[发明专利]基于深度学习的样品定位

说明书

基于深度学习的样品定位。本文公开科学仪器支持系统，以及相关的方法、计算装置和计算机可读介质。举例来说，在一些实施例中，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至少包括：使用导航相机获取装载在夹具上的多个样品的图像，所述图像在包含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识别所述多个样品；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；和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转换为第一载物台坐标。

技术领域

本发明大体上涉及带电粒子显微镜透镜，并且具体地涉及至少在光轴的方向上在样品平面处产生可忽略的磁场或零磁场的带电粒子显微镜物镜。

背景技术

显微镜在许多行业中用于质量控制、缺陷检测、过程分析等，使得公司可了解其过程并且相应地对其进行表征。举例来说，半导体行业使用各种显微镜工具，如带电粒子显微镜(例如，扫描电子显微镜(SEM)、聚焦离子束(FIB)显微镜、组合SEM和FIB两者的双束、透射电子显微镜(TEM)和扫描TEM(STEM))，以对其过程和所得装置进行分析。对从较大过程批次例如晶片批次、晶片等采集的样品的这类显微镜的使用在历史上为识别、跟踪和运输这类样品的高度手动任务。然而，随着机器人技术和控制算法的当前进步，期望自动化样品识别、跟踪和处置，这将允许熟练的技术人员执行比装载样品并且通过各种显微镜过程跟踪这些样品更多的增值任务。

附图说明

通过以下结合附图的详细描述，将容易地理解各实施例。为了便于描述，相同的附图标记指示相同的结构元件。各实施例在附图的图中以举例而非限制的方式说明。

图1A为根据本文公开的各种实施例的用于执行样品相关操作的带电粒子显微镜(CPM)支持模块1000的说明性框图。

图1B为根据本文公开的各种实施例的用于执行样品相关操作的带电粒子显微镜(CPM)支持模块1001的说明性框图。

图2为根据各种实施例的用于执行支持操作的方法2000的流程图。

图3为根据各种实施例的执行支持操作的方法3000的流程图。

图4是根据各种实施例的可以执行本文所公开的科学仪器支持方法中的一些或所有科学仪器支持方法的计算装置4000的框图。

图5是根据各种实施例的可以在其中执行本文所公开的科学仪器支持方法中的一些或所有科学仪器支持方法的示例科学仪器支持系统5000的框图。

图6为根据本公开的实施例的用于将多个样品装载到CPM中的示例夹具6000。

图7为根据本公开的实施例的示例CPM 100。

具体实施方式

本文公开科学仪器支持系统，以及相关的方法、计算装置和计算机可读介质。举例来说，在一些实施例中，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至少包括：使用导航相机获取装载在夹具上的多个样品的图像，图像在包含夹具和多个样品中的所有样品的视场处具有低分辨率；使用训练模型分析图像以识别多个样品；基于分析，将每个样品与夹具上的位置相关联；基于每个样品在夹具上的位置，将单独的载物台坐标信息与装载在夹具上的多个样品中的每个样品相关联；和基于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夹具的载物台转换为第一载物台坐标。