摘要
本发明提供了一种芯片图形化工艺中坏点的探测模型训练方法、产品及设备。其中上述方法包括:获取训练所用的基础版图数据以及基础版图数据经过图形化工艺后测量得到的基础扫描电镜图像;根据基础版图数据及其对应的基础扫描电镜图像建立基础坏点探测模型;通过基础坏点探测模型生成仿真训练数据;将仿真训练数据以及实际测量数据输入至预设神经网络架构中进行训练得到人工智能坏点探测模型。通过此方法利用基础模型生成仿真数据弥补实测数据不足的情况,同时结合实际测量数据保证人工智能坏点探测模型的准确性,一方面提升了坏点探测模型针对实际量测SEM的精度,另一方面将传统建模体系替换为AI模型,进一步提升了模型仿真速度。
技术关键词
扫描电镜图像
模型训练方法
神经网络架构
版图
基础
芯片
晶圆轮廓
特征点
分组算法
处理器
计算机程序产品
偏差
仿真数据
参数
光刻
计算机设备
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
模型训练方法
节点特征
计算机存储介质
生成知识
条件依赖关系
洗碗机
人工智能算法
负荷可调
节假日信息
补偿方法
模型训练方法
变电站
生成对抗网络模型
缺陷检测方法
样本
噪声生成方法
录音设备
噪声生成装置
信号处理模块
音频