装置・材料メーカー
検査装置の画像処理・アルゴリズムエンジニア
最終更新：2026-09-28
この職種は何をするのか
検査装置の画像処理・アルゴリズムエンジニアは、欠陥検査装置やCD-SEMが撮影した画像から、欠陥を見つけ、種類を分類し、寸法を測るアルゴリズムを開発する職種です。1枚のウェハから膨大な画像が得られるため、見逃しと誤検出を抑えつつ、装置のスループットを落とさない速さで処理する必要があります。深層学習の導入で、欠陥の自動分類やノイズ除去の性能が大きく変わりつつある分野です。
仕事内容
欠陥検出アルゴリズムの開発
隣のチップや設計データとの比較で、本来ないはずのパターンを欠陥として検出します。製造上の正常なばらつきを欠陥と誤判定しないしきい値の設計が肝です。
欠陥の自動分類
検出した欠陥を、パーティクル・パターン欠け・ブリッジなどの種類に自動分類します。機械学習モデルの学習データ作りと、顧客ラインごとの調整も含みます。
計測アルゴリズムの開発
CD-SEMやオーバーレイ計測で、画像のエッジを抽出して寸法やずれをサブナノメートルの再現性で求めます。計測値のわずかな偏りが工程管理を狂わせます。
処理の高速化
GPUやFPGAを使った並列処理で、装置の撮像速度に追いつく画像処理を実装します。アルゴリズムの精度と計算量のバランスを取るのがこの職種の腕の見せどころです。
担当する工程・装置
必要になる知識・用語
主な企業
関連する技術比較
よくある質問
半導体の知識がなくても就けますか？
画像処理や機械学習の専門性があれば、半導体の知識は入社後に学ぶ人が多い職種です。ただし欠陥がどの工程でなぜできるかを理解すると、アルゴリズムの改善の方向が見えやすくなります。
深層学習はどこまで使われていますか？
欠陥の自動分類やノイズ除去では実用化が進んでいます。一方、検出そのものは説明性と誤判定の管理が重視され、従来の画像処理と組み合わせて使うのが一般的です。
デバイスメーカーでも同じ仕事がありますか？
デバイスメーカーでは、装置が出した結果を使って欠陥分類や歩留まり解析のモデルを作る仕事があります。装置メーカーは装置内のアルゴリズムそのもの、デバイスメーカーはその後のデータ活用、という分担です。