ウェーハ組立における高精度なアライメント要求に対して、ロバストな全域最適化に基づくマルチビュー視覚アライメント法を提案し、対応する性能評価フレームワークを構築した。まず、マルチビュー視覚によって複数のターゲット情報を取得し、非線形最小二乗目的関数を用いて情報を融合し姿勢を解決した。次に、測定精度のしきい値に基づきターゲット残差を正規化し、Huber損失と反復加重法を組み合わせて異常ターゲットの重みを自動的に低減し、キズなどの誤差の影響を抑制した。解決面では、Armijo自適応バックトラック線探索技術をLMアルゴリズムに組み込み、収束の安定性と効率を向上させた。さらに座標マッピングと回転誘導変位補償モデルを構築し、誤差伝播と運動補償を実現した。角度-変位協調拘束の交差被覆率（AD-IoU）指標を提案し、二重ウェーハのアライメント応用実験を実施した。結果は、本論文で提案したロバストな全域最適化反復法を適用することで、収束回数を約3回に減少させ、マイクロメートルレベル（4 μm）の局所ターゲット偏差を導入してもAD-IoUの平均はわずか0.06％低下し、本手法の反復効率とロバスト性を検証したことを示している。

マルチビュー視覚;ウェーハーアライメント;精密組立;LMアルゴリズム