JP6632623B2 - サンプリング及びフィーチャ選択を伴わない自動欠陥分類 - Google Patents
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Description
本願は、2014年12月3日付米国暫定特許出願第62/087,180号及び2015年6月11日付米国暫定特許出願第62/174,288号に基づく優先権主張を伴う出願であるので、それら暫定出願による開示をこの参照を以て繰り入れることにする。
Claims (18)
- 半導体プロセスにおける欠陥分類システムであって、
前記半導体プロセスからウェハの欠陥画像を受け取るべく構成された通信ラインと、
前記通信ラインで以て電子通信するディープアーキテクチャニューラルネットワークと、
を備え、前記ディープアーキテクチャニューラルネットワークが、
ニューロン群からなる第1畳み込み層であり、各ニューロンが、上記欠陥画像由来の画素群からなる対応する受容野(receptive field)をフィルタで以て畳み込むことで第1フィーチャマップを生成するよう、構成された第1畳み込み層と、
前記第1フィーチャマップのサイズ及び変動を低減するよう構成された第1サブサンプリング層と、
前記フィーチャマップに基づき欠陥分類を特定するクラシファイアと、
を備え、前記欠陥画像が、オートエンコーダ、ディープビリーフネットワーク(DBN)又は制限ボルツマンマシン(RBM)を用いて処理されるシステム。 - 半導体プロセスにおける欠陥分類方法であって、
ディープアーキテクチャニューラルネットワークを用い、上記半導体プロセス由来のウェハの欠陥画像から1個又は複数個のフィーチャを抽出するステップと、
前記ディープアーキテクチャニューラルネットワークを用い、前記1個又は複数個の抽出されたフィーチャに基づき前記欠陥画像を分類するステップと、
を有し、前記欠陥画像が、オートエンコーダ、ディープビリーフネットワーク(DBN)又は制限ボルツマンマシン(RBM)を用いて処理される方法。 - 請求項2記載の方法であって、1個又は複数個の畳み込み層を有し当該1個又は複数個の畳み込み層中の畳み込み層それぞれにサブサンプリング層が後続する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用い、前記欠陥画像から前記1個又は複数個のフィーチャが抽出される方法。
- 請求項3記載の方法であって、1個又は複数個のフィーチャを抽出するステップが、更に、前記CNNの第1畳み込み層にて、複数個の重複する受容野それぞれをフィルタで以て畳み込むことで、複数個のマップユニットを有する第1フィーチャマップを生成するステップを有し、各受容野が前記欠陥画像の画素群の部分集合で構成される方法。
- 請求項4記載の方法であって、1個又は複数個のフィーチャを抽出するステップが、更に、前記第1フィーチャマップのマップユニットに非線形性を適用するステップを有する方法。
- 請求項4記載の方法であって、1個又は複数個のフィーチャを抽出するステップが、更に、前記CNNの第1サブサンプリング層にて前記第1フィーチャマップの2個以上のマップユニットを組み合わせてサブサンプリングフィーチャマップのユニットにするステップを有する方法。
- 請求項6記載の方法であって、前記第1フィーチャマップのユニットのサイズが、それらマップユニットの値を平均化すること、それらマップユニットの最大値を探索すること又はそれらマップユニットを加算することにより低減される方法。
- 請求項7記載の方法であって、前記CNNの各後続畳み込み層にて、その前層のフィーチャマップのマップユニットの部分集合をフィルタで以て畳み込むことで、対応するフィーチャマップを生成する方法。
- 請求項8記載の方法であって、前記欠陥画像が前記CNNの全結合層を用い分類される方法。
- 請求項2記載の方法であって、逆伝搬法を用い前記CNNをトレーニングすることでそのCNNの各畳み込み層のフィルタを精緻化するステップを有する方法。
- 請求項2記載の方法であって、前記CNNの畳み込み層のうち1個又は複数個にて1個又は複数個のフィーチャを注入するステップを有する方法。
- 請求項11記載の方法であって、それら被注入フィーチャが、
プロセッサを用い、複数個の欠陥画像それぞれの各画素にて複数個のローカルディスクリプタを抽出すること、並びに
前記プロセッサを用い、前記抽出済ローカルディスクリプタに基づき1個又は複数個のフィーチャを生成すること、
により特定される方法。 - 請求項12記載の方法であって、前記複数個のローカルディスクリプタが、勾配ヒストグラム(HOG)、ローカルバイナリパターン及びDAISYディスクリプタのうち一種類又は複数種類を含む方法。
- 請求項13記載の方法であって、前記1個又は複数個の上位フィーチャが主成分分析(PCA)により生成される方法。
- 請求項2記載の方法であって、前記1個又は複数個の欠陥画像が集中データサーバ内に格納される方法。
- 請求項15記載の方法であって、顧客定義欠陥クラスコードが前記1個又は複数個の欠陥画像に基づき生成される方法。
- 請求項16記載の方法であって、前記欠陥画像が前記顧客定義欠陥クラスコードに基づき分類される方法。
- フィーチャ導出システムであって、
電子格納デバイスと、
前記格納デバイス上に格納されたフィーチャライブラリと、
前記格納デバイスと電子通信するディープアーキテクチャニューラルネットワークと、
を備え、前記ニューラルネットワークが、
1個又は複数個の欠陥画像からフィーチャ、特にその欠陥画像の欠陥を分類する上で統計的に有意なフィーチャを導出し、
そのフィーチャを特定するのに用いられた一組の計算込みで上記フィーチャをカプセル化し、
カプセル化されたフィーチャを前記格納デバイスの前記フィーチャライブラリに追加する、
よう構成され、前記欠陥画像が、オートエンコーダ、ディープビリーフネットワーク(DBN)又は制限ボルツマンマシン(RBM)を用いて処理されるシステム。
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CN106296638A (zh) * | 2015-06-04 | 2017-01-04 | 欧姆龙株式会社 | 显著性信息取得装置以及显著性信息取得方法 |
US11074492B2 (en) * | 2015-10-07 | 2021-07-27 | Altera Corporation | Method and apparatus for performing different types of convolution operations with the same processing elements |
US20180220589A1 (en) * | 2015-11-03 | 2018-08-09 | Keith Charles Burden | Automated pruning or harvesting system for complex morphology foliage |
US10186026B2 (en) * | 2015-11-17 | 2019-01-22 | Kla-Tencor Corp. | Single image detection |
KR102566134B1 (ko) * | 2015-12-07 | 2023-08-10 | 삼성전자주식회사 | 반도체 소자의 3d 프로파일링 시스템 및 이의 동작 방법 |
US11205119B2 (en) * | 2015-12-22 | 2021-12-21 | Applied Materials Israel Ltd. | Method of deep learning-based examination of a semiconductor specimen and system thereof |
US10360477B2 (en) * | 2016-01-11 | 2019-07-23 | Kla-Tencor Corp. | Accelerating semiconductor-related computations using learning based models |
BR112018072348A8 (pt) * | 2016-05-04 | 2023-04-04 | Koninklijke Philips Nv | Sistema para possibilitar o registro de atlas no imageamento médico, estação de trabalho, mídia legível por computador, e método para possibilitar o registro de atlas no imageamento médico |
KR102195029B1 (ko) * | 2016-05-24 | 2020-12-28 | 주식회사 히타치하이테크 | 결함 분류 장치 및 결함 분류 방법 |
US10395356B2 (en) * | 2016-05-25 | 2019-08-27 | Kla-Tencor Corp. | Generating simulated images from input images for semiconductor applications |
US10346740B2 (en) * | 2016-06-01 | 2019-07-09 | Kla-Tencor Corp. | Systems and methods incorporating a neural network and a forward physical model for semiconductor applications |
KR101711073B1 (ko) * | 2016-07-25 | 2017-02-28 | (주)제이엘케이인스펙션 | 딥 러닝 알고리즘을 적용한 플렉서블 터치스크린 패널 미세 크랙 검출 장치 및 방법 |
WO2018038123A1 (ja) * | 2016-08-22 | 2018-03-01 | キユーピー株式会社 | 食品検査装置、食品検査方法及び食品検査装置の識別手段の学習方法 |
US12033089B2 (en) * | 2016-09-16 | 2024-07-09 | Siemens Aktiengesellschaft | Deep convolutional factor analyzer |
WO2018067603A1 (en) * | 2016-10-04 | 2018-04-12 | Magic Leap, Inc. | Efficient data layouts for convolutional neural networks |
US10204290B2 (en) * | 2016-10-14 | 2019-02-12 | Kla-Tencor Corporation | Defect review sampling and normalization based on defect and design attributes |
JP6549546B2 (ja) * | 2016-10-18 | 2019-07-24 | 北海道瓦斯株式会社 | 融雪制御装置、ニューラルネットワークの学習方法、融雪制御方法及び融雪制御用プログラム |
GB2555136A (en) * | 2016-10-21 | 2018-04-25 | Nokia Technologies Oy | A method for analysing media content |
US11308350B2 (en) * | 2016-11-07 | 2022-04-19 | Qualcomm Incorporated | Deep cross-correlation learning for object tracking |
TWI608369B (zh) * | 2016-11-23 | 2017-12-11 | 財團法人工業技術研究院 | 分類方法、分類模組及電腦程式產品 |
KR101802096B1 (ko) * | 2016-11-30 | 2017-11-27 | 연세대학교 산학협력단 | 반도체 공정에서 불량을 분류 및 진단하는 장치 및 방법 |
US10402688B2 (en) * | 2016-12-07 | 2019-09-03 | Kla-Tencor Corporation | Data augmentation for convolutional neural network-based defect inspection |
US11157828B2 (en) * | 2016-12-08 | 2021-10-26 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Tomography and generative data modeling via quantum boltzmann training |
EP3563305A4 (en) * | 2016-12-30 | 2020-08-05 | Nokia Technologies Oy | ARTIFICIAL NEURAL NETWORK |
US11237119B2 (en) * | 2017-01-10 | 2022-02-01 | Kla-Tencor Corporation | Diagnostic methods for the classifiers and the defects captured by optical tools |
EP3532991A1 (en) * | 2017-02-17 | 2019-09-04 | Omron Corporation | Evaluating quality of a product such as a semiconductor substrate |
CN106841216A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-06-13 | 浙江工业大学 | 基于全景图像cnn的隧道病害自动识别装置 |
JP6834602B2 (ja) | 2017-03-03 | 2021-02-24 | 富士通株式会社 | データ生成方法、データ生成装置及びデータ生成プログラム |
JP6844327B2 (ja) | 2017-03-03 | 2021-03-17 | 富士通株式会社 | データ生成方法、データ生成装置及びデータ生成プログラム |
US11164071B2 (en) * | 2017-04-18 | 2021-11-02 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for reducing computational complexity of convolutional neural networks |
WO2018192662A1 (en) * | 2017-04-20 | 2018-10-25 | Hp Indigo B.V. | Defect classification in an image or printed output |
KR101818394B1 (ko) * | 2017-05-11 | 2018-01-12 | 울산대학교 산학협력단 | 설비 상태 진단 방법 및 장치 |
CN107256571A (zh) * | 2017-05-15 | 2017-10-17 | 北京理工大学 | 一种基于深度学习与自适应差分盒的分形维数估计方法 |
JP7171563B2 (ja) * | 2017-06-23 | 2022-11-15 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | 撮像装置 |
US11275361B2 (en) * | 2017-06-30 | 2022-03-15 | Kla-Tencor Corporation | Systems and methods for predicting defects and critical dimension using deep learning in the semiconductor manufacturing process |
KR101863196B1 (ko) * | 2017-07-24 | 2018-06-01 | 한국생산기술연구원 | 딥러닝 기반 표면 결함 검출장치 및 방법 |
US10275646B2 (en) * | 2017-08-03 | 2019-04-30 | Gyrfalcon Technology Inc. | Motion recognition via a two-dimensional symbol having multiple ideograms contained therein |
FR3070084B1 (fr) * | 2017-08-10 | 2019-08-30 | Safran | Procede de controle automatique non destructif de pieces mecaniques |
CN107481231A (zh) * | 2017-08-17 | 2017-12-15 | 广东工业大学 | 一种基于深度卷积神经网络的五金件缺陷分类识别方法 |
KR102614266B1 (ko) * | 2017-08-22 | 2023-12-14 | 삼성전자주식회사 | 웨이퍼 검사 방법, 및 이를 이용한 반도체 장치 제조 방법 |
US10607119B2 (en) * | 2017-09-06 | 2020-03-31 | Kla-Tencor Corp. | Unified neural network for defect detection and classification |
KR101916347B1 (ko) | 2017-10-13 | 2018-11-08 | 주식회사 수아랩 | 딥러닝 기반 이미지 비교 장치, 방법 및 컴퓨터 판독가능매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 |
TWI649659B (zh) | 2017-10-27 | 2019-02-01 | 財團法人工業技術研究院 | 自動光學檢測影像分類方法、系統及含有該方法之電腦可讀取媒體 |
CN107833210B (zh) * | 2017-10-30 | 2020-10-20 | 俊杰机械(深圳)有限公司 | 一种基于神经网络的外观检测方法和*** |
CN107886065A (zh) * | 2017-11-06 | 2018-04-06 | 哈尔滨工程大学 | 一种混合字体的数字序列识别方法 |
CN108038843A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-05-15 | 英特尔产品(成都)有限公司 | 一种用于缺陷检测的方法、装置和设备 |
JP6992475B2 (ja) * | 2017-12-14 | 2022-01-13 | オムロン株式会社 | 情報処理装置、識別システム、設定方法及びプログラム |
KR20190073756A (ko) | 2017-12-19 | 2019-06-27 | 삼성전자주식회사 | 반도체 결함 분류 장치, 반도체의 결함을 분류하는 방법, 그리고 반도체 결함 분류 시스템 |
CN107944505A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-04-20 | 青岛科技大学 | 一种金属失效类型自动化判断方法 |
TWI653605B (zh) * | 2017-12-25 | 2019-03-11 | 由田新技股份有限公司 | 利用深度學習的自動光學檢測方法、設備、電腦程式、電腦可讀取之記錄媒體及其深度學習系統 |
KR102073361B1 (ko) * | 2017-12-29 | 2020-02-04 | 주식회사 비스텔 | 뉴럴 네트워크 모델 기반의 웨이퍼 불량 패턴 인식 방법 및 이를 위한 컴퓨터 프로그램 |
US10970834B2 (en) * | 2018-01-05 | 2021-04-06 | Kla-Tencor Corporation | Defect discovery using electron beam inspection and deep learning with real-time intelligence to reduce nuisance |
CN108171200B (zh) * | 2018-01-12 | 2022-05-17 | 西安电子科技大学 | 基于sar图像统计分布和dbn的sar图像分类方法 |
JP7087397B2 (ja) | 2018-01-17 | 2022-06-21 | 東京エレクトロン株式会社 | 基板の欠陥検査装置、基板の欠陥検査方法及び記憶媒体 |
CN110111293B (zh) * | 2018-01-29 | 2021-05-11 | 国科赛思(北京)科技有限公司 | 塑封器件的失效识别方法及装置 |
CN108446214B (zh) * | 2018-01-31 | 2021-02-05 | 浙江理工大学 | 基于dbn的测试用例进化生成方法 |
CN108427958B (zh) * | 2018-02-02 | 2021-06-01 | 哈尔滨工程大学 | 基于深度学习的自适应权值卷积神经网络水下声纳图像分类方法 |
KR102549196B1 (ko) | 2018-02-07 | 2023-06-30 | 어플라이드 머티리얼즈 이스라엘 리미티드 | 반도체 시편의 심층 학습 기반 검사 방법 및 그의 시스템 |
WO2019159324A1 (ja) * | 2018-02-16 | 2019-08-22 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 処理方法およびそれを利用した処理装置 |
US10789703B2 (en) | 2018-03-19 | 2020-09-29 | Kla-Tencor Corporation | Semi-supervised anomaly detection in scanning electron microscope images |
KR102472134B1 (ko) | 2018-03-29 | 2022-11-29 | 삼성전자주식회사 | 심층학습을 기반으로 한 설비 진단 시스템 및 방법 |
CN108875904A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-11-23 | 北京迈格威科技有限公司 | 图像处理方法、图像处理装置和计算机可读存储介质 |
CN108956653A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-12-07 | 广东正业科技股份有限公司 | 一种焊点质量检测方法、***、装置及可读存储介质 |
KR102666072B1 (ko) * | 2018-06-05 | 2024-05-17 | 삼성전자주식회사 | 기계 학습 장치 및 기계 학습 장치의 학습 방법 |
US11315231B2 (en) * | 2018-06-08 | 2022-04-26 | Industrial Technology Research Institute | Industrial image inspection method and system and computer readable recording medium |
KR102154393B1 (ko) * | 2018-06-20 | 2020-09-09 | 에임시스템 주식회사 | 기계 학습 기반의 자동 결함 분류 방법 |
CN109085174A (zh) * | 2018-07-02 | 2018-12-25 | 北京百度网讯科技有限公司 | 显示屏***电路检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112424826A (zh) * | 2018-07-13 | 2021-02-26 | Asml荷兰有限公司 | 基于机器学习的图案分组方法 |
KR102476239B1 (ko) * | 2018-07-17 | 2022-12-12 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치, 영상 처리 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체 |
KR102631031B1 (ko) | 2018-07-27 | 2024-01-29 | 삼성전자주식회사 | 반도체 장치의 불량 검출 방법 |
US10311149B1 (en) * | 2018-08-08 | 2019-06-04 | Gyrfalcon Technology Inc. | Natural language translation device |
CN110876062B (zh) | 2018-08-31 | 2024-07-12 | 三星电子株式会社 | 用于特征图的高速压缩处理的电子设备及其控制方法 |
US11806833B2 (en) * | 2018-08-31 | 2023-11-07 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | Chemical mechanical planarization system and a method of using the same |
JP2020043266A (ja) * | 2018-09-12 | 2020-03-19 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 半導体ウェハの欠陥観察システム及び欠陥観察方法 |
TWI691930B (zh) | 2018-09-19 | 2020-04-21 | 財團法人工業技術研究院 | 基於神經網路的分類方法及其分類裝置 |
CN109242033B (zh) * | 2018-09-21 | 2021-08-20 | 长鑫存储技术有限公司 | 晶片缺陷模式分类方法及装置、存储介质、电子设备 |
US20200104639A1 (en) * | 2018-09-28 | 2020-04-02 | Applied Materials, Inc. | Long short-term memory anomaly detection for multi-sensor equipment monitoring |
JP7070308B2 (ja) * | 2018-10-05 | 2022-05-18 | オムロン株式会社 | 推定器生成装置、検査装置、推定器生成方法、及び推定器生成プログラム |
KR101960900B1 (ko) * | 2018-10-12 | 2019-03-21 | 주식회사 에스피씨네트웍스 | 제품 식별 방법 |
US10801968B2 (en) * | 2018-10-26 | 2020-10-13 | Kla-Tencor Corporation | Algorithm selector based on image frames |
CN109559298A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-04-02 | 电子科技大学中山学院 | 一种基于深度学习的乳液泵缺陷检测的方法 |
KR102172361B1 (ko) * | 2018-11-30 | 2020-10-30 | 주식회사 포스코 | 불량 검출 장치 및 방법 |
KR102638267B1 (ko) * | 2018-12-03 | 2024-02-21 | 삼성전자주식회사 | 반도체 웨이퍼 불량 분석 시스템 및 그것의 동작 방법 |
CN109658396A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-04-19 | 华中科技大学 | 一种基于选择性搜索与cnn的铸件x光图像缺陷识别方法 |
US11151707B2 (en) * | 2018-12-07 | 2021-10-19 | Kla Corporation | System and method for difference filter and aperture selection using shallow deep learning |
CN109754392A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-05-14 | 上海集成电路研发中心有限公司 | 一种缺陷图像自动分析的装置及方法 |
US11379967B2 (en) * | 2019-01-18 | 2022-07-05 | Kla Corporation | Methods and systems for inspection of semiconductor structures with automatically generated defect features |
CN109919908B (zh) * | 2019-01-23 | 2020-11-10 | 华灿光电(浙江)有限公司 | 发光二极管芯片缺陷检测的方法和装置 |
CN111507362B (zh) | 2019-01-30 | 2023-12-19 | 中强光电股份有限公司 | 神经网络的训练方法、基于神经网络的分类方法及其装置 |
US11263496B2 (en) * | 2019-02-25 | 2022-03-01 | D2S, Inc. | Methods and systems to classify features in electronic designs |
US11182929B2 (en) | 2019-02-25 | 2021-11-23 | Center For Deep Learning In Electronics Manufacturing, Inc. | Methods and systems for compressing shape data for electronic designs |
CN110033443B (zh) * | 2019-04-04 | 2021-09-03 | 武汉精立电子技术有限公司 | 一种显示面板缺陷检测方法 |
KR102420104B1 (ko) * | 2019-05-16 | 2022-07-12 | 삼성전자주식회사 | 영상 처리 장치 및 그 동작방법 |
US12040355B2 (en) * | 2019-05-17 | 2024-07-16 | Wolfspeed, Inc. | Nondestructive characterization for crystalline wafers |
US11521309B2 (en) * | 2019-05-30 | 2022-12-06 | Bruker Nano, Inc. | Method and apparatus for rapid inspection of subcomponents of manufactured component |
US11568238B2 (en) * | 2019-06-28 | 2023-01-31 | Amazon Technologies, Inc. | Dynamic processing element array expansion |
WO2020121564A1 (ja) * | 2019-07-04 | 2020-06-18 | 株式会社日立ハイテク | 寸法計測装置、寸法計測プログラム及び半導体製造システム |
US11676264B2 (en) | 2019-07-26 | 2023-06-13 | Kla Corporation | System and method for determining defects using physics-based image perturbations |
CN110826588A (zh) * | 2019-08-29 | 2020-02-21 | 天津大学 | 一种基于注意力机制的排水管道缺陷检测方法 |
WO2021038815A1 (ja) * | 2019-08-30 | 2021-03-04 | 株式会社日立ハイテク | 計測システム、所定の構造を含む半導体の画像計測を行う際に用いる学習モデルを生成する方法、およびコンピュータに、所定の構造を含む半導体の画像計測を行う際に用いる学習モデルを生成する処理を実行させるためのプログラムを格納する記憶媒体 |
KR102602005B1 (ko) * | 2019-09-04 | 2023-11-15 | 주식회사 히타치하이테크 | 하전 입자선 장치 |
US11120546B2 (en) | 2019-09-24 | 2021-09-14 | Kla Corporation | Unsupervised learning-based reference selection for enhanced defect inspection sensitivity |
US11182646B2 (en) | 2019-09-27 | 2021-11-23 | Landing AI | User-generated visual guide for the classification of images |
US11087449B2 (en) * | 2019-10-24 | 2021-08-10 | KLA Corp. | Deep learning networks for nuisance filtering |
CA3156623A1 (en) * | 2019-10-30 | 2021-05-06 | Jennifer Laetitia Prendki | Automatic reduction of training sets for machine learning programs |
CN110874839A (zh) * | 2019-11-19 | 2020-03-10 | 上海华力微电子有限公司 | 晶圆图形提取方法及其提取*** |
US11205260B2 (en) | 2019-11-21 | 2021-12-21 | International Business Machines Corporation | Generating synthetic defect images for new feature combinations |
US11610102B1 (en) * | 2019-11-27 | 2023-03-21 | Amazon Technologies, Inc. | Time-based memory allocation for neural network inference |
US11164306B2 (en) | 2019-12-09 | 2021-11-02 | International Business Machines Corporation | Visualization of inspection results |
US11293981B2 (en) | 2020-01-15 | 2022-04-05 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Systems and methods for false-positive reduction in power electronic device evaluation |
CN111429415B (zh) * | 2020-03-18 | 2020-12-08 | 东华大学 | 基于网络协同剪枝的产品表面缺陷高效检测模型构建方法 |
JP7427337B2 (ja) * | 2020-04-03 | 2024-02-05 | 株式会社ディスコ | ウエーハの検査方法 |
US11694319B2 (en) | 2020-04-10 | 2023-07-04 | Samsung Display Co., Ltd. | Image-based defects identification and semi-supervised localization |
JP2023523426A (ja) * | 2020-04-22 | 2023-06-05 | ピーディーエフ ソリューションズ,インコーポレイテッド | 異常ウェハ画像分類 |
KR102673791B1 (ko) * | 2020-04-29 | 2024-06-07 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 전지 모듈 및 이를 포함하는 전지팩 |
KR102434442B1 (ko) * | 2020-06-15 | 2022-08-22 | 한국생산기술연구원 | 검사 대상의 결함 검사를 고속으로 수행하는 방법 및 이를 수행하는 장치들 |
US11861286B2 (en) * | 2020-06-30 | 2024-01-02 | Synopsys, Inc. | Segregating defects based on computer-aided design (CAD) identifiers associated with the defects |
CN111860638B (zh) * | 2020-07-17 | 2022-06-28 | 湖南大学 | 基于不平衡数据深度信念网络的并行入侵检测方法和*** |
CN111862064B (zh) * | 2020-07-28 | 2022-08-09 | 桂林电子科技大学 | 一种基于深度学习的银质丝材表面瑕疵识别方法 |
US20220092762A1 (en) * | 2020-09-24 | 2022-03-24 | Leapmind Inc. | Operation program, operation method, and operation device |
CN114648480A (zh) * | 2020-12-17 | 2022-06-21 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 表面缺陷检测方法、装置及*** |
JP7443268B2 (ja) | 2021-01-05 | 2024-03-05 | 株式会社ニューフレアテクノロジー | 欠陥検査方法 |
WO2022154783A1 (en) * | 2021-01-13 | 2022-07-21 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Output resolution selections |
CN112580617B (zh) * | 2021-03-01 | 2021-06-18 | 中国科学院自动化研究所 | 自然场景下的表情识别方法和装置 |
JP2022168944A (ja) * | 2021-04-27 | 2022-11-09 | 株式会社日立ハイテク | 欠陥を検出するシステム、及びコンピュータ可読媒体 |
WO2023183842A2 (en) * | 2022-03-22 | 2023-09-28 | Georgia Tech Research Corporation | Nanomodular fabrication of integrated circuits |
JP2024021487A (ja) * | 2022-08-03 | 2024-02-16 | JDI Design and Development 合同会社 | 検査方法、検査装置及びプログラム |
US20240161270A1 (en) * | 2022-11-14 | 2024-05-16 | Kla Corporation | System and method for enhancing defect detection in optical characterization systems using a digital filter |
Family Cites Families (32)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3476913B2 (ja) | 1994-07-08 | 2003-12-10 | オリンパス株式会社 | 欠陥種別判定装置及びプロセス管理システム |
US6092059A (en) | 1996-12-27 | 2000-07-18 | Cognex Corporation | Automatic classifier for real time inspection and classification |
US6148099A (en) | 1997-07-03 | 2000-11-14 | Neopath, Inc. | Method and apparatus for incremental concurrent learning in automatic semiconductor wafer and liquid crystal display defect classification |
US6922482B1 (en) * | 1999-06-15 | 2005-07-26 | Applied Materials, Inc. | Hybrid invariant adaptive automatic defect classification |
JP2001274209A (ja) | 2000-03-28 | 2001-10-05 | Toshiba Corp | 半導体検査装置、半導体欠陥解析装置、半導体設計データ修正装置、半導体検査方法、半導体欠陥解析方法、半導体設計データ修正方法およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
EP1184725A1 (en) | 2000-09-04 | 2002-03-06 | Infineon Technologies SC300 GmbH & Co. KG | Method for adjusting a lithographic tool |
US6744266B2 (en) | 2000-10-02 | 2004-06-01 | Applied Materials, Inc. | Defect knowledge library |
US6618682B2 (en) | 2001-04-20 | 2003-09-09 | International Business Machines Corporation | Method for test optimization using historical and actual fabrication test data |
US7283659B1 (en) | 2002-01-09 | 2007-10-16 | Kla-Tencor Technologies Corporation | Apparatus and methods for searching through and analyzing defect images and wafer maps |
US20040034612A1 (en) | 2002-03-22 | 2004-02-19 | Nick Mathewson | Support vector machines for prediction and classification in supply chain management and other applications |
JP2004012422A (ja) | 2002-06-11 | 2004-01-15 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | パターン検査装置、パターン検査方法およびプログラム |
DE102004022717B4 (de) | 2003-07-12 | 2006-09-21 | Leica Microsystems Semiconductor Gmbh | Verfahren zum Einlernen einer wissensbasierten Datenbasis für die automatische Fehlerklassifikation |
US6988045B2 (en) | 2003-08-04 | 2006-01-17 | Advanced Micro Devices, Inc. | Dynamic metrology sampling methods, and system for performing same |
JP4413767B2 (ja) * | 2004-12-17 | 2010-02-10 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | パターン検査装置 |
KR101387785B1 (ko) | 2005-01-21 | 2014-04-25 | 포톤 다이나믹스, 인코포레이티드 | 자동 결함 복구 시스템 |
FR2884008A1 (fr) | 2005-03-31 | 2006-10-06 | France Telecom | Systeme et procede de localisation de points d'interet dans une image d'objet mettant en oeuvre un reseau de neurones |
EP1932116A2 (en) | 2005-08-26 | 2008-06-18 | Camtek Ltd. | Method and system for automatic defect detection of articles in visual inspection machines |
JP4908995B2 (ja) | 2006-09-27 | 2012-04-04 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 欠陥分類方法及びその装置並びに欠陥検査装置 |
US7415387B2 (en) | 2006-12-19 | 2008-08-19 | Qimonda North America Corp. | Die and wafer failure classification system and method |
JP5156452B2 (ja) | 2008-03-27 | 2013-03-06 | 東京エレクトロン株式会社 | 欠陥分類方法、プログラム、コンピュータ記憶媒体及び欠陥分類装置 |
US8213680B2 (en) * | 2010-03-19 | 2012-07-03 | Microsoft Corporation | Proxy training data for human body tracking |
US8315453B2 (en) | 2010-07-27 | 2012-11-20 | Applied Materials Israel, Ltd. | Defect classification with optimized purity |
JP5637373B2 (ja) * | 2010-09-28 | 2014-12-10 | 株式会社Screenホールディングス | 画像の分類方法、外観検査方法および外観検査装置 |
JP5608575B2 (ja) * | 2011-01-19 | 2014-10-15 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 画像分類方法および画像分類装置 |
JP5715873B2 (ja) * | 2011-04-20 | 2015-05-13 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 欠陥分類方法及び欠陥分類システム |
US20130108146A1 (en) * | 2011-11-01 | 2013-05-02 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | Method and System for Optical Inspection Using Known Acceptable Dies |
US8908957B2 (en) | 2011-12-28 | 2014-12-09 | Elitetech Technology Co.,Ltd. | Method for building rule of thumb of defect classification, and methods for classifying defect and judging killer defect based on rule of thumb and critical area analysis |
US9715723B2 (en) | 2012-04-19 | 2017-07-25 | Applied Materials Israel Ltd | Optimization of unknown defect rejection for automatic defect classification |
CN103679185B (zh) * | 2012-08-31 | 2017-06-16 | 富士通株式会社 | 卷积神经网络分类器***、其训练方法、分类方法和用途 |
US8948494B2 (en) | 2012-11-12 | 2015-02-03 | Kla-Tencor Corp. | Unbiased wafer defect samples |
US9465985B2 (en) * | 2013-06-09 | 2016-10-11 | Apple Inc. | Managing real-time handwriting recognition |
CN104102919B (zh) * | 2014-07-14 | 2017-05-24 | 同济大学 | 一种有效防止卷积神经网络过拟合的图像分类方法 |
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