000
晶圆代工
杭州士兰
5
杭州
2002
0.5
20000
消费 IC
中芯环球
12
北京
2004
0.13
30000
晶圆代工
8
2004
0.18
30000
首钢 NEC
6
北京
1995
0.5
20000
DRAM
8
2005
0.18
20000
晶圆代工
近几年，国际上 IC 产业发展头三位国家， 美国、日本和韩国的一些大公司，
相继看好中国的对外开放的条件，加上中国劳动力成本低，年轻技术人才来源丰
富， 纷纷到中国兴办合资公司，甚至创建独资公司。目前在国内兴办合资及独资
的公司，如表 1.2[1]：
表1.2 国内兴办合资及独资的公司
合资（独资）公司
公司性质
美国 NS 公司、上海晨兴电子科技公司
合资
日本三菱、三井物产、四通公司
合资
日本松下、上海华旭微电子公司
合资
日本东芝、中国华晶电子集团公司
合资
泰国阿发泰克公司、美国 Microchip、
上海华旭微电子公司
合资
意法 SGS-汤姆逊公司、深圳赛格集团
合资
群立公司（台湾）、韶光微电子总公司
合资
荷兰飞利浦、上海先进半导体有限公司
合资
美国摩托罗拉
独资
美国英特尔公司
独资
第一章 绪论
3
美国哈里斯公司
独资
美国 AMD 公司
独资
日本日立公司
独资
韩国现代公司
独资
韩国三星公司
独资
所有这些封装、制造厂进入中国，使国内的 IC 生产能力得到了大幅度的提高。
§1.2 基于事例推理技术的发展概况
基于事例推理(Case-Based Reasoning ，简称CBR) 是人工智能(Artificial
Intelligence,简称AI )[2]领域中新兴的一种问题求解方法[3]。CBR以其独特的推理方
式和成功的应用，引起了国际人工智能界的广泛重视[4]。CBR的思想起源于人们对
解决问题的认知心理活动的研究。认知心理学的研究表明，人类专家在解决所面
临的问题时，总是习惯于借鉴以前对类似问题的处理经验。
1982年美国学者Schank在其所著的《Dynamic Memory》一书中首先提出了CBR
的思想，后来这种新的问题求解方法由他的学生进一步推广和发展。1983年Janet
Kolodner等人开发了第一个基于案例的推理系统CYRUS[5]，实现了Schank提出的部
分思想。CYRUS是一个咨询系统，包含各种旅行和会议知识。在该系统开发的存
储记忆模型的基础上，研究人员又在法律、医学和烹调等领域开发了一批著名的
基于案例的推理系统，如PERSUADER. MEDIATOR和CHEF等[6]。同一时期，美国
德克萨斯大学的Bruce Porter和他的研究小组提出了基于典型法律案例的概念表
示，以处理分类任务的概念学习问题，并开发出了应用系统PROTOS。该系统将通
用的领域知识与特殊的案例知识集成在统一的知识表示结构中。
在CBR的研究和应用开发方面，欧洲虽然起步稍晚，但发展很快。1991年德
国率先召开了第一届德国CBR专题研讨会，以后每年举办一次。1993召开了第一
届欧洲CBR研讨会EWCBR (European Workshop on Case-Based Reasoning), 2000年9
月第五届欧洲CBR研讨会EWCBR 2K在意大利召开。从1995年开始，英国也每年
召开一次CBR研讨会。欧洲对于CBR的研究主要侧重于专家系统的开发和知识获
取方面，开发了很多应用系统。如:基于案例的规划系统CAPLAN/CBC[7]、基于案
例的医疗诊断学习系统[8]和基于案例的专家系统开发工具RBCShell[9]等。
近年来国际上的研究性开发项目和应用系统达100余项，至少已出现15种使用
基于事例推理的半导体制造加工设备故障诊断
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CBR方法的商品化的工具[10]。人们对CBR的研究和应用，已深入到热门的电子商
务、www及信息服务、规划、设计、诊断、分类、辅助决策、音乐、软件复用、
辩论和法律案例推理、医学、争端调解以及智能教学等领域。
与传统的基于因果规则链的推理方式不同，CBR是一种基于过去实际经验或
经历的推理。采用CBR方法求解问题，不是通过链式推理进行，而是通过查找事
例库中与当前问题相似的案例，并根据当前问题的需要对案例做适当修改来实现
的。CBR是一种新的问题求解和学习的方法，它与传统的基于规则的专家系统相
比具有很多优点，如易于获取知识、知识库维护方便，适应性强，可以得出创新
的解答等。因此，CBR为专家系统的设计和开发提供了一个新的途径： CBR能利
用过去的经验和具体事例相关的特定知识，一个新问题的解决是通过寻找一个与
之相似的以往事例，把它重新应用到新问题的环境中来；另一个明显的不同在于，
CBR还是一个持续的、渐进增长的学习过程，一旦解决了一个新问题，就获得了
新的经验，可以用以解决将来的问题。
CBR的研究内容可分为三个方面，即CBR的基本理论、CBR与其他方法的结
合及CBR的应用研究。CBR基本理论研究主要包括事例的存储模型、检索模型和
改写方法等内容。在CBR系统中，知识是以事例的形式存储的，事例描述的完整
性和表示形式的有效性是CBR推理的基础。最早的事例存储模型是Schank提出的
动态存储模型(Dynamic Memory Model)，它在CYRUS系统中得到了应用和验证。
CBR检索的目标是快速有效地从事例库中找到与问题描述最相似的事例。目前常
用的检索算法有最近相邻方法(Nearest-neighbor Method)、归纳推理方法(Inductive
Method)、基于知识的方法(Knowledge-based Indexing Method)和基于模板检索的策
略(Template Retrieval Approach)。
CBR系统自身具有很强的学习功能，它能在系统的应用过程中，通过保存新
事例和归纳学习等方式，从成功和失败的事例中学到更多的新知识，使其问题求
解能力和学习能力得到提高。因此CBR不仅代表了一种推理方法，而且也代表了
一种机器学习方法。
CBR方法虽然有效地解决了传统的基于规则的专家系统存在的知识获取的瓶
颈问题，但在开发CBR系统的过程中，案例知识获取的工作量也很大。1999年在
国际人工智能联合大会上，数据挖掘(Data Mining)技术与CBR的结合作为CBR专题
的首要任务，目的是研究如何通过数据挖掘技术获得数据库中隐含的案例知识，
帮助CBR系统建造知识库，从而降低CBR系统对领域专家的依赖性。
近年来CBR的研究在国际上受到广泛重视。CBR国际会议ICCBR(International
Conference on Case-Based Reasoning)自1995年开始每两年召开一次，2001年在加拿
第一章 绪论
5
大召开了第四次会议。很多重要的人工智能期刊，如人工智能杂志(AI Magazine)、
IEEE专家系统(IEEE EXPERT)等相继组织发表了有关CBR的专题研究和应用论
文。1999年国际人工智能联合大会IJCAI'99的论文集中设有两个CBR专题，共有8
篇有关CBR研究的论文。为了推动CBR研究成果的交流，有关组织和研究人员还
利 用 Internet 这一现代化的网络服务系统建立一些CBR 专业网站，如:
http://www.cbr-web.org、http://www.ai-cbr.org等。
近年来，CBR的研究和应用开发在亚洲地区也得到了重视，其中有印度的
Venkatamaran，日本的Okamoto[11]，中国的史忠植[12]和刘大有[13]等。国内在CBR的
研究和应用开发方面起步较晚，目前除了在基础理论方面做了一些研究工作[14]，
同时在方案设计、故障诊断和决策支持等应用领域也开展了一些探索性研究工作。
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室在基于事例推理方面进行了
一系列研究[15]。
1991年，史忠植、李宝东提出了记忆网模型和事例检索算法。
1993
年，周涵研制了基于事例学习的内燃机油产品设计系统EOFDS。1994年，徐众云
开发了基于事例推理的天气预报系统。1996年，王军开发了基于事例推理的淮河
王家坝洪水预报调度系统FOREZ。
2000年，叶施仁等研制了鱼情分析专家系统[16]。
2006年，王征等人研究了基于事例推理的车辆路径问题智能建模方法[17]，针对传
统的人工离线建模难以适应现实环境中车辆路径问题动态性这一缺陷,以车辆路径
问题的机器建模方法为研究内容，以提高建模工作的实时性和智能性为目标,提出
了基于事例推理的智能建模方法；周松华等人开展了基于事例推理技术的电子商
务自动协商研究[18]，提出了一个应用CBR技术建立电子商务自动协商模型,及相应
的协商实例库的设计和检索；李泽彪等人开展了基于事例推理的供应链风险管理
系统研究[19]；何波等人研究了基于混合推理机制的故障诊断专家系统，将基于规
则的推理和基于事例的推理相结合，设计了混合推理机制[20]。
§1.3 基于事例推理的故障诊断技术
设备故障诊断是一个非常复杂的不良结构问题，很难建立起精确、完备的系
统模型。因此基于经验知识(经验规则)的专家系统技术在设备故障诊断领域得到了
广泛应用。但是知识获取这一瓶颈问题已经严重阻碍了故障诊断专家系统的进一
步发展，基于事例的推理(CBR)技术正是为解决这一问题应运而生的。CBR系统与
基于规则的推理(Rule-Based Reasoning，简称RBR)系统相比，虽然都是利用经验知
识解决问题，但是解决问题的方式却完全不同。CBR系统使用的知识主要是相关
领域以前解决问题的具体记录，例如:医院中患者的病例档案；而RBR系统使用的
基于事例推理的半导体制造加工设备故障诊断
6
知识是由领域专家通过对实际案例进行分析提取出来的经验规则。因此CBR系统
的知识获取工作相对容易。将CBR技术应用到故障诊断领域，对于提高故障诊断
系统的问题求解能力，推动设备故障诊断技术的发展具有重要的意义。
基于事例的诊断方法把过去处理的故障描述成故障特征集和处理措施组成的
故障案例，存储在事例库中。当出现新故障时，通过检索事例库查找与当前故障
相似的事例，并对其处理措施作适当调整，使之适应于处理新故障，形成一个新
的故障事例，并得到解决当前故障的措施。
20世纪90年代初，CBR技术开始在医学诊断领域得到初步应用。如美国麻省
理工学院的P.Koton等人[21]采用CBR方法对一个基于因果网模型的知识系统进行优
化，开发了一个基于案例和模型的心脏病诊断系统CASEY。该系统接收有关病人
的大量信息，如症状、病史、化验结果等，建立了一个能导致相关症状的因果网
络。然后采用基于模型的相似性匹配方法在事例库中查找出相似的病历，并根据
新旧病历在症状上的差别，利用启发式规则调整病历，最后输出引起疾病的原因。
M. Haddad等人[22]也开发了一个基于事例推理的医学诊断系统，该系统是通过匹配
病人的心肌扫描图来检测心脏病。
目前，CBR技术在设备故障诊断领域的应用还较少。实际应用的系统只有
B.P.Allen等人开发的基于事例的计算机故障诊断系统。该系统存储了几百个与
Compaq公司的计算机产品相关的故障案例，用于为客户提供技术支持服务。当客
户的计算机系统出现故障时，只需输入计算机的故障现象，诊断系统将从事例库
中查找相似的故障案例，并将相关的故障处理措施提供给技术支持人员，帮助他
们为客户提供有效的解决方案。另外，J.Hunt还将CBR技术应用于软件系统的故障
诊断和修复。
基于案例的诊断方法的优点是:(1)知识获取容易；(2)具有学习功能，能够不断
丰富自己的知识库；(3)自适应能力强，对于不熟悉的故障问题，也能给出近似的
解决方案；(4)通过实际案例进行解释，更易于让用户接受。它的缺点是：(1)当案
例库的容量庞大时，案例的检索非常困难；(2)案例库很难覆盖全部问题，且不能
保证一定得到最佳的解决方案。
目前，国内外学者在基于案例的诊断方法研究和诊断系统的开发方面取得了
一些研究成果，但是实际应用的系统还很少。总地来说，基于案例的诊断方法的
研究和应用系统的开发还处在初级阶段，还有许多理论问题和应用技术问题需要
解决。单独使用基于案例的诊断方法解决实际问题还存在一些困难，因此，该方
法与其它诊断方法的结合是一个很重要的研究方向。
摘要：

第一章绪论1第一章绪论§1.1我国集成电路发展现状集成电路（IntegratedCircuit,通常简称IC),是指半导体集成电路，即以半导体材料为基片，将至少有一个是有源元件的两个以上元件和部分或者全部互连线路集成在基片之中或者基片之上，以执行某种电子功能的中间产品或者最终产品。目前，国内集成电路产业规模不断扩大，产业链也逐步完善。据半导体行业协会（ChinaSemiconductorIndustryAssociation,简称CSIA）的统计，目前国内IC企业达651家（不包括集成电路设备材料企业），从业人员11.5万人。现已形成由200多家有一定规模的IC设计企业、10多家芯片制造骨干企...

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