icp 原理的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

半導體製程概論(第四版)

為了解決icp 原理的問題，作者李克駿,李克慧,李明逵 這樣論述：

　　全書分為五篇，第一篇(1～3章)探討半導體材料之基本特性，從矽半導體晶體結構開始，到半導體物理之物理概念與能帶做完整的解說。第二篇(4～9章)說明積體電路使用的基礎元件與先進奈米元件。第三篇(10～24章)說明積體電路的製程。第四篇(25～26章)說明積體電路的故障與檢測。第五篇(27～28章)說明積體電路製程潔淨控制與安全。全書通用於大專院校電子、電機科系「半導體製程」或「半導體製程技術」課程作為教材。 本書特色 　　1.深入淺出說明半導體元件物理和積體電路結構、原理及製程。 　　2.從矽導體之物理概念開始，一直到半導體結構、能帶作完整的解說，使讀者學習到全盤知識

。 　　3.圖片清晰，使讀者一目瞭然更容易理解。 　　4.適用於大學、科大電子、電機系「半導體製程」或「半導體製程技術」課程或相關業界人士及有興趣之讀者。

SLAM視覺十四講：雙倍內容強化版

為了解決icp 原理的問題，作者高翔張濤劉毅顏沁睿 這樣論述：

　　這是一本介紹視覺SLAM 的書。 　　SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping 的縮寫，中文譯作「同時定位與地圖型建置」。它是指搭載特定感測器的主體，在沒有環境先驗資訊的情況下，於運動過程中建立環境的模型，同時估計自己的運動。 　　本書的主題就是SLAM視覺， SLAM 的目的是解決「定位」與「地圖型建置」這兩個問題。也就是說，一邊要估計感測器本身的位置，一邊要建立周圍環境的模型。近年來隨著科技的發展，湧現出了一大批與SLAM 相關的應用點。 　　本書全面系統地介紹了以視覺感測器為主體的視覺SLAM 技術，詳細地介紹SLAM 的理論背景、

系統架構，以及各個模組的主流做法。同時，極其重視實作：本書介紹的所有重要演算法，都將列出可以執行的實際程式，以求加深讀者的了解。並把完整的SLAM 系統分成幾個模組：視覺里程計、後端最佳化、建圖，以及回路檢測。我們將陪著讀者一點點實現這些模組中的核心部分，探討它們在什麼情況下有效，什麼情況下會出問題，並指導大家在自己的機器上執行這些程式。你會接觸到一些必要的數學理論和許多程式設計知識，會用到Eigen、OpenCV、PCL、g2o、Ceres 等函數庫，掌握它們在Linux 作業系統中的使用方法。 　　全書分為三大部分： 　　「數學基礎篇」 　　第1 講 是預備知識，介紹本書的基本資訊，習

題部分主要包含一些自測題。 　　第2 講 為SLAM 系統概述，介紹一個SLAM 系統由哪些模組成，各模組的實際工作是什麼。實作部分介紹程式設計環境的架設過程及IDE 的使用。 　　第3 講 介紹3D 空間剛體運動，你將接觸到旋轉矩陣、尤拉角、四元數的相關知識，並且在Eigen 中使用它們。 　　第4 講介紹李群與李代數。即使你現在不懂李代數為何物，也沒有關係。你將學到李代數的定義和使用方式，然後透過Sophus 操作它們。 　　第5 講 介紹針孔相機模型及影像在電腦中的表達。你將用OpenCV 調取相機的內外參數。 　　第6 講 介紹非線性最佳化，包含狀態估計理論基礎、最小平方問題、梯度下降

方法。你會完成一個使用Ceres 和g2o 進行曲線擬合的實驗。 　　「實作應用篇」 　　第7 講 為特徵點法的視覺里程計。該講內容比較多，包含特徵分析與比對、對極幾何約束的計算、PnP 和ICP 等。在實作中，你將用這些方法估計兩個影像之間的運動。 　　第8 講 為直接法的視覺里程計。你將學習光流和直接法的原理，然後實現一個簡單的直接法運動估計。 　　第9 講 為後端最佳化，主要為對Bundle Adjustment（BA）的深入討論，包含基本的BA，以及如何利用稀疏性加速求解過程。你將用Ceres 和g2o 分別撰寫一個BA 程式。 　　第10 講 主要介紹後端最佳化中的位姿圖。位

姿圖是表達關鍵頁框之間約束的一種更緊湊的形式。我們會介紹SE(3)和Sim(3)的位姿圖，同時你將使用g2o 對一個位姿球進行最佳化。 　　第11 講 為回路檢測，主要介紹以詞袋方法為主的回路檢測。你將使用DBoW3 撰寫字典訓練程式和回路檢測程式。 　　第12 講 為地圖型建置。我們會討論如何使用一元進行稠密深度圖的估計（以及這是多麼不可靠），然後討論RGB-D 的稠密地圖型建置過程。你會撰寫極線搜索與塊符合的程式，然後在RGB-D 中遇到點雲地圖和八叉樹地圖的建置問題。 　　第13 講 是專案實作，你將架設一個二元視覺里程計架構，綜合運用先前學過的知識，實現它的基本功能。在這個過程中

，你會碰到一些問題，例如最佳化的必要性、關鍵頁框的選擇等。我們會在Kitti 資料集上測試它的效能，討論一些改進的方法。 　　第14 講 主要介紹目前的開放原始碼SLAM 方案及未來的發展方向。相信在閱讀了前面的知識之後，你會更容易了解它們的原理，實現自己的新想法。 　　適合讀者群  機器人技術工程師、對 SLAM 有興趣者，或 SLAM 相關課程科系師生作為教材或自學參考。                                      本書特色 　　SLAM視覺屬於電腦視覺和機器人研究的交叉領域，本書系統介紹SLAM視覺（同時定位與地圖構置）所需的基本知識與核心演算法，既

包括數學理論基礎，如三維空間的剛體運動、非線性優化；又涵蓋電腦視覺的演算法實現，例如多視圖幾何、回環檢測等。書中提供大量的實例程式碼供讀者學習，從而更深入地掌握內容。 　　► 更多的實例 增加一些實驗程式來介紹演算法的原理。本書中的許多程式，除了呼叫函數庫函數，還提供底層的實現。 　　► 更深入的內容 主要是從第7講至第12講的部分，重新定義那些容易引起誤解的內容。 　　► 更完整的專案項目 在介紹所有必要知識之後，向讀者展現一個完整的SLAM 系統是如何工作的。以精簡的程式實現完整的功能，讀者會獲得一個由幾百行程式實現、有完整前後端的SLAM 系統。 　　► 更通俗、簡潔的表達 這是

一本好書的標準，作者重新製作部分插圖，清晰簡明的讓讀者更清楚易懂。 作者簡介 高翔 　　清華大學自動化系博士，慕尼克工業大學博士後。專注於電腦視覺、定位與建圖、機器學習等，著、譯作有《視覺SLAM十四講：從理論到實踐》、《機器人學中的狀態估計》，在RAS、Auto Robotics、IROS等期刊會議上發表論文。現從事自動駕駛車輛研發工作。 張濤 　　清華大學自動化系教授。1999年獲清華大學自動化系檢測技術與自動化裝置專業博士學位，2002年獲日本國立佐賀大學工學系研究科系統控制專業博士學位。研究課題包括機器人、航空航太、電腦視覺等。 劉毅 　　華中科技大學圖像與人工智慧研究

所博士。專注於影像處理、三維重建、視覺SLAM，以及感測器融合研究和應用，曾在深圳市大疆創新公司，英特爾中國研究院等單位實習。 　 顏沁睿 　　比利時荷語魯汶大學人工智慧碩士，電子工程學士（GroupT）。長期致力於研究人工智慧技術在機器人領域的應用，包括電腦視覺、機器學習和SLAM。現擔任地平線機器人公司智慧駕駛部演算法工程師。   前言 01 | 預備知識 1.1 本書講什麼 1.2 如何使用本書 1.3 風格約定 1.4 致謝和宣告 1.5 習題（基礎自測題） 第一部分 數學基礎 02 | 初識SLAM 2.1 引子：小蘿蔔的實例 2.2 經典視覺SLAM 架構

2.3 SLAM 問題的數學表述 2.4 實作：程式設計基礎 2.5 習題 03 | 3D 空間剛體運動 3.1 旋轉矩陣 3.2 實作：Eigen 3.3 旋轉向量和尤拉角 3.4 四元數 3.5 相似、仿射、射影轉換 3.6 實作：Eigen 幾何模組 3.7 視覺化示範 3.8 習題 04 | 李群與李代數 4.1 李群與李代數基礎 4.2 指數與對數對映 4.3 李代數求導與擾動模型 4.4 實作：Sophus 4.5 相似轉換群與李代數 4.6 小結 4.7 習題 05 | 相機與影像 5.1 相機模型 5.2 影像 5.3 實作：電腦中的影像 5.4 實作：3D 視覺 5.5 習題

06 | 非線性最佳化 6.1 狀態估計問題 6.2 非線性最小平方 6.3 實作：曲線擬合問題 6.4 小結 6.5 習題 第二部分 實踐應用 07 | 視覺里程計1 7.1 特徵點法 7.2 實作：特徵分析和比對 7.3 2D−2D：對極幾何 7.4 實作：對極約束求解相機運動 7.5 三角測量 7.6 實作：三角測量 7.7 3D−2D：PnP 7.8 實作：求解PnP 7.9 3D−3D：ICP 7.10 實作：求解ICP 7.11 小結 7.12 習題 08 | 視覺里程計2 8.1 直接法的引出 8.2 2D光流 8.3 實作：LK 光流 8.4 直接法 8.5 實作：直接法

8.6 習題 09 | 後端1 9.1 概述 9.2 BA與圖最佳化 9.3 實作：Ceres BA 9.4 實作：g2o 求解BA 9.5 小結 9.6 習題 10 | 後端2 10.1 滑動視窗濾波和最佳化 10.2 位姿圖 10.3 實作：位姿圖最佳化 10.4 習題 11 | 回路檢測 11.1 概述 11.2 詞袋模型 11.3 字典 11.4 相似度計算 11.5 實驗分析與評述 11.6 習題 12 | 建圖 12.1 概述 12.2 一元稠密重建 12.3 實作：一元稠密重建 12.4 RGB-D 稠密建圖 12.5 TSDF 地圖和Fusion 系列 12.6 小結 12.7

習題 13 | 實作：設計SLAM 系統 13.1 為什麼要單獨列專案章節 13.2 專案架構 13.3 實現 13.4 實驗效果 13.5 習題 14 | SLAM：現在與未來 14.1 目前的開放原始碼方案 14.2 未來的SLAM 話題 14.3 習題 A | 高斯分佈的性質 A.1 高斯分佈 A.2 高斯分佈的運算 A.3 複合的實例 B | 矩陣求導 B.1 純量函數對向量求導 B.2 向量函數對向量求導 C | ROS 入門 C.1 ROS 是什麼 C.2 ROS 的特點 C.3 如何快速上手ROS   作者序 　　《視覺SLAM 十四講：從理論到實作》出版已經兩年多。兩

年來，這本書經歷了13 次重印，在GitHub 上擁有2500 個星星，也在業界引起了廣泛的關注和討論。大多數讀者評價是正面的，當然，書中也有些地方不夠令人滿意。例如，這本書針對初學者，有些應該深入的地方講得不夠深入；書中的數學符號不夠統一，有些地方容易令讀者產生誤解；專案實作章節內容不夠豐富，介紹較淺，等等。實際上，我在2016 年中期開始創作第1 版，所有文字、圖片和程式都是從零開始準備的，再加上當時在讀博士，也是第一次寫這麼厚的書，錯漏在所難免。2018 年，我在慕尼黑工大給學生講SLAM 課程，期間又累積了一些材料，所以本書從內容上更豐富、更合理。在第1 版的基礎上做了以下改動： 　

　1. 更多的實例。增加了一些實驗程式來介紹演算法的原理。在第1 版中，多數實作程式呼叫了各種函數庫中的內建函數，現在我認為更深入地介紹底層計算會更好，所以本書中的許多程式，除了呼叫函數庫函數，還提供了底層的實現。 　　2. 更深入的內容。主要是從第7 講至第12 講的部分，同時刪除了一些泛泛而談的邊角料（例如GTSAM 相關內容1）。對第1 版大部分數學公式進行了審查，重新定義了那些容易引起誤解的內容。 　　1 因數圖最佳化現在已有完整的書籍《機器人感知：因數圖在SLAM 中的應用》，用一小節很難介紹清楚。 　　3. 更完整的專案項目。將第1 版的第9 講移至第13 講。於是，我們可以

在介紹了所有必要知識之後，向大家展現一個完整的SLAM 系統是如何工作的。 　　相比於第1 版，我在本書的專案中將追求以精簡的程式實現完整的功能，你會獲得一個由幾百行程式實現的、有完整前後端的SLAM 系統。 　　4. 更通俗、簡潔的表達。我覺得這是一本好書的標準，特別是當介紹一些看起來高深莫測的數學知識時。我重新製作了部分插圖，使它們即使在黑白印刷條件下也能看起來很清楚。 　　當然，每講前的簡筆劃我是不會改的！ 　　總之，我儘量做到深入淺出，也希望本書能夠給你帶來更加舒適的閱讀體驗。  

電漿吸收探針射頻鞘層數值模擬模型之微波計算分析研究

為了解決icp 原理的問題，作者徐彌迦 這樣論述：

電漿在半導體製程有著廣泛的應用，如PECVD、Sputtering、及Plasma etching，而電漿特性主要由電漿密度所決定，因此電漿密度量測為重要的技術。本研究使用電漿吸收探針(Plasma Absorption Probe, PAP)作為電漿密度量測的工具，其運作原理是當表面波與電漿中的電子發生共振時，表面波會被電漿吸收，因此量測到的反射係數將呈現最低值，此時的頻率為共振吸收頻率，藉此可以推算出在探針頭附近的電漿密度，而PAP對電漿密度量測的靈敏度透過實驗量測與數值模擬得知與天線結構有關，如Compact PAP、Dielectric Loaded PAP、Flat-Head PA

P。在先前PAP的電磁數值模擬中，建立理論鞘層、前鞘層模型(Theory Sheath Pre-Sheath Model, TSPM)來模擬探針周圍電漿的狀態，並將電漿前鞘層模型簡化為均勻空間分佈於PAP，然而在進行量測時，探針伸入腔體的行為會干擾電漿密度分佈，使得TSPM將不再適用。因此，本研究第一部分，提出模擬鞘層模型(Simulation Sheath Model, SSM)來模擬電漿受PAP干擾後的微波量測，此模型電漿前鞘層的電漿密度分佈是基於流體數值模擬的結果所建立，考慮較完整的物理模型以貼近實際量測情況。在製程上，會透過外加射頻偏壓以提升蝕刻率，因此射頻偏壓對PAP量測的影響變為重

要。本研究第二部分，使用Flat-Head PAP在射頻偏壓電漿環境中進行實驗量測，發現當探針量測位置接近腔壁時，量測到的共振吸收峰之半高寬有上升的現象。為了探討此現象，本研究透過流體數值模擬建立ICP電漿源，並置入PAP以及射頻偏壓，並由模擬結果發現射頻鞘層現象，進一步使用本研究第一部分的SSM模型模擬微波量測，發現在一個射頻偏壓週期內PAP模擬出的共振吸收頻率發生位移。由此看出在使用PAP於射頻偏壓電漿環境中進行量測時，隨著量測位置越靠近腔壁，射頻鞘層對量測的共振吸收峰影響越大，因此證明射頻鞘層對電漿量測影響的重要性。