JP2019537839A - 半導体用途向けに構成された深層学習モデルのための診断システムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (35)
- 深層学習モデルのための診断機能を実行するように構成されたシステムであって、
1つ以上のコンピュータサブシステムと、
前記1つ以上のコンピュータサブシステムによって実行される1つ以上のコンポーネントと、
を備え、前記1つ以上のコンポーネントが、
イメージングツールによって試料に関して生成された画像から情報を決定するように構成された深層学習モデルと、
前記情報を決定させた前記画像の1つ以上の因果部分を決定し、前記画像の決定された1つ以上の因果部分に基づいて1つ以上の機能を実行するように構成された診断コンポーネントと、
を備えるシステム。 - 前記情報は前記試料上で検出された欠陥の分類を含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記情報は前記深層学習モデルによって抽出された前記画像の特徴を含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記情報は前記画像から生成された擬似画像を含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記情報は前記画像から生成された1つ以上のセグメンテーション領域を含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記情報は前記画像から生成された多次元出力を含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記深層学習モデルは訓練された深層学習モデルである、
請求項1に記載のシステム。 - 前記深層学習モデルはさらにニューラルネットワークとして構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記1つ以上の機能は、前記深層学習モデルの1つ以上のパラメータを、前記決定された1つ以上の因果部分に基づいて変更することを含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記1つ以上の機能は、情報を決定させた1つ以上の因果部分が前記画像の正しい1つ以上の因果部分であるかどうかを決定することを含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記1つ以上のコンポーネントはさらに、少なくとも前記画像、前記決定された情報、および前記決定された1つ以上の因果部分をユーザに表示するように構成された視覚化コンポーネントを備える、
請求項1に記載のシステム。 - 前記1つ以上のコンポーネントはさらに、前記表示の後で前記ユーザからの入力を受け取るように構成されたユーザインターフェースコンポーネントを備え、
診断コンポーネントによって実行される前記1つ以上の機能は、前記ユーザからの前記入力に基づいて決定される、
請求項11に記載のシステム。 - 前記診断コンポーネントはさらに、前記1つ以上の因果部分を、局所感度を計算することによって決定するように構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記診断コンポーネントはさらに、前記1つ以上の因果部分を因果バックプロパゲーションによって決定するように構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記診断コンポーネントはさらに、前記1つ以上の因果部分を、逆畳み込みヒートマップアルゴリズムを使用して実行される因果バックプロパゲーションによって決定するように構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記診断コンポーネントはさらに、前記1つ以上の因果部分を、層毎の関連性プロパゲーションを使用して実行される因果バックプロパゲーションによって決定するように構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記診断コンポーネントはさらに、前記1つ以上の因果部分を、ディープリフトアルゴリズムを使用して実行される因果バックプロパゲーションによって決定するように構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記診断コンポーネントはさらに、前記1つ以上の因果部分を、大域平均プーリングによって決定するように構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記診断コンポーネントはさらに、前記1つ以上の因果部分を、勾配への経路積分を計算することによって決定するように構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記診断コンポーネントはさらに、前記1つ以上の因果部分を、部分従属プロットを計算することによって決定するように構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記診断コンポーネントはさらに、前記1つ以上の因果部分を、経路積分での部分従属プロットを計算することによって決定するように構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記1つ以上の機能は、前記1つ以上の因果部分の1つ以上の特徴を決定し、前記1つ以上の因果部分の1つ以上の特徴に基づいて、試料に関する付加的な画像が前記イメージングツールから収集されて前記深層学習モデルの付加的な訓練に使用されるべきか否かを決定することを含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記1つ以上の機能は、前記1つ以上の因果部分の1つ以上の特徴を決定し、前記1つ以上の因果部分の1つ以上の特徴に基づいて前記画像を変更して、前記深層学習モデルに入力される水増しされた画像を生成することを含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記1つ以上の機能は、前記1つ以上の因果部分の1つ以上の特徴を決定し、前記深層学習モデルへに入力される付加的な画像に適用するデータ水増し法を生成することを含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記1つ以上の機能は、前記1つ以上の因果部分を前記画像内の1つ以上の関心領域として識別し、前記深層学習モデルを、前記1つ以上の関心領域に基づいて調整することを含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記1つ以上の機能は、前記1つ以上の因果部分を前記画像内の1つ以上の関心領域として識別し、付加的な深層学習モデルを前記1つ以上の関心領域に基づいて訓練することを含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記イメージングツールは検査ツールとして構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記イメージングツールは計測ツールとして構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記イメージングツールは電子ビームベースのイメージングツールとして構成される、 請求項1に記載のシステム。
- 前記イメージングツールは光学ベースのイメージングツールとして構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記試料はウェハである、
請求項1に記載のシステム。 - 前記試料はレチクルである、
請求項1に記載のシステム。 - 深層学習モデルのための診断機能を実行するように構成されたシステムであって、
試料の画像を生成するように構成されたイメージングツールと、
前記画像を取得するように構成された1つ以上のコンピュータサブシステムと、
前記1つ以上のコンピュータサブシステムによって実行される1つ以上のコンポーネントと、
を備え、前記1つ以上のコンポーネントが、
前記イメージングツールによって試料に関して生成された画像から情報を決定するように構成された深層学習モデルと、
前記情報を決定させた前記画像の1つ以上の因果部分を決定し、前記画像の決定された1つ以上の因果部分に基づいて1つ以上の機能を実行するように構成された診断コンポーネントと、
を備えるシステム。 - 深層学習モデルの診断機能を実行するためのコンピュータ実装方法を実行するため、1つ以上のコンピュータシステムで実行可能なプログラム命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ実装方法が、
深層学習モデルに画像を入力することによって、イメージングツールによって試料に関して生成された画像から情報を決定し、
前記情報を診断コンポーネントに入力することによって、情報を決定させた前記画像の1つ以上の因果部分を決定し、
診断コンポーネントで、前記画像の決定された1つ以上の因果部分に基づいて1つ以上の機能を実行し、
前記深層学習モデルと診断コンポーネントは、前記1つ以上のコンピュータシステムによって実行される1つ以上のコンポーネントに含まれる、
非一時的コンピュータ可読媒体。 - 深層学習モデルの診断機能を実行するためのコンピュータに実装される方法であって、
深層学習モデルに画像を入力することによって、イメージングツールによって試料に関して生成された画像から情報を決定し、
診断コンポーネントに情報を入力することによって、情報を決定させた前記画像の1つ以上の因果部分を決定し、
診断コンポーネントで、前記画像の決定された1つ以上の因果部分に基づいて1つ以上の機能を実行し、
前記深層学習モデルと診断コンポーネントは1つ以上のコンピュータシステムによって実行される1つ以上のコンポーネントに含まれる、
方法。
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