[发明专利]用于经配置用于半导体应用的深度学习模型的诊断系统及方法

权利要求书

1.一种经配置以执行深度学习模型的诊断功能的系统，其包括：

一或多个计算机子系统；及

一或多个组件，其由所述一或多个计算机子系统实行，其中所述一或多个组件包括：

深度学习模型，其经配置用于从由成像工具针对样品产生的图像确定信息；及

诊断组件，其经配置用于确定导致所述信息被确定的所述图像的一或多个因果部分且用于基于所述图像的所述经确定一或多个因果部分执行一或多个功能；

其中所述一或多个功能包括确定所述一或多个因果部分的一或多个特性及基于所述一或多个因果部分的所述一或多个特性确定所述样品的额外图像是否应从所述成像工具收集且用于所述深度学习模型的额外训练。

2.一种经配置以执行深度学习模型的诊断功能的系统，其包括：

一或多个计算机子系统；及

一或多个组件，其由所述一或多个计算机子系统实行，其中所述一或多个组件包括：

深度学习模型，其经配置用于从由成像工具针对样品产生的图像确定信息；及

诊断组件，其经配置用于确定导致所述信息被确定的所述图像的一或多个因果部分且用于基于所述图像的所述经确定一或多个因果部分执行一或多个功能；

其中所述一或多个功能包括确定所述一或多个因果部分的一或多个特性及基于所述一或多个因果部分的所述一或多个特性更改所述图像以借此产生用于输入到所述深度学习模型的扩增图像。

3.一种经配置以执行深度学习模型的诊断功能的系统，其包括：

一或多个计算机子系统；及

一或多个组件，其由所述一或多个计算机子系统实行，其中所述一或多个组件包括：

深度学习模型，其经配置用于从由成像工具针对样品产生的图像确定信息；及

诊断组件，其经配置用于确定导致所述信息被确定的所述图像的一或多个因果部分且用于基于所述图像的所述经确定一或多个因果部分执行一或多个功能；

其中所述一或多个功能包括确定所述一或多个因果部分的一或多个特性及产生用于应用到输入到所述深度学习模型的额外图像的数据扩增方法。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的系统，其中所述信息包括对在所述样品上检测的缺陷的分类。

5.根据权利要求1-3中任一项所述的系统，其中所述信息包括由所述深度学习模型提取的所述图像的特征。

6.根据权利要求1-3中任一项所述的系统，其中所述信息包括从所述图像产生的仿真图像。

7.根据权利要求1-3中任一项所述的系统，其中所述信息包括从所述图像产生的一或多个分段区域。

8.根据权利要求1-3中任一项所述的系统，其中所述信息包括从所述图像产生的多维输出。

9.根据权利要求1-3中任一项所述的系统，其中所述深度学习模型是经训练深度学习模型。

10.根据权利要求1-3中任一项所述的系统，其中所述深度学习模型进一步经配置为神经网络。

11.根据权利要求1-3中任一项所述的系统，其中所述一或多个功能包括基于所述经确定一或多个因果部分更改所述深度学习模型的一或多个参数。

12.根据权利要求1-3中任一项所述的系统，其中所述一或多个功能包括确定导致所述信息被确定的所述一或多个因果部分是否是所述图像的正确的一或多个因果部分。

13.根据权利要求1-3中任一项所述的系统，其中所述一或多个组件进一步包括经配置用于对用户显示至少所述图像、所述经确定信息及所述经确定一或多个因果部分的可视化组件。