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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]具有图像上取样的光学晶片特征化的系统及方法-CN202280017885.9在审
发明人： A·塞兹希内尔;赵伟;R·威灵福德;G·H·陈;刘旭钊;G·丛;L·余;K·维尔克;张博升;A·帕特尔;P·麦克布赖德 -专利权人：科磊股份有限公司
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01N21/95 文献下载
摘要：一种系统包含通信地耦合到光学晶片特征化系统的检测器阵列的处理单元。所述处理单元经配置以执行包含以下步骤的方法或过程的一或多个步骤：从所述检测器阵列获取晶片上的目标位置的一或多个目标图像；将去噪滤波器应用到至少所述一或多个目标图像；从一或多个参考图像及所述一或多个目标图像确定一或多个差异图像；及上取样所述一或多个差异图像以产生一或多个经上取样图像。可在所述一或多个差异图像或所述经上取样图像中检测一或多个晶片缺陷。
具有图像取样光学晶片特征系统方法

[发明专利]基于半导体应用的语义图像分割-CN202280016576.X在审
发明人： B·布拉尔;R·威灵福德 -专利权人：科磊股份有限公司
申请日： 2022-04-04 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：提供用于确定样品的信息的方法及系统。一种系统包含计算机子系统及由所述计算机子系统执行的一或多个组件。所述一或多个组件包含语义分割模型，其经配置以响应于在多个像素中的每一者中表示的内容而将标签指派给图像中的所述多个像素中的每一者。所述图像是由成像子系统产生的样品的图像。所述计算机子系统经配置用于从所述指派标签确定所述样品的信息且无需所述样品的参考图像。
基于半导体应用语义图像分割

[发明专利]使用图像重建以用于缺陷检测的系统及方法-CN201680077792.X有效
发明人：张晶;J·内斯比特;G·H·陈;R·威灵福德 -专利权人：科磊股份有限公司
申请日： 2016-12-27 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H01L21/66 文献下载
摘要：本发明提供一种检查系统，其包含照明子系统、收集子系统及控制器。所述照明子系统包含：照明源，其经配置以产生照明光束；及一组照明光学装置，其用来将所述照明光束引导到样品。所述收集子系统包含：一组收集光学装置，其用来收集从所述样品发射的照明；及检测器，其经配置以从所述样品接收所述经收集照明。所述控制器经配置以：获得所述样品的测试图像；重建所述测试图像以增强所述测试图像的分辨率；及基于所述经重建测试图像检测所述样品上的一或多个缺陷。
使用图像重建用于缺陷检测系统方法

[发明专利]基于深度学习的缺陷检测-CN202180043756.2在审
发明人： R·威灵福德;G·丛;S·帕克 -专利权人：科磊股份有限公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：提供用于检测样本上的缺陷的方法及系统。一种系统包含一或多个计算机系统及由所述一或多个计算机系统执行的一或多个组件。所述组件包含深度学习模型，其经配置用于针对样本上的位置从由高分辨率成像系统在所述位置处产生的高分辨率图像产生灰阶模拟设计数据图像。所述计算机系统经配置用于从所述灰阶模拟设计数据图像产生所述位置的模拟二进制设计数据图像。所述计算机系统还经配置用于通过从所述模拟二进制设计数据图像减去所述位置的设计数据来检测所述样本上所述位置处的缺陷。
基于深度学习缺陷检测

[发明专利]确定用于样本扫描的焦点设置-CN202180018200.8在审
发明人： B·曼蒂普利;刘秀梅;M·朱斯蒂;曹凯;R·威灵福德 -专利权人：科磊股份有限公司
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明提供用于确定用于样本扫描的焦点设置的方法及系统。一种方法包含使用由输出获取子系统在样本上扫描的一或多个预聚焦条带中产生的输出，产生焦点图，界定为最佳焦点的值，作为所述样本上的位置的函数，所述输出获取子系统经配置以引导能量到样本，从所述样本检测能量，且响应于所述所检测能量产生输出。所述方法还包含对所述焦点图进行内插以产生焦点设置用于在过程期间对所述样本执行扫描及存储所述所产生焦点设置的信息用于在所述过程期间对所述样本执行的所述扫描中使用。
确定用于样本扫描焦点设置

[发明专利]用于跟踪具有可配置焦点偏移的样本表面的自动聚焦系统-CN202080026630.X在审
发明人：刘秀梅;曹凯;R·威灵福德;M·朱斯蒂;B·布吕吉耶 -专利权人：科磊股份有限公司
申请日： 2020-04-03 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G02B21/24 文献下载
摘要：本发明公开一种自动聚焦系统。所述系统包含照明源。所述系统包含孔径。所述系统包含投影掩模。所述系统包含检测器组合件。所述系统包含中继系统，所述中继系统经配置以将透射穿过所述投影掩模的照明光学地耦合到成像系统。所述中继系统还经配置以将一或多个图案从所述投影掩模投射到样本上且将所述投影掩模的图像从所述样本传输到所述检测器组合件。所述系统包含控制器，所述控制器包含经配置以执行一组程序指令的一或多个处理器。所述程序指令经配置以致使所述一或多个处理器：从所述检测器组合件接收所述投影掩模的一或多个图像且确定所述投影掩模的所述一或多个图像的质量。
用于跟踪具有配置焦点偏移样本表面自动聚焦系统

[发明专利]用于缺陷分类器训练的主动学习-CN201980037055.0有效
发明人：张晶;董宇杰;B·达菲;R·威灵福德;M·达伊诺;K·巴哈斯卡尔 -专利权人：科磊股份有限公司
申请日： 2019-06-04 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： H01L21/67 文献下载
摘要：本发明提供用于执行用于缺陷分类器的主动学习的方法及系统。一种系统包含经配置用于执行用于训练缺陷分类器的主动学习的一或多个计算机子系统。所述主动学习包含将采集函数应用于样品的数据点。所述采集函数基于与所述数据点相关联的不确定性估计而选择所述数据点中的一或多者。所述主动学习还包含获取所选择的所述一或多个数据点的标记及生成包含所选择的所述一或多个数据点及所获取的所述标记的标记数据集。所述计算机子系统还经配置用于使用所述标记数据集来训练所述缺陷分类器。所述缺陷分类器经配置用于使用由成像子系统生成的图像对所述样品上检测到的缺陷进行分类。
用于缺陷分类训练主动学习

[发明专利]用于使用张量分解及奇异值分解检验的系统及方法-CN202080009814.5在审
发明人： N·帕特威瑞;R·威灵福德;J·A·史密斯;李晓春;V·图马科夫;B·布拉尔 -专利权人：科磊股份有限公司
申请日： 2020-01-24 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种样本特性化系统。在实施例中，所述样本特性化系统包含通信地耦合到检验子系统的控制器，所述控制器包含经配置以执行存储于存储器中的程序指令集的一或多个处理器，所述程序指令集经配置以导致所述一或多个处理器：获取样本的一或多个目标图像帧；利用所述一或多个所获取目标图像帧来产生目标张量；对所述目标张量执行第一组的一或多个分解过程以形成产生包含一或多个参考图像帧的一或多个参考张量；识别所述一或多个目标图像帧与所述一或多个参考图像帧之间的一或多个差异；及基于所述一或多个所识别差异来确定所述样本的一或多个特性。
用于使用张量分解奇异检验系统方法

[发明专利]用于多模半导体检验的光学模式选择-CN201980079468.5在审
发明人： B·布拉尔;R·威灵福德;K·格拉马;李胡成;S·帕克 -专利权人：科磊股份有限公司
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： H01L21/66 文献下载
摘要：使用主要光学模式扫描一或多个半导体晶片或其部分以识别缺陷。使用电子显微镜选择并检视多个所述经识别缺陷，包含第一类别的缺陷及第二类别的缺陷。基于此检视，将所述多个缺陷的相应缺陷分类为所述第一类别或所述第二类别的缺陷。使用多个辅助光学模式使所述多个所述经识别缺陷成像。基于使用所述主要光学模式的所述扫描及使用所述多个辅助光学模式的所述成像的结果，选择用于结合所述主要光学模式使用的所述辅助光学模式中的一或多者。使用所述主要光学模式及所述一或多个所选择的辅助光学模式针对缺陷扫描生产半导体晶片。
用于半导体检验光学模式选择

[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-CN201780082757.1有效
发明人： B·布拉尔;V·拉马钱德兰;R·威灵福德;S·A·永 -专利权人：科磊股份有限公司
申请日： 2017-12-06 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： H01L21/66 文献下载
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。
用于卷积神经网络基础缺陷检验数据扩增

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