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公开(公告)号：CN113168687B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN201980077432.3
申请日：2019-10-11
Applicant: 株式会社日立高新技术
Abstract: 本发明提供一种图像评价装置和方法，能够检测未知缺陷，能够防止机器学习模型的误识别。本发明的图像评价装置，使用基于机器学习的识别器来识别电子器件的缺陷图像中的缺陷信息，其特征在于，包括：保存电子器件的缺陷图像的图像存储部；保存缺陷图像中的缺陷区域信息的缺陷区域存储部；通过机器学习来识别缺陷信息的识别器；在缺陷图像的识别处理的过程中提取识别器所关注的关注图像信息的图像提取部；和对关注图像信息与缺陷区域信息进行比较而评价缺陷图像的识别可能性的评价部。
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公开(公告)号：CN116964721A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202280018802.8
申请日：2022-03-03
Applicant: 株式会社日立高新技术
IPC: H01L21/66
Abstract: 本公开的目的在于提出一种进行使用了适当的低品质图像和高品质图像的学习的学习方法。为了实现上述目的，提出了一种学习方法，将在第一图像生成条件下生成的第一图像和在与所述第一图像生成条件不同的第二图像生成条件下生成的第二图像输入到以抑制输入图像与变换图像之间的误差的方式进行参数调整的学习器，由此，执行学习，关于所述第二图像，选择从该第二图像中提取的指标值与从所述第一图像中提取的指标值相同或处于规定的关系的图像，或者，关于所述第二图像，从与用于生成所述第一图像的第一图像生成工具不同的第二图像生成工具中输出。
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公开(公告)号：CN116152507A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310270799.5
申请日：2018-03-15
Applicant: 株式会社日立高新技术
Abstract: 本发明涉及图像处理系统及图像处理方法，目的在于：兼顾对使用了识别器的图像识别所使用的对照图像进行学习的图像处理系统的数据量的抑制和识别器的识别性能提高。为了达到上述目的，提出一种具备使用对照图像来识别图像的识别器(9)的图像处理系统，该图像处理系统具备对图像识别所需要的对照图像数据进行机器学习的机器学习引擎(1)，该机器学习引擎使用识别失败了的图像(2)，搜索识别成功了的图像(3)，向通过该搜索得到的识别成功了的图像，附加根据通过上述输入装置选择出的上述识别失败了的图像的部分图像而得到的信息，生成修正对照图像数据(13)。
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公开(公告)号：CN113994368A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201980097253.6
申请日：2019-06-13
Applicant: 株式会社日立高新技术
Abstract: 本发明的目的在于提供一种用于实现高速且虚报少的芯片对数据库检查的计算机程序以及使用该计算机程序的半导体检查装置。为了实现上述目的，提出了一种计算机程序以及使用了该计算机程序的半导体检查装置，该计算机程序具备：编码器层(S302)，其构成为决定设计数据图像的特征；以及解码器层(S303)，其根据编码器层输出的特征量，基于对检查对象图案进行拍摄而得到的图像(检查对象图像)的变化，生成各像素的亮度值的统计量，将从解码器层得到的与亮度值相关的统计量与检查对象图像进行比较，检测图像上的缺陷区域，由此能够实现虚报少的芯片对数据库检查。
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公开(公告)号：CN113168687A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201980077432.3
申请日：2019-10-11
Applicant: 株式会社日立高新技术
Abstract: 本发明提供一种图像评价装置和方法，能够检测未知缺陷，能够防止机器学习模型的误识别。本发明的图像评价装置，使用基于机器学习的识别器来识别电子器件的缺陷图像中的缺陷信息，其特征在于，包括：保存电子器件的缺陷图像的图像存储部；保存缺陷图像中的缺陷区域信息的缺陷区域存储部；通过机器学习来识别缺陷信息的识别器；在缺陷图像的识别处理的过程中提取识别器所关注的关注图像信息的图像提取部；和对关注图像信息与缺陷区域信息进行比较而评价缺陷图像的识别可能性的评价部。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102576462A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201080044546.7
申请日：2010-10-04
Applicant: 株式会社日立高新技术
IPC: G06T7/00 , G01N21/956 , G06T1/00 , G06T7/60
CPC classification number: G01N21/95607 , G06T7/001 , G06T2207/30148
Abstract: 本发明提供能简化事先的设定的工序且正确地搜索检查点的图案匹配手法。提取拍摄图像的一部分的图像区域，将该图像区域的分割图像设定为模板图像，并一边使模板图像旋转一边进行图案匹配。另外，通过该图案匹配来判定是否在图像区域内存在点对称图案。
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公开(公告)号：CN101127119B
公开(公告)日：2011-09-28
申请号：CN200710138251.6
申请日：2007-07-31
Applicant: 株式会社日立高新技术
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T7/001
Abstract: 一种图案检查装置，包括：轮廓提取单元，其从所述半导体器件的拍摄图像中提取图案的轮廓数据；非直线部位提取单元，其从所述轮廓数据中提取非直线部位；角部位提取单元，其从所述半导体器件的设计数据中提取图案的角部位；以及缺陷检测单元，其比较来自所述非直线部位提取单元的非直线部位的位置、和来自所述角部位提取单元的角部位的位置，来检测图案的缺陷部位的位置。由此，可提供一种能高精度且高效地检测缺陷的、对半导体器件的图案进行检查的图案检查装置。
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公开(公告)号：CN101127119A
公开(公告)日：2008-02-20
申请号：CN200710138251.6
申请日：2007-07-31
Applicant: 株式会社日立高新技术
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T7/001
Abstract: 一种图案检查装置，包括：轮廓提取单元，其从所述半导体器件的拍摄图像中提取图案的轮廓数据；非直线部位提取单元，其从所述轮廓数据中提取非直线部位；角部位提取单元，其从所述半导体器件的设计数据中提取图案的角部位；以及缺陷检测单元，其比较来自所述非直线部位提取单元的非直线部位的位置、和来自所述角部位提取单元的角部位的位置，来检测图案的缺陷部位的位置。由此，可提供一种能高精度且高效地检测缺陷的、对半导体器件的图案进行检查的图案检查装置。
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公开(公告)号：CN119546923A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202280097740.4
申请日：2022-07-27
Applicant: 株式会社日立高新技术
Abstract: 通过测长用图像变换模型将拍摄了试样的测量对象拍摄图像变换为测量对象测长用图像，对测量对象测长用图像中包含的测量图案像的尺寸进行测量。在此，测长用图像变换模型使用作为拍摄了试样的学习用拍摄图像和与该学习用拍摄图像对应的学习用测长用图像的组合的训练数据进行学习，学习用测长用图像中的测量图案像和接近测量图案像而存在的非测量图案像的对比度比学习用拍摄图像中的测量图案像和非测量图案像的对比度高，或者，在学习用测长用图像中，删除学习用拍摄图像中的非测量图案像。
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公开(公告)号：CN119317938A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202280096731.3
申请日：2022-06-21
Applicant: 株式会社日立高新技术
IPC: G06T1/40
Abstract: 不适合检测部(10)具有：图像变换部(12)，其使用学习模型(14)从输入的低品质图像(11)变换为高品质等效图像(13)；不适合检测部(15)，其检测输入的低品质图像(11)与学习模型(14)是否不适合；不适合报告部(16)，其报告检测出的不适合；以及存储部，其将在学习模型(14)的学习阶段中使用的高品质正解图像(13B)的评价值的分布作为模型适合区域，与学习模型(14)对应起来进行存储，不适合检测部(15)在输入的低品质图像(11)的评价值不在模型适合区域的范围内时，判定为学习模型(14)不适合。
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