“D·苏哈诺夫”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果2个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于机器学习的样本缺陷检测-CN202010953251.7在审
发明人： R·巴达内斯;R·施莱恩;B·科恩;I·皮莱格;D·苏哈诺夫;O·什塔利德 -专利权人：应用材料以色列公司
申请日： 2020-09-11 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：公开了基于机器学习的样本缺陷检测。提供了一种在样本上进行缺陷检测的方法及其系统。所述方法包括：获得表示样本的至少一部分的运行时图像；使用受监督模型处理所述运行时图像以获得指示在所述运行时图像上第一缺陷的估计存在的第一输出；使用无监督模型部件处理所述运行时图像以获得指示在所述运行时图像上第二缺陷的估计存在的第二输出；使用一个或多个优化参数组合所述第一输出和所述第二输出以获得所述样本的缺陷检测结果。
基于机器学习样本缺陷检测

[发明专利]半导体样品的基于深度学习的检查的方法及其系统-CN201980006809.6在审
发明人： O·肖比;D·苏哈诺夫;A·阿斯巴格;B·科恩 -专利权人：应用材料以色列公司
申请日： 2019-02-07 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本文提供了一种检查半导体样品的方法及其系统。所述方法包括：使用经训练的深度神经网络(DNN)来处理制造工艺(FP)样本，其中FP样本包括：从(多个)第一检查模态接收的(多个)第一FP图像和从(多个)第二检查模态接收的(多个)第二FP图像，所述(多个)第二检查模态与所述(多个)第一检查模态不同，并且其中所述经训练的DNN与所述(多个)第二FP图像分开地处理所述(多个)第一FP图像；且进一步地通过所述经训练的DNN来处理此种单独处理的结果以获得特定于给定的应用并表征经处理的所述FP图像中的至少一个FP图像的检查相关的数据。当FP样本进一步包括与所述(多个)FP图像相关联的数值数据时，所述方法进一步包括：通过所述经训练的DNN而与处理所述第一FP图像和所述第二FP图像分开地处理数值数据的至少部分。
半导体样品基于深度学习检查方法及其系统