[发明专利]产生可用于检查半导体样品的训练集的方法及其系统有效
| 申请号： | 201980003423.X | 申请日： | 2019-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN110945528B | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 奥哈德·肖布;阿萨夫·阿斯巴克;波阿斯·科恩 | 申请（专利权）人： | 应用材料以色列公司 |
| 主分类号： | G06K9/20 | 分类号： | G06K9/20;G06K9/46;G06N3/02;G06N3/08;G06N5/00;G06N5/02 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 徐金国;赵静 |
| 地址： | 以色列*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 提供了一种检查半导体样品的方法。该方法包括：在由计算机获得在半导体制造过程中针对给定的检查相关应用而训练的深度神经网络(DNN)时，使用获得的经训练的DNN一起处理一个或多个制造过程(FP)图像，其中使用包含特定于给定应用程序的合成图像的训练集来训练该DNN；和由计算机获得特定于给定应用程序的检查相关数据，并表征经处理的一个或多个FP图像中的至少一者。生成训练集可以包括：训练辅助DNN以产生潜在空间，通过将经训练的辅助DNN应用到在所产生的潜在空间中选择的一个点来生成合成图像，以及将该所生成的合成图像添加到训练集。 | ||
| 搜索关键词： | 产生 用于 检查 半导体 样品 训练 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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