결함 검출 및 분류를 위한 통합된 뉴럴 네트워크

• Main Authors: MAHADEVAN MOHAN, YING HUAJUN, YANG HEDONG, HE LI, VENKATARAMAN SANKAR
• Format: Patent
• Language: Korean
• Published: 16.04.2020
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIRCHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES; MEASURING; PHYSICS; TESTING

표본 상의 결함을 검출하고 분류하기 위한 방법 및 시스템이 제공된다. 하나의 시스템은 하나 이상의 컴퓨터 서브 시스템에 의해 실행되는 하나 이상의 컴포넌트를 포함한다. 하나 이상의 컴포넌트는 표본 상의 결함을 검출하고 표본 상에서 검출된 결함을 분류하도록 구성된 뉴럴 네트워크를 포함한다. 뉴럴 네트워크는 이미징 서브 시스템에 의해 생성된 표본의 이미지의 특징을 결정하도록 구성된 제1 부분을 포함한다. 뉴럴 네트워크는 또한 이미지의 결정된 특징에 기초하여 표본 상의 결함을 검출하고 이미지의 결정된 특징에 기초하여 표본 상에서 검출된 결함을 분류하도록 구성된 제2 부분을 포함한다. Methods and systems for detecting and classifying defects on a specimen are provided. One system includes one or more components executed by one or more computer subsystems. The one or more components include a neural network configured for detecting defects on a specimen and classifying the defects detected on the specimen. The neural network includes a first portion configured for determining features of images of the specimen generated by an imaging subsystem. The neural network also includes a second portion configured for detecting defects on the specimen based on the determined features of the images and classifying the defects detected on the specimen based on the determined features of the images.