用于半导体样本的基于机器学习的缺陷检查

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用于半导体样本的基于机器学习的缺陷检查
申请号:CN202410792555
申请日期:2024-06-19
公开号:CN119168939A
公开日期:2024-12-20
类型:发明专利
摘要
提供了一种半导体样本检查的系统和方法。所述方法包括:获得由检查工具获取的半导体样本的多个图像;使用用于缺陷检测的第一机器学习(ML)模型来处理所述多个图像,由此从所述多个图像中获得标记有检测到的缺陷的图像的集,其中所述第一ML模型是使用第一训练集而预先训练的,所述第一训练集包括合成的有缺陷的图像的子集和标称图像的子集,每个合成的有缺陷的图像包含一个或多个合成缺陷;以及使用第二训练集来训练第二ML模型,所述第二训练集包括标记有检测到的缺陷的所述图像的集的至少部分,其中所述第二ML模型在被训练后可用于缺陷检测,相对于所述第一ML模型,所述第二ML模型具有改进的检测性能。
技术关键词
计算机化系统 计算机化方法 非暂时性计算机可读存储介质 训练集 检查工具 标记 半导体 样本 图像转换模型 电路系统 分段 数据 信号处理 措施 程序 指令 精度 效应
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