公开(公告)号：CN111819676B

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN201980017305.4

申请日：2019-03-28

Applicant: 科磊股份有限公司

Inventor： K·巴哈斯卡尔 ,  L·卡尔森迪 ,  B·里斯 ,  L·尼古拉德斯 ,  R·森伟·杨 ,  S·希伯特

IPC: H01L21/67 ,  H01L21/66 ,  G03F7/20

Abstract: 本发明提供用于训练用于低分辨率图像中的缺陷检测的神经网络的方法及系统。一个系统包含：检验工具，其包含高分辨率成像子系统及低分辨率成像子系统；及一或多个组件，其包含高分辨率神经网络及低分辨率神经网络。所述系统的计算机子系统经配置用于产生缺陷图像的训练集。所述缺陷图像中的至少一者由所述高分辨率神经网络使用由所述高分辨率成像子系统产生的图像合成地产生。所述计算机子系统还经配置用于使用缺陷图像的所述训练集作为输入而训练所述低分辨率神经网络。另外，所述计算机子系统经配置用于通过将由所述低分辨率成像子系统针对另一样品产生的所述图像输入到所述经训练低分辨率神经网络中而检测所述另一样品上的缺陷。

公开(公告)号：CN111819676A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN201980017305.4

申请日：2019-03-28

Applicant: 科磊股份有限公司

Inventor： K·巴哈斯卡尔 ,  L·卡尔森迪 ,  B·里斯 ,  L·尼古拉德斯 ,  R·森伟·杨 ,  S·希伯特

IPC: H01L21/67 ,  H01L21/66 ,  G03F7/20

Abstract: 本发明提供用于训练用于低分辨率图像中的缺陷检测的神经网络的方法及系统。一个系统包含：检验工具，其包含高分辨率成像子系统及低分辨率成像子系统；及一或多个组件，其包含高分辨率神经网络及低分辨率神经网络。所述系统的计算机子系统经配置用于产生缺陷图像的训练集。所述缺陷图像中的至少一者由所述高分辨率神经网络使用由所述高分辨率成像子系统产生的图像合成地产生。所述计算机子系统还经配置用于使用缺陷图像的所述训练集作为输入而训练所述低分辨率神经网络。另外，所述计算机子系统经配置用于通过将由所述低分辨率成像子系统针对另一样品产生的所述图像输入到所述经训练低分辨率神经网络中而检测所述另一样品上的缺陷。

公开(公告)号：CN119301421A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202380042930.0

申请日：2023-07-21

Applicant: 科磊股份有限公司

Inventor： A·玛纳森 ,  Y·格劳尔 ,  S·艾森巴赫 ,  S·希伯特 ,  A·萨夫兰尼 ,  R·格伦黑德

IPC: G01B11/24 ,  G01B11/25 ,  G01B9/02 ,  G01B9/04 ,  G03F7/20 ,  H01L21/66

Abstract: 公开用于产生体积数据的系统及方法。此类系统及方法能够包含在沿样本的深度方向定位的多个焦平面处扫描所述样本。此类系统及方法能够包含经由度量衡子系统的检测器在所述多个焦平面处产生所述样本的体积视场的多个图像。此类系统及方法能够包含聚集所述多个图像以产生所述样本的所述体积视场的体积数据。所述度量衡子系统能够包含林尼克干涉仪。