[发明专利]评估诸如半导体基板的产品的质量

说明书

可提供用于评估由半导体基板制造设备(40)制成的半导体基板的质量的评估装置(10)。该评估装置(10)可包括：用于接收半导体基板的图像的接收单元(100)，该图像由设置在半导体基板制造设备(40)上的成像装置(50)拍摄；用于利用神经网络(1020)来确定表示机器学习装置(70)针对半导体基板的图像输出的错误输出的概率的至少一个值的确定单元(102)，该机器学习装置(70)用于(i)接收半导体基板的图像，(ii)利用所接收的图像执行计算，及(iii)基于计算结果输出表示半导体基板的质量的信息；以及基于表示概率的至少一个值来输出一输出的输出单元(104)，其中神经网络(1020)已利用制成的半导体基板的图像，和对于制成的半导体基板的图像中的各个图像，表示机器学习装置(70)针对所述制成的半导体基板的图像中的该图像的输出的错误程度的信息进行训练。

本申请涉及评估诸如由半导体基板制造设备制成的半导体基板这样的产品的质量。

背景技术

已经开发了利用人工智能(Artificial Intelligence,AI)来评估已制造产品的质量的方法和/或系统。例如，JP2008-164461A公开了一种薄板形组件的检测方法，其中，拍摄薄形组件的两个表面的图像，利用二维快速傅立叶(Fourier)变换根据图像数据来计算神经网络的输入值，并且通过将所计算的输入值输入到神经网络中来确定该薄板形组件的质量。

然而，AI所作的决策可能并不总是正确的。在这方面，JP H05-225163A公开了一种神经网络系统，其包括问题解决神经网络和评估网络。训练该评估网络，根据任意输入数据值是被用作训练问题解决神经网络的学习数据还是与学习数据不同的非学习数据来输出一输出节点值。来自评估网络的输出节点值可以被视为表示问题解决神经网络针对任意输入数据值的输出的确定性。

在一些情况下，希望在评估已制成产品质量的AI输出的更准确评估方面作进一步改善，以提高制成产品的总体质量。

发明内容

根据一个方面，提供了一种用于评估由半导体基板制造设备制成的半导体基板的质量的评估装置。该评估装置可以包括：

接收单元，该接收单元被配置成接收所述半导体基板的图像，所述图像由设置在所述半导体基板制造设备上的成像装置拍摄；

确定单元，该确定单元被配置成利用神经网络来确定代表机器学习装置针对所述半导体基板的图像输出错误输出的概率的至少一个值，所述机器学习装置被配置成：(i)接收所述半导体基板的所述图像，(ii)利用所接收的图像来执行计算，以及(iii)基于该计算的结果来输出表示所述半导体基板的质量的信息；以及

输出单元，该输出单元被配置成基于表示所述概率的所述至少一个值来输出一输出，

其中，所述神经网络已经利用以下各项进行了训练：

制成的半导体基板的图像；以及

对于所述制成的半导体基板的图像中的各个图像，表示针对所述制成的半导体基板的图像中的该图像来自所述机器学习装置的输出的错误程度的信息。

在一些情况下，根据本公开各个方面的评估装置可以通过基于表示机器学习装置针对半导体基板的图像输出错误输出的概率的至少一个值而提供输出，以有助于改进半导体基板的质量的评估准确度。换句话说，在一些情形中，根据本公开各个方面的评估装置可以提供表示机器学习装置针对半导体基板的特定图像的输出有多可靠的信息，这可以使得半导体基板的质量的评估准确度得以改进。

被用于训练神经网络的图像可以包括在用于训练机器学习装置的训练数据中未包括的一个或更多个图像。