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[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]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