公开(公告)号：CN112449722B

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN201980005234.6

申请日：2019-07-04

Applicant: 株式会社日立高新技术

Inventor： 奥山裕 ,  大森健史 ,  丰田康隆

IPC: H01L21/66 ,  G01B21/00 ,  G06N20/00

Abstract: 本公开涉及尺寸测量装置，缩短尺寸测量所需的时间和排除由操作员引起的误差。为此，使用在剖面图像整体范围内提取加工构造与背景之间的边界线及/或异种材料间的界面的边界线的第一图像识别模型、以及输出信息的第二图像识别模型，求出按照每个单位图案而预先定义的多个特征点的坐标，测量作为多个特征点中的规定的两点间的距离而定义的尺寸，该信息用于按照构成重复图案的每个单位图案来区分从第一图像识别模型得到的剖面图像整体的边界线。

公开(公告)号：CN115698690A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202080101502.7

申请日：2020-06-16

Applicant: 株式会社日立高新技术

Inventor： 大内将记 ,  石川昌义 ,  丰田康隆 ,  新藤博之

IPC: G01N23/2251 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明提供图像处理方法、形状检查方法、图像处理系统以及形状检查系统。图像处理方法使用具备输入接收部、推定部和输出部的系统获取对根据试样的基准数据得到的推定拍摄图像和试样的实际的拍摄图像进行比对时使用的推定拍摄图像的数据，包括：输入工序，输入接收部接收基准数据、试样的工序信息和学习完毕的模型数据的输入；推定工序，推定部使用基准数据、工序信息及模型数据计算表示拍摄图像的数据能够取的值的概率分布的拍摄图像统计量；输出工序，输出部输出拍摄图像统计量，推定拍摄图像能够根据拍摄图像统计量来生成。由此，在对根据设计数据推定的模拟图像和实际拍摄到的图像进行比对时，能够缩短该推定所需要的时间，实时地进行比对。

公开(公告)号：CN115004195A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202080093955.X

申请日：2020-02-07

Applicant: 株式会社日立高新技术

Inventor： 石川昌义 ,  大内将记 ,  新藤博之 ,  丰田康隆 ,  筱田伸一

IPC: G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种能够在短时间内完成轻量模型的学习的学习处理装置以及方法。一种从已有的第一学习模型得到新的第二学习模型的学习处理装置，具备：输入部，其得到学习第一学习数据集来事先生成的第一学习模型和未被剪枝的神经网络，以下称神经网络为NN；重要参数确定部(304)，其使用第一学习模型和NN对作为学习对象的NN进行初始化，使用第二学习数据集和初始化后的NN，确定初始化后的NN的识别处理中的参数的重要度；新模型生成部(306)，其使用参数的重要度，进行从初始化后的NN删除不重要的参数的剪枝处理，生成第二NN；学习部，其使用第二学习数据集而学习第二NN；以及输出部，其将学习后的所述第二NN作为第二学习模型而输出。

公开(公告)号：CN104718428A

公开(公告)日：2015-06-17

申请号：CN201380052997.9

申请日：2013-10-11

Applicant: 株式会社日立高新技术

Inventor： 皆川刚 ,  广井高志 ,  吉田健之 ,  二宫拓 ,  山本琢磨 ,  新藤博之 ,  福永文彦 ,  丰田康隆 ,  筱田伸一

IPC: G01B15/04 ,  G01N21/956 ,  G01N23/225 ,  G06T1/00 ,  H01L21/66

CPC classification number: G06T7/001 ,  G01B2210/56 ,  G06K9/4604 ,  G06K9/52 ,  G06T7/0002 ,  G06T7/13 ,  G06T2207/30168 ,  H01J37/244 ,  H01J2237/24592 ,  H01J2237/2817

Abstract: 本发明提供一种图案的检查、测量装置，对检查或测量对象图案进行拍摄，使用从所得到的图像数据提取的边缘位置来进行检查或测量，能够降低噪声等的影响，提高检查或测量结果的可靠性。为此，图案的检查、测量装置的特征在于，对检查或测量对象图案进行拍摄，从所得到的图像数据利用边缘提取参数来提取边缘位置，利用该边缘位置来进行检查或测量对象图案的检查或测量，使用表示作为检查或测量的基准的形状的基准图案和所述图像数据来生成所述边缘提取参数。