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系統識別號 U0026-2708201713450800
論文名稱(中文) 應用模式樹與偏最小平方法預測氧化銦錫薄膜電阻值之研究
論文名稱(英文) A Study on Predicting the Resistance Value of Indium Tin Oxide Films by Model Trees and Partial Least Squares
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 工業與資訊管理學系碩士在職專班
系所名稱(英) Department of Industrial and Information Management (on the job class)
學年度 105
學期 2
出版年 106
研究生(中文) 黃誌成
研究生(英文) Chih-Cheng Huang
學號 R37041333
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 46頁
口試委員 指導教授-翁慈宗
口試委員-蔡青志
口試委員-胡政宏
口試委員-陳榮泰
中文關鍵字 模式樹  偏最小平方法  氧化銦錫薄膜 
英文關鍵字 Indium-tin-oxide film  linear regression  model tree  numeric prediction  partial least square 
學科別分類
中文摘要 在觸控面板的生產各站點裡,其中有道氧化銦錫濺鍍機的製程,在濺鍍機上安裝氧化銦錫靶材從事生產,會在玻璃的表面上沉積一層氧化銦錫薄膜,而此薄膜的出貨規格是量測電阻值當依據,在濺鍍機內的腔體設定屬性參數值,其類別可分有真空壓力、磁控裝置、氣體流量、直流功率和傳送速度,且該機台動作是快速連續式生產,當某個屬性的數值有所變動,就有可能造成電阻值規格偏移,再往回找出異常的產出品,這些花費的時間、人力與重工成本滿可觀的。故本研究希望可以找到影響電阻值的關鍵屬性,並瞭解如何去管控它,解決生產線上的品質異常去節省製造成本,經由資料探勘的模式樹與偏最小平方法,此兩種方法是屬於數值預測模型,模式樹的運算結果會得到樹狀結構圖,內部會挑選出節點屬性,葉部節點則給予線性迴歸式,偏最小平方法則依屬性貢獻性的大小,來排列各屬性的重要性。在資料探勘前,取得資料後會先進行前置處裡,包括資料整併、屬性挑選與數值正規化,之後使用該兩種方法進行探勘研究;模式樹與偏最小平方法一同預測出腔體溫度與靶材功率是關鍵屬性,並且在線性迴歸式裡找到調整屬性數值的準則,在釐清阻值的偏高或偏低問題上,提供一個有數據為依據的科學方法來做決策,方便日後工程師在調整參數上,有可依循的標準與規則。
英文摘要 The resistance value of a touch panel highly depends on the thickness of the indium-tin-oxide film in its the surface. Engineers can set several manufacturing parameters, or attributes, of a sputtering machine to control the thickness of the film, such as vacuum pressure, gas flow, DC power, and transmission speed. Since the sputtering process of touch panels is continuous, their resistance values may vary due to the offset of the manufacturing parameters. The cost spent in finding and recovering abnormal products can be high. This study will therefore employ model tree and partial least square to discover the attributes that can affect the resistance values of touch panels. In model trees, the branching attributes and the attributes showing in linear regression models reveal critical manufacturing parameters. Partial least square will rank attributes based on their contribution levels in predicting resistance values of touch panels. The data collected from sputtering machines are first processed by the tools for attribute selection and normalization. Then both model tree and partial least square are applied to discover key attributes. The experimental results of these two tools for numeric prediction suggest that ‘chamber temperature’ and ‘DC power’ are the most critical manufacturing parameters for the resistance values of touch panels. Their coefficients given in linear regression models provide useful information for engineers to set proper parameters of sputtering machines.
論文目次 第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 3
1.4 研究範圍與限制 4
1.5 研究流程架構 5
第二章 文獻探討 6
2.1 濺鍍原理與方法 6
2.2 氧化銦錫 8
2.3 資料探勘簡介與應用 8
2.4 線性迴歸式 9
2.4.1 簡單線性迴歸式 10
2.4.2 多元線性迴歸式 11
2.5 模式樹 11
2.5.1 模式樹之長成 12
2.5.2 模式樹之修剪 13
2.5.3 平滑化處理 14
2.5.4 遺漏值之處置 15
2.5.5 名目屬性之轉換 16
2.6 偏最小平方法 17
2.7 小結 19
第三章 研究方法 20
3.1 研究架構 20
3.2 資料取得 21
3.3 資料前置處理 21
3.4 模式樹之建構與診斷 24
3.4.1 樹狀圖結構 24
3.4.2 模式樹評估 26
3.5 偏最小平方法之屬性貢獻性 27
3.6 小結 28
第四章 實證研究 29
4.1 資料整理與屬性說明 29
4.2 屬性之選用 30
4.3 模式樹模型建構 33
4.3.1 模式樹之節點屬性分析 33
4.3.2 模式樹之線性迴歸式分析 36
4.4 偏最小平方法模型建構與分析 40
4.5 小結 41
第五章 結論與建議 43
參考文獻 45
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