[发明专利]用于以卷积神经网络为基础的缺陷检验的数据扩增有效
| 申请号： | 201780082757.1 | 申请日： | 2017-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN110168710B | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | B·布拉尔;V·拉马钱德兰;R·威灵福德;S·A·永 | 申请（专利权）人： | 科磊股份有限公司 |
| 主分类号： | H01L21/66 | 分类号： | H01L21/66;H01L21/67 |
| 代理公司： | 北京律盟知识产权代理有限责任公司 11287 | 代理人： | 刘丽楠 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明揭示用于将增补输入数据提供到卷积神经网络CNN的系统及方法。在处理器处接收晶片图像。将所述晶片图像划分成各与所述晶片图像中的裸片相关联的多个参考图像。接收测试图像。通过差异化所述测试图像与所述参考图像而产生多个差异图像。将所述参考图像及所述差异图像汇集到用于所述CNN的所述增补输入数据中且提供到所述CNN。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 卷积 神经网络 基础 缺陷 检验 数据 扩增 | ||
【主权项】：
1.一种将扩增输入数据提供到卷积神经网络CNN的方法，其包括：在处理器处接收晶片图像；使用所述处理器将所述晶片图像划分成多个参考图像，每一参考图像与所述晶片图像中的裸片相关联；在所述处理器处接收一或多个测试图像；使用所述处理器通过差异化所述一或多个测试图像与所述多个参考图像中的一或多者而产生多个差异图像；使用所述处理器将所述多个参考图像及所述多个差异图像汇集到用于所述CNN的所述扩增输入数据中；及使用所述处理器将所述扩增输入数据提供到所述CNN。
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H01 基本电气元件
H01L 半导体器件；其他类目中不包括的电固体器件
H01L21-00 专门适用于制造或处理半导体或固体器件或其部件的方法或设备
H01L21-02 .半导体器件或其部件的制造或处理
H01L21-64 .非专门适用于包含在H01L 31/00至H01L 51/00各组的单个器件所使用的除半导体器件之外的固体器件或其部件的制造或处理
H01L21-66 .在制造或处理过程中的测试或测量
H01L21-67 .专门适用于在制造或处理过程中处理半导体或电固体器件的装置；专门适合于在半导体或电固体器件或部件的制造或处理过程中处理晶片的装置
H01L21-70 .由在一共用基片内或其上形成的多个固态组件或集成电路组成的器件或其部件的制造或处理；集成电路器件或其特殊部件的制造
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