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公开(公告)号：CN109390245B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN201810902836.9
申请日：2018-08-09
申请人： 三星电子株式会社
IPC分类号： H01L21/66 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06T7/00
摘要： 一种使用晶片图分析器分析晶片图的方法包括：产生多个第一晶片图，所述多个第一晶片图各自显示出对于多个信道中的对应信道而言第一晶片的特性。对所述多个第一晶片图一同进行自动编码以提取第一特征。所述方法还包括：判断所述第一特征是否是是有效图案；在所述第一特征是有效图案时，基于非监督学习对所述第一特征的类型进行分类；以及提取被分类成与所述第一特征同一类型的特征的代表性图像。
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公开(公告)号：CN110852983B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN201910501571.6
申请日：2019-06-11
申请人： 三星电子株式会社
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/0464 , G06V10/762 , G06V10/82
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公开(公告)号：CN110852983A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910501571.6
申请日：2019-06-11
申请人： 三星电子株式会社
摘要： 一种用于检测半导体装置中的缺陷的方法包括：使用从第一数据集提取的采样的干净数据集对预训练卷积神经网络(CNN)模型进行预训练；使用第一数据集的第一数据和预训练CNN模型来训练正常CNN模型和标签噪声CNN模型。所述方法还包括：使用第二数据集的第二数据和正常CNN模型输出关于第二数据是好还是坏的第一预测结果；使用第二数据和标签噪声CNN模型输出关于第二数据是好还是坏的第二预测结果。将第一预测结果与第二预测结果进行比较，以在存在标签差异时执行噪声校正。将作为噪声校正的结果创建的第三数据添加到采样的干净数据集。使用添加了第三数据的采样的干净数据集对正常CNN模型和标签噪声CNN模型进行附加地训练。
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公开(公告)号：CN105976349B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201610135002.0
申请日：2016-03-10
申请人： 三星电子株式会社
摘要： 本发明提供一种使用高分辨率透射电子显微镜(HRTEM)图像的晶粒分析方法和系统。所述方法涉及分析纳米晶粒，包括：接收HRTEM图像，针对HRTEM图像设置每个具有预定大小的局部窗口，对通过局部窗口确定的像素数据执行至少一次快速傅里叶变换以计算局部转换数据，基于局部转换数据分析晶粒。
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公开(公告)号：CN110619922A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910444511.5
申请日：2019-05-27
申请人： 三星电子株式会社
摘要： 提供了一种半导体故障分析装置及其故障分析方法。所述故障分析方法包括：接收所测量到的对应于半导体器件的测量数据；基于所述测量数据和参考数据生成双采样数据；对所述双采样数据执行故障分析操作；基于所述故障分析操作的结果对所述半导体器件的故障类型进行分类；以及输出关于所述故障类型的信息。
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公开(公告)号：CN109390245A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201810902836.9
申请日：2018-08-09
申请人： 三星电子株式会社
摘要： 一种使用晶片图分析器分析晶片图的方法包括：产生多个第一晶片图，所述多个第一晶片图各自显示出对于多个信道中的对应信道而言第一晶片的特性。对所述多个第一晶片图一同进行自动编码以提取第一特征。所述方法还包括：判断所述第一特征是否是是有效图案；在所述第一特征是有效图案时，基于非监督学习对所述第一特征的类型进行分类；以及提取被分类成与所述第一特征同一类型的特征的代表性图像。
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公开(公告)号：CN106601642B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201610899136.X
申请日：2016-10-14
申请人： 三星电子株式会社
摘要： 公开了一种测量厚度的方法、处理图像的方法和执行其的电子系统。可以基于结构的原始图像来测量在结构中的第一层的厚度。可以在原始图像中识别第一层的第一边界。可以通过基于第一边界将原始图像转换为第一图像并且基于对第一图像滤波生成第二图像来识别在原始图像中基本难以辨识的第二边界。可以基于将原始图像的局部图像部分调整为使第一边界的标识与轴线对准来生成第一图像，使得第一图像包括与轴线基本平行地延伸的第一边界的标识。可以从第二图像识别第二边界，可以基于识别的第一边界与第二边界来确定层的厚度。
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公开(公告)号：CN112418431A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202010842150.2
申请日：2020-08-20
申请人： 三星电子株式会社
摘要： 一种用于包括机器学习模型和基于规则的模型的混合模型的方法，包括通过向基于规则的模型提供第一输入从基于规则的模型中获得第一输出，以及通过将第一输入、第二输入和获得的第一输出提供给机器学习模型从机器学习模型中获得第二输出。所述方法还包括基于获得的第二输出的误差来训练机器学习模型。
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公开(公告)号：CN106601642A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201610899136.X
申请日：2016-10-14
申请人： 三星电子株式会社
CPC分类号： G06T7/0004 , G06T5/002 , G06T7/12 , G06T7/62 , G06T2207/10061 , G06T2207/20024 , G06T2207/20048 , G06T2207/20216 , G06T2207/30148 , H01L22/12 , G01B15/02 , G06T5/50
摘要： 公开了一种测量厚度的方法、处理图像的方法和执行其的电子系统。可以基于结构的原始图像来测量在结构中的第一层的厚度。可以在原始图像中识别第一层的第一边界。可以通过基于第一边界将原始图像转换为第一图像并且基于对第一图像滤波生成第二图像来识别在原始图像中基本难以辨识的第二边界。可以基于将原始图像的局部图像部分调整为使第一边界的标识与轴线对准来生成第一图像，使得第一图像包括与轴线基本平行地延伸的第一边界的标识。可以从第二图像识别第二边界，可以基于识别的第一边界与第二边界来确定层的厚度。
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