[发明专利]基于深度学习的样品定位在审

专利信息
申请号: 202310051050.1 申请日: 2023-01-20
公开(公告)号: CN116486397A 公开(公告)日: 2023-07-25
发明(设计)人: S·伯恩;S·麦克莱 申请(专利权)人: FEI公司
主分类号: G06V20/69 分类号: G06V20/69;G06V10/774;G06V10/82
代理公司: 中国专利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 钟茂建;吕传奇
地址: 美国俄*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 基于 深度 学习 样品 定位
【权利要求书】:

1.一种用于由显微镜确定样品位置和相关联的载物台坐标的方法,所述方法包括:

使用导航相机获取装载在夹具上的多个样品的图像,所述图像在包括所述夹具和所述多个样品中的所有样品的视场处具有低分辨率;

使用训练模型分析所述图像以标识所述多个样品;

基于所述分析,将每个样品与所述夹具上的位置相关联;

基于每个样品在所述夹具上的所述位置,将单独的载物台坐标信息与装载在所述夹具上的所述多个样品中的每个样品相关联;以及

基于所述多个样品中的第一样品的相关联的载物台坐标信息将保持所述夹具的载物台平移到第一载物台坐标。

2.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:

将过程与所述第一载物台坐标信息下的样品相关联;以及

当所述载物台被平移到所述第一载物台坐标时执行所述过程。

3.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:

在所述显微镜处或由耦接到所述显微镜的服务器接收作业文件,所述作业文件包括样品ID、所述夹具上的样品编号和过程信息,其中所述工具;以及

访问所述作业文件以将所述过程与所述样品相关联。

4.根据权利要求1所述的方法,其中使用训练模型分析所述图像以标识所述多个样品包括:

使用所述训练模型分割所述图像;以及

基于所述分割来标识所述多个样品中的每个样品。

5.根据权利要求4所述的方法,进一步包括:

基于所述夹具上的标记来确定所述夹具的定向,其中所述标记被布置成示出所述夹具的定向;

将每个样品与所述夹具上的位置相关联;以及

将每个样品与载物台位置和相关联的载物台坐标信息相关联。

6.根据权利要求5所述的方法,其中所述夹具包括跨所述夹具布置的多个所述标记。

7.根据权利要求1所述的方法,其中所述导航相机被布置成观察与所述显微镜的光学器件的观察位置重合的位置。

8.根据权利要求7所述的方法,其中所述显微镜为带电粒子显微镜并且所述光学器件包括带电粒子光学器件。

9.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:

在使用所述第一载物台坐标处的所述载物台执行过程后,将保持所述夹具的所述载物台平移到第二载物台坐标。

10.根据权利要求9所述的方法,其中所述过程包括获取扫描电子图像。

11.一种方法,其包括:

将多个样品装载到夹具上,所述夹具包括多个夹具位置,其中每个夹具位置能够接受一个样品,并且其中每个夹具位置在所述夹具上的已知位置处并且具有相关联的标识符,并且其中所述夹具包括对所述夹具位置定向的标记;

更新工作文件以将所述多个样品中的每个样品与夹具位置相关联,其中每个样品具有相关联的样品ID;

将所述夹具装载到带电粒子显微镜(CPM)中,所述夹具安装在所述CPM的载物台上,并且所述载物台移动,使得所述夹具处于与带电粒子束和导航相机(navcam)重合的位置中;

使用所述导航相机获取所述夹具的图像;

将所述图像提供给训练模型以供分析;

从所述训练模型接收装载在所述夹具上的每个样品的载物台坐标信息;

更新所述工作文件以将每个样品的所述载物台坐标信息相关联;以及

启动所述工作文件以处理每个样品,其中所述工作文件将过程与所述多个样品中的每个样品相关联。

12.根据权利要求11所述的方法,其中所述训练模型为被训练以标识样品并且将每个样品与载物台位置相关联的机器学习模型。

13.根据权利要求11所述的方法,其中每个样品ID标识所述样品与其相关联的批号、晶片编号和管芯编号。

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