样品的基于模型的声光深度计量
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119779186A

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202411370765.4

    申请日:2024-09-29

    Abstract: 本文公开了一种用于无损深度剖析的方法,所述方法包括将脉冲泵光束投射到样品中、将脉冲探测光束投射到样品中、以及感测从样本中返回的光以获得测量信号。每个探测脉冲经配置为经历由直接在前的泵脉冲引起的从初级声脉冲的布里渊散射,以便在样品内的相应深度处从初级声脉冲散射。所述方法进一步包括执行优化算法,所述优化算法经配置为接收测量信号和/或从所述测量信号获得的处理信号作为输入,以及通过最小化指示测量信号和使用前向模型获得的模拟信号之间的差异的成本函数来输出表征样品的(多个)结构参数的值,所述前向模型模拟脉冲探测光束从至少初级声脉冲的散射。

    基于机器学习的半导体样本中的缺陷分类

    公开(公告)号:CN113439276B

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202080014800.2

    申请日:2020-03-24

    Abstract: 提供一种自动缺陷分类的方法及其系统。所述方法包括:获得提供一组缺陷的物理属性的信息的数据,所述一组缺陷的物理属性可用于区分多个类别中的不同类别的缺陷;训练第一机器学习模型以针对给定缺陷生成提供所述物理属性的值的信息多标签输出向量,从而针对给定缺陷生成多标签描述符;以及使用经训练的第一机器学习模型以生成样本中的缺陷的多标签描述符。所述方法可以进一步包括:获得提供多标签数据集的信息的数据,每个数据集唯一地指示多个类别中的相应类别并且包括物理属性的唯一的一组值;以及通过将分别生成的缺陷的多标签描述符与多标签数据集相匹配来对样本中的缺陷进行分类。

    用于检查半导体样本的图像生成

    公开(公告)号:CN115187641B

    公开(公告)日:2025-01-17

    申请号:CN202210277103.7

    申请日:2022-03-21

    Abstract: 本申请公开了用于检查半导体样本的图像生成。提供一种检查半导体样本的系统和方法,包括:获得所述样本的区域的帧序列,所述帧序列由被配置成从多个方向扫描所述区域的电子束工具获取,所述序列包括多个帧组,每组帧从相应方向获取;以及配准所述多个帧组,并且基于所述配准的结果产生所述样本的图像,包括:针对每个方向,在从所述方向获取的所述帧组之间执行第一配准,并且将经配准的帧组组合以生成第一复合帧,从而产生分别对应于所述多个方向的多个第一复合帧;以及在所述多个第一复合帧之间执行第二配准,并且将经配准的多个第一复合帧组合以生成所述样本的所述图像。

    用于半导体样本的基于机器学习的计量

    公开(公告)号:CN119205607A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202410829571.X

    申请日:2024-06-25

    Abstract: 提供了一种用于检查半导体样本的系统和方法。所述方法包括:获得由检查工具获取的半导体样本的运行时图像;处理运行时图像以创建一个或多个图像条带,每个图像条带包含边缘,并且对于每个图像条带,提取表示在所述图像条带中的边缘的轮廓的拓扑点序列;将每个图像条带的拓扑点序列提供给经训练的机器学习(ML)模型进行处理,并且获得更新的拓扑点序列作为ML模型的输出;以及使用更新的拓扑点序列在运行时图像上获得测量数据,其中所述测量数据在至少一个计量度量方面具有改进的性能。

    高压噪声消除
    7.
    发明公开
    高压噪声消除 审中-公开

    公开(公告)号:CN118672336A

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202410291797.9

    申请日:2024-03-14

    Abstract: 一种高压降噪单元,包括:(i)输入,所述输入被配置为接收高压输入信号(HVIS);(ii)正隔离供电单元,所述正隔离供电单元被配置为接收HVIS以及输出在HVIS上浮动的正供电信号;(iii)负隔离供电单元,所述负隔离供电单元被配置为接收HVIS以及输出在HVIS上浮动的负供电信号;(iv)低通滤波器,所述低通滤波器被配置为对HVIS进行滤波以提供经滤波的高压信号;以及(v)放大器,所述放大器被配置为接收正供电信号、接收负供电信号、接收经滤波的高压信号,以及放大经滤波的高压信号以提供高压输出信号。

    用于工艺监测的基于机器学习的检查

    公开(公告)号:CN118538625A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410198996.5

    申请日:2024-02-22

    Abstract: 提供了一种用于对半导体样本进行检查的系统和方法。该方法包括生成与在样本的制造工艺期间依次制造和检查的样本序列相对应的异常得分序列,这包括对于每个给定样本:获得由检查工具采集的给定样本的图像;使用机器学习(ML)模型来处理该图像并获得指示该图像中的图案变化的异常图;以及基于该异常图导出指示给定样本中呈现的图案变化等级的异常得分,其中异常得分以互相关关系和与缺陷检测相关的缺陷度得分互相关,并且具有比缺陷度得分更高的检测敏感度;以及分析异常得分序列以监测持续的工艺稳定性,从而基于互相关关系来提供沿着制造工艺的缺陷相关预测。

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