[发明专利]一种基于机器学习的集成电路图像的通孔识别装置有效
申请号: | 201710418753.8 | 申请日: | 2017-06-06 |
公开(公告)号: | CN107169528B | 公开(公告)日: | 2020-01-07 |
发明(设计)人: | 杜宇 | 申请(专利权)人: | 成都芯云微电子有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/08 |
代理公司: | 11129 北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司 | 代理人: | 何志欣;侯越玲 |
地址: | 611730 四川省成都市郫都区德源镇*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 机器 学习 集成电路 图像 识别 装置 | ||
本发明涉及一种基于机器学习的集成电路图像的通孔识别装置,其特征在于,通孔识别装置至少包括初始筛选模块(20)、数据采集模块(30)和识别模块(60),数据采集模块(30)采集由初始筛选模块(20)将待识别图片划分并筛选得到的至少一个选择单元的亮度相关值并建立d维向量识别模块(60)基于选择单元的d维向量d维线性映射向量和识别模型确定选择单元的一维空间映射值y,其中,是d维线性映射向量,T是识别阈值,若一维空间映射值y小于识别阈值T,则识别模块确定选择单元不含有通孔。本发明能够通过机器学习过程,利用扫描电镜图像上通孔的形状、亮度等特点,来有效的识别通孔。
技术领域
本发明涉及集成电路技术领域,尤其涉及一种基于机器学习的集成电路图像的通孔识别装置及方法。
背景技术
集成电路设计者需要将芯片各层在扫描电子显微镜下进行拍摄,分析拍摄出来的图像,与原设计版图进行对比,以帮助集成电路设计者和制造者更好的了解各种芯片制造工艺流程中的各种效应对最终成品的影响,从而帮助集成电路设计者改进其设计和集成电路制造者改进其工艺流程,提高集成电路芯片的良率,提高集成电路的性能。在分析扫描电镜所拍摄的图像过程中,识别其上面的通孔(via)是及其重要的一环。
由于芯片制造工艺过程中的各种硅片上效应带来的制造偏差问题(包括系统偏差与随机偏差)和在扫描电子显微镜拍摄过程中引入的杂质干扰和图像噪音问题,拍摄出的图像与最初电路设计版图有很大的不同。通过传统的边界识别与匹配方法来识别图像上的通孔的效果很差,识别率低。而因为当今的集成电路设计规模巨大,通过当今广泛应用的机器学习识别普通图像的方法来识别集成电路的扫描电镜图像上的通孔计算量太大,效率太低,无法实用于实际集成电路分析当中。
例如,中国专利(CN 103455654)公开了一种从集成电路涉及提取数据路径逻辑的计算机实施的方法,包括:通过执行计算机系统中的第一指令,接收用于所述集成电路设计的电路描述,所述电路描述包括被互连用于形成多个网的多个单元;通过执行所述计算机系统中的第二指令,根据所述电路描述生成单元聚类;通过执行所述计算机系统中的第三指令,评估所述单元聚类以标识所述单元聚类中的一个或者多个聚类特征;并且通过执行所述计算机系统中的第四指令,基于所述一个或者多个聚类特征使用一个或者多个机器学习模型将所述单元聚类选择性地分类为数据路径逻辑或者非数据路径逻辑。该专利通过机器学习模型来提取集成电路的数据路径逻辑,但是,该专利不能够通过机器学习来解决提高集成电路图像的通孔的识别效率的技术问题。
因此,如何提高通过机器学习来识别扫描电镜图像上的通孔的形状、亮度等特点的识别效率,从而有效识别通孔,是需要解决的技术问题。
发明内容
针对现有技术之不足,本发明提供一种基于机器学习的集成电路图像的通孔识别装置,其特征在于,所述通孔识别装置至少包括初始筛选模块、数据采集模块和识别模块,所述数据采集模块采集由所述初始筛选模块将待识别图片划分并筛选得到的至少一个选择单元的亮度相关值并建立d维向量所述识别模块基于所述选择单元的d维向量d维线性映射向量和识别模型确定所述选择单元的一维空间映射值y,其中,是d维线性映射向量,T是识别阈值,若一维空间映射值y小于识别阈值T,则所述识别模块确定所述选择单元不含有通孔。本发明通过初始筛选模型的筛选过程,排除不含有通孔的图片,减少计算量;本发明通过识别模型的识别,有效识别集成电路图片中通孔的形状和亮度,从而提高通孔的识别率。
根据一个优选实施方式,所述通孔识别装置还包括人工标记模块和训练模块,所述人工标记模块以交互的形式显示至少一个由所述初始筛选模块筛选的样本单元并基于人工标记内容标记所述样本单元的类别;所述训练模块基于由所述数据采集模块建立的所述样本单元的d维向量和人工标记的所述类别建立所述识别模型并确定参数,其中,y是一维空间映射值,是d维线性映射向量,T是识别阈值。本发明通过具有人工标记的样本图片对机器进行训练,使机器主动建立识别模型,从而准确识别图片中的通孔。本发明的机器学习过程的计算量少,错误率低,训练过程简单有效,效率高。
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