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[发明专利]学习器的学习方法以及图像生成系统-CN202280018802.8在审
发明人：程朝晖;丰田康隆;土肥英登;太田洋也;数见秀之 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H01L21/66 文献下载
摘要：本公开的目的在于提出一种进行使用了适当的低品质图像和高品质图像的学习的学习方法。为了实现上述目的，提出了一种学习方法，将在第一图像生成条件下生成的第一图像和在与所述第一图像生成条件不同的第二图像生成条件下生成的第二图像输入到以抑制输入图像与变换图像之间的误差的方式进行参数调整的学习器，由此，执行学习，关于所述第二图像，选择从该第二图像中提取的指标值与从所述第一图像中提取的指标值相同或处于规定的关系的图像，或者，关于所述第二图像，从与用于生成所述第一图像的第一图像生成工具不同的第二图像生成工具中输出。
学习学习方法以及图像生成系统

[发明专利]图像处理系统、计算机可读存储介质以及系统-CN201880014768.0有效
发明人：筱田伸一;丰田康隆;崎村茂寿;石川昌义;新藤博之;菅原仁志 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2018-03-15 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/98 文献下载
摘要：本发明的目的在于：兼顾对使用了识别器的图像识别所使用的对照图像进行学习的图像处理系统的数据量的抑制和识别器的识别性能提高。为了达到上述目的，提出一种具备使用对照图像来识别图像的识别器(9)的图像处理系统，该图像处理系统具备对图像识别所需要的对照图像数据进行机器学习的机器学习引擎(1)，该机器学习引擎使用识别失败了的图像(2)，搜索识别成功了的图像(3)，向通过该搜索得到的识别成功了的图像，附加根据通过上述输入装置选择出的上述识别失败了的图像的部分图像而得到的信息，生成修正对照图像数据(13)。
图像处理系统计算机可读存储介质以及

[发明专利]图像处理系统及图像处理方法-CN202310270799.5在审
发明人：筱田伸一;丰田康隆;崎村茂寿;石川昌义;新藤博之;菅原仁志 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2018-03-15 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/30 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理系统及图像处理方法，目的在于：兼顾对使用了识别器的图像识别所使用的对照图像进行学习的图像处理系统的数据量的抑制和识别器的识别性能提高。为了达到上述目的，提出一种具备使用对照图像来识别图像的识别器(9)的图像处理系统，该图像处理系统具备对图像识别所需要的对照图像数据进行机器学习的机器学习引擎(1)，该机器学习引擎使用识别失败了的图像(2)，搜索识别成功了的图像(3)，向通过该搜索得到的识别成功了的图像，附加根据通过上述输入装置选择出的上述识别失败了的图像的部分图像而得到的信息，生成修正对照图像数据(13)。
图像处理系统方法

[发明专利]画质改善系统及画质改善方法-CN202080105370.5在审
发明人：石川昌义;小松壮太;丰田康隆;筱田伸一 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H01J37/22 文献下载
摘要：提供一种在通过机器学习来进行低画质图像的画质改善的画质改善系统以及画质改善方法中，对于每次拍摄时图像容易变化的试样，也能够以适当的示教信息进行学习的高精度且高可靠性的画质改善系统以及画质改善方法。一种画质改善系统，其进行低画质图像的画质改善，其具备：画质改善部，其进行低画质图像的画质改善；变形预测部，其预测在所输入的低画质图像列中包含的第一低画质图像和与所述第一低画质图像不同的第二低画质图像之间产生的变形量；以及变形修正部，其基于由所述变形预测部预测出的所述变形量来修正对所述第一低画质图像应用所述画质改善部的处理而得到的第一预测图像、所述第二低画质图像、以及对所述第二低画质图像应用所述画质改善部的处理而得到的第二预测图像中的任意一个，进行学习使得所述变形修正部修正后的所述第一预测图像与所述第二低画质图像或所述第二预测图像的损失函数的评价变小，或者使得所述第一预测图像与所述变形修正部修正后的所述第二低画质图像或所述第二预测图像的损失函数的评价变小。
画质改善系统方法

[发明专利]图像处理方法、形状检查方法、图像处理系统以及形状检查系统-CN202080101502.7在审
发明人：大内将记;石川昌义;丰田康隆;新藤博之 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G01N23/2251 文献下载
摘要：本发明提供图像处理方法、形状检查方法、图像处理系统以及形状检查系统。图像处理方法使用具备输入接收部、推定部和输出部的系统获取对根据试样的基准数据得到的推定拍摄图像和试样的实际的拍摄图像进行比对时使用的推定拍摄图像的数据，包括：输入工序，输入接收部接收基准数据、试样的工序信息和学习完毕的模型数据的输入；推定工序，推定部使用基准数据、工序信息及模型数据计算表示拍摄图像的数据能够取的值的概率分布的拍摄图像统计量；输出工序，输出部输出拍摄图像统计量，推定拍摄图像能够根据拍摄图像统计量来生成。由此，在对根据设计数据推定的模拟图像和实际拍摄到的图像进行比对时，能够缩短该推定所需要的时间，实时地进行比对。
图像处理方法形状检查系统以及

[发明专利]图像识别系统-CN202210516517.0在审
发明人：山内俊典;石川昌义;柿沼武史;长谷川正树;大平健太郎;丰田康隆 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种图像识别系统。在对图像中包含的形状进行识别的图像识别系统中，即使在图像内映现有多个形状的情况下，也能够针对这些形状的单独的预测结果判定其成功与否的技术。本发明所涉及的图像识别系统按照在图像内识别出的每个对象形状并且按照特征量的每个种类，计算特征量的重要度，按照每个所述对象形状对所述重要度和特征量的每个种类的统计量进行比较，由此判定识别结果是否正确。
图像识别系统

[发明专利]学习处理装置以及方法-CN202080093955.X在审
发明人：石川昌义;大内将记;新藤博之;丰田康隆;筱田伸一 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2020-02-07 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供一种能够在短时间内完成轻量模型的学习的学习处理装置以及方法。一种从已有的第一学习模型得到新的第二学习模型的学习处理装置，具备：输入部，其得到学习第一学习数据集来事先生成的第一学习模型和未被剪枝的神经网络，以下称神经网络为NN；重要参数确定部(304)，其使用第一学习模型和NN对作为学习对象的NN进行初始化，使用第二学习数据集和初始化后的NN，确定初始化后的NN的识别处理中的参数的重要度；新模型生成部(306)，其使用参数的重要度，进行从初始化后的NN删除不重要的参数的剪枝处理，生成第二NN；学习部，其使用第二学习数据集而学习第二NN；以及输出部，其将学习后的所述第二NN作为第二学习模型而输出。
学习处理装置以及方法

[发明专利]生成图像的系统、以及非暂时性计算机可读介质-CN202080082675.9在审
发明人： 丰田康隆;石川昌义;大内将记 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2020-01-09 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06T1/40 文献下载
摘要：本公开涉及以高效地进行特定部位的学习为目的的系统。为了实现该目的，提出一种系统，其构成为根据输入图像的输入来生成转换图像，其中，该系统包含以抑制与通过所述输入图像的输入而转换的第二图像之间的误差的方式调整了参数的学习模型，该学习模型至少在图像内的第一区域和与该第一区域不同的第二区域之间实施不同的学习。
生成图像系统以及暂时性计算机可读介质

[发明专利]图像处理程序、图像处理装置以及图像处理方法-CN201980097253.6在审
发明人：大内将记;筱田伸一;丰田康隆;弓场龙;新藤博之 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明的目的在于提供一种用于实现高速且虚报少的芯片对数据库检查的计算机程序以及使用该计算机程序的半导体检查装置。为了实现上述目的，提出了一种计算机程序以及使用了该计算机程序的半导体检查装置，该计算机程序具备：编码器层(S302)，其构成为决定设计数据图像的特征；以及解码器层(S303)，其根据编码器层输出的特征量，基于对检查对象图案进行拍摄而得到的图像(检查对象图像)的变化，生成各像素的亮度值的统计量，将从解码器层得到的与亮度值相关的统计量与检查对象图像进行比较，检测图像上的缺陷区域，由此能够实现虚报少的芯片对数据库检查。
图像处理程序装置以及方法

[发明专利]身体健康状态影像分析装置、方法以及系统-CN201980087308.5在审
发明人：李媛;张盼;宫崎邦彦;丰田康隆;汤田晋也 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2019-08-23 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明提供一种通过能够设置在日常生活中存在于居住者区域的各种环境中的影像设备，能够高精度、低成本地测量多个被试验者的身体健康状态的身体健康状态影像分析装置、方法以及系统。身体健康状态影像分析装置，其特征在于，具备：2D信息获取部，其通过照相机获取二维影像；3D信息获取部，其通过立体处理从照相机获取三维数据；对象分类部，其根据所获取的二维影像对检测对象进行分类；行为确定部，其确定检测对象的行为模式；身体特征提取部，其基于所确定的行为模式，分析三维数据来提取身体特征；以及状态分析部，其使用所提取的特征来分析身体健康状态。
身体健康状态影像分析装置方法以及系统

[发明专利]图像评价装置和方法-CN201980077432.3在审
发明人：窦书洋;丰田康隆;别宫史浩;柿沼武史;篠田伸一 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2019-10-11 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种图像评价装置和方法，能够检测未知缺陷，能够防止机器学习模型的误识别。本发明的图像评价装置，使用基于机器学习的识别器来识别电子器件的缺陷图像中的缺陷信息，其特征在于，包括：保存电子器件的缺陷图像的图像存储部；保存缺陷图像中的缺陷区域信息的缺陷区域存储部；通过机器学习来识别缺陷信息的识别器；在缺陷图像的识别处理的过程中提取识别器所关注的关注图像信息的图像提取部；和对关注图像信息与缺陷区域信息进行比较而评价缺陷图像的识别可能性的评价部。
图像评价装置方法

[发明专利]尺寸测量装置、尺寸测量程序及半导体制造系统-CN201980005234.6在审
发明人：奥山裕;大森健史;丰田康隆 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2019-07-04 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： H01L21/66 文献下载
摘要：本公开涉及尺寸测量装置，缩短尺寸测量所需的时间和排除由操作员引起的误差。为此，使用在剖面图像整体范围内提取加工构造与背景之间的边界线及/或异种材料间的界面的边界线的第一图像识别模型、以及输出信息的第二图像识别模型，求出按照每个单位图案而预先定义的多个特征点的坐标，测量作为多个特征点中的规定的两点间的距离而定义的尺寸，该信息用于按照构成重复图案的每个单位图案来区分从第一图像识别模型得到的剖面图像整体的边界线。
尺寸测量装置程序半导体制造系统

[发明专利]图案测定装置以及半导体测量系统-CN201480009471.7有效
发明人： 丰田康隆;长谷川升雄;加藤毅;菅原仁志;北条穰;日比野大辅;新藤博之 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2014-02-05 - 公布日： 2018-04-27 - 主分类号： H01L21/66 文献下载
摘要：本发明的目的在于提供一种能够求出用于适当地选择针对半导体器件的处理的评价结果的图案测定装置以及半导体测量系统。为了达到上述目的，本发明提出一种图案测定装置，其具备进行电子器件的电路图案和基准图案的比较的运算装置，该运算装置根据上述电路图案和基准图案之间的测量结果与至少2个阈值的比较，以电路图案的处理单位将该电路图案分类。
图案测定装置以及半导体测量系统

[发明专利]图案的检查、测量装置及程序-CN201380052997.9在审
发明人：皆川刚;广井高志;吉田健之;二宫拓;山本琢磨;新藤博之;福永文彦;丰田康隆;筱田伸一 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2013-10-11 - 公布日： 2015-06-17 - 主分类号： G01B15/04 文献下载
摘要：本发明提供一种图案的检查、测量装置，对检查或测量对象图案进行拍摄，使用从所得到的图像数据提取的边缘位置来进行检查或测量，能够降低噪声等的影响，提高检查或测量结果的可靠性。为此，图案的检查、测量装置的特征在于，对检查或测量对象图案进行拍摄，从所得到的图像数据利用边缘提取参数来提取边缘位置，利用该边缘位置来进行检查或测量对象图案的检查或测量，使用表示作为检查或测量的基准的形状的基准图案和所述图像数据来生成所述边缘提取参数。
图案检查测量装置程序

[发明专利]图案匹配方法、图案匹配程序、电子计算机、电子设备检查装置-CN201080044546.7无效
发明人： 丰田康隆;池田光二;安部雄一 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2010-10-04 - 公布日： 2012-07-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供能简化事先的设定的工序且正确地搜索检查点的图案匹配手法。提取拍摄图像的一部分的图像区域，将该图像区域的分割图像设定为模板图像，并一边使模板图像旋转一边进行图案匹配。另外，通过该图案匹配来判定是否在图像区域内存在点对称图案。
图案匹配方法程序电子计算机电子设备检查装置

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