[发明专利]基于机器学习的半导体样本中的缺陷分类在审
| 申请号： | 202080014800.2 | 申请日： | 2020-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN113439276A | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | O·肖比;B·科恩;K·萨夫琴科;O·施塔利德 | 申请（专利权）人： | 应用材料以色列公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 侯颖媖;张鑫 |
| 地址： | 以色列瑞*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 提供一种自动缺陷分类的方法及其系统。所述方法包括：获得提供一组缺陷的物理属性的信息的数据，所述一组缺陷的物理属性可用于区分多个类别中的不同类别的缺陷；训练第一机器学习模型以针对给定缺陷生成提供所述物理属性的值的信息多标签输出向量，从而针对给定缺陷生成多标签描述符；以及使用经训练的第一机器学习模型以生成样本中的缺陷的多标签描述符。所述方法可以进一步包括：获得提供多标签数据集的信息的数据，每个数据集唯一地指示多个类别中的相应类别并且包括物理属性的唯一的一组值；以及通过将分别生成的缺陷的多标签描述符与多标签数据集相匹配来对样本中的缺陷进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 半导体 样本 中的 缺陷 分类 | ||
【主权项】：
暂无信息
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