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公开(公告)号：CN108291878A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201680065635.7
申请日：2016-11-17
Applicant: 科磊股份有限公司
Inventor： K·巴哈斯卡尔 , 约翰·R·约尔丹三世 , L·卡尔森迪 , 桑卡·梵卡泰若曼 , Y·卡蒙
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明提供用于检测样本上的缺陷的方法及系统。一种系统包含产生模型。所述产生模型包含经配置以将输入特征映射集的像素块映射到标签中的非线性网络。所述标签指示所述块的一或多个缺陷相关特性。所述系统将单一测试图像输入到所述产生模型中，所述产生模型基于所述映射确定所述单一测试图像中的像素块的特征且确定所述块的标签。所述系统基于所述经确定标签来检测所述样本上的缺陷。
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公开(公告)号：CN110494894B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201880023809.2
申请日：2018-03-30
Applicant: 科磊股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01N21/956
Abstract: 本发明提供用于检测形成于样品上的图案中的缺陷的方法及系统。一个系统包含通过一或多个计算机子系统执行的一或多个组件，且所述组件包含第一基于学习的模型及第二基于学习的模型。所述第一基于学习的模型基于所述样品的设计产生所述图案的仿真轮廓，且所述模拟轮廓是通过成像子系统产生的所述样品的图像中的所述图案的无缺陷版本的预期轮廓。所述第二基于学习的模型经配置用于产生形成于所述样品上的所述图案的至少一个所获取图像中的所述图案的实际轮廓。所述计算机子系统经配置用于比较所述实际轮廓与所述模拟轮廓且基于所述比较的结果检测形成于所述样品上的所述图案中的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107078073B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201580059576.8
申请日：2015-11-23
Applicant: 科磊股份有限公司
IPC: H01L21/66
Abstract: 本发明提供用于检测样品上的缺陷的方法和系统。一种系统包含经配置以存储由检验系统产生的样品的物理版本的图像的存储媒体。使用对所述样品执行的制造工艺的一或多个参数的不同值在所述样品上形成至少两个裸片。所述系统还包含若干计算机子系统，其经配置以比较在所述样品上的使用所述不同值中的至少两者形成具有相同如所设计的特性的图案的位置处产生的经存储图像的部分。经比较的所述经存储图像的所述部分不受所述裸片在所述样品上的位置、所述图案在所述裸片内的位置或所述图案在所述样品上的位置约束。若干所述计算机子系统也经配置以基于所述比较的结果检测所述位置处的缺陷。
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公开(公告)号：CN108291878B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201680065635.7
申请日：2016-11-17
Applicant: 科磊股份有限公司
Inventor： K·巴哈斯卡尔 , 约翰·R·约尔丹三世 , L·卡尔森迪 , 桑卡·梵卡泰若曼 , Y·卡蒙
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明提供用于检测样本上的缺陷的方法及系统。一种系统包含产生模型。所述产生模型包含经配置以将输入特征映射集的像素块映射到标签中的非线性网络。所述标签指示所述块的一或多个缺陷相关特性。所述系统将单一测试图像输入到所述产生模型中，所述产生模型基于所述映射确定所述单一测试图像中的像素块的特征且确定所述块的标签。所述系统基于所述经确定标签来检测所述样本上的缺陷。
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公开(公告)号：CN110494894A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201880023809.2
申请日：2018-03-30
Applicant: 科磊股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01N21/956
Abstract: 本发明提供用于检测形成于样品上的图案中的缺陷的方法及系统。一个系统包含通过一或多个计算机子系统执行的一或多个组件，且所述组件包含第一基于学习的模型及第二基于学习的模型。所述第一基于学习的模型基于所述样品的设计产生所述图案的仿真轮廓，且所述模拟轮廓是通过成像子系统产生的所述样品的图像中的所述图案的无缺陷版本的预期轮廓。所述第二基于学习的模型经配置用于产生形成于所述样品上的所述图案的至少一个所获取图像中的所述图案的实际轮廓。所述计算机子系统经配置用于比较所述实际轮廓与所述模拟轮廓且基于所述比较的结果检测形成于所述样品上的所述图案中的缺陷。
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公开(公告)号：CN108475351A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201680075625.1
申请日：2016-12-30
Applicant: 科磊股份有限公司
IPC: G06N99/00
CPC classification number: G06N3/0454 , Y04S10/54
Abstract: 本发明提供用于半导体应用的基于机器学习的模型的加速训练的方法及系统。一种用于训练基于机器学习的模型的方法包含获取在其上执行工艺的样品的非标称例子的信息。所述基于机器学习的模型经配置以针对所述样品执行模拟。仅使用额外样品的标称例子的信息训练所述基于机器学习的模型。所述方法还包含使用所述样品的所述非标称例子的所述信息重新训练所述基于机器学习的模型，借此执行所述样品的所述非标称例子的所述信息到所述基于机器学习的模型的转移学习。
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公开(公告)号：CN108352063A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201680066077.6
申请日：2016-11-16
Applicant: 科磊股份有限公司
CPC classification number: G06T7/001 , G06K9/6202 , G06K9/6212 , G06K9/74 , G06T7/11 , G06T2207/20182 , G06T2207/30148
Abstract: 本发明揭示一种缺陷检测方法，其包含获取参考图像；选择所述参考图像的目标区域；基于匹配度量识别对应于所述目标区域的所述参考图像的一或多个比较区域；获取测试图像；使用所述参考图像的所述目标区域及所述参考图像的所述一或多个比较区域遮蔽所述测试图像；基于所述测试图像中的所述一或多个比较区域定义所述测试图像中的所述目标区域的缺陷阈值；及基于所述缺陷阈值确定所述测试图像的所述目标区域是否含有缺陷。
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