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公开(公告)号：CN108291878A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201680065635.7
申请日：2016-11-17
Applicant: 科磊股份有限公司
Inventor： K·巴哈斯卡尔 , 约翰·R·约尔丹三世 , L·卡尔森迪 , 桑卡·梵卡泰若曼 , Y·卡蒙
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明提供用于检测样本上的缺陷的方法及系统。一种系统包含产生模型。所述产生模型包含经配置以将输入特征映射集的像素块映射到标签中的非线性网络。所述标签指示所述块的一或多个缺陷相关特性。所述系统将单一测试图像输入到所述产生模型中，所述产生模型基于所述映射确定所述单一测试图像中的像素块的特征且确定所述块的标签。所述系统基于所述经确定标签来检测所述样本上的缺陷。
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公开(公告)号：CN108291878B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201680065635.7
申请日：2016-11-17
Applicant: 科磊股份有限公司
Inventor： K·巴哈斯卡尔 , 约翰·R·约尔丹三世 , L·卡尔森迪 , 桑卡·梵卡泰若曼 , Y·卡蒙
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明提供用于检测样本上的缺陷的方法及系统。一种系统包含产生模型。所述产生模型包含经配置以将输入特征映射集的像素块映射到标签中的非线性网络。所述标签指示所述块的一或多个缺陷相关特性。所述系统将单一测试图像输入到所述产生模型中，所述产生模型基于所述映射确定所述单一测试图像中的像素块的特征且确定所述块的标签。所述系统基于所述经确定标签来检测所述样本上的缺陷。
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公开(公告)号：CN107820620A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201680025752.0
申请日：2016-05-05
Applicant: 科磊股份有限公司
CPC classification number: G06T7/0004 , G06K9/6256 , G06K9/6292 , G06K2009/6295 , G06T2207/20081 , G06T2207/30148
Abstract: 本发明涉及缺陷分类，其包含：获取样本的一或多个图像；接收基于一或多个训练缺陷的一或多个属性对所述一或多个训练缺陷的手动分类；基于所述经接收的手动分类和所述一或多个训练缺陷的所述属性产生整体学习分类器；基于经接收的分类纯度要求产生所述一或多个训练缺陷的每一缺陷类型的可信度阀值；获取包含一或多个测试缺陷的一或多个图像；使用所述经产生的整体学习分类器对所述一或多个测试缺陷分类；使用所述经产生的整体学习分类器针对所述一或多个测试缺陷中的每一者计算可信度水平；和经由用户接口装置报告具有低于所述经产生的可信度阀值的可信度水平的一或多个测试缺陷以用于手动分类。
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公开(公告)号：CN113139621B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202110528414.1
申请日：2016-05-05
Applicant: 科磊股份有限公司
IPC: G06V10/778 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06V30/19
Abstract: 本申请实施例涉及用于确定缺陷数据的充分性以用于分类的方法和设备。缺陷分类包含：获取样本的一或多个图像；接收基于一或多个训练缺陷的一或多个属性对一或多个训练缺陷的手动分类；基于所述经接收的手动分类和所述一或多个训练缺陷的所述属性产生整体学习分类器；基于经接收的分类纯度要求产生所述一或多个训练缺陷的每一缺陷类型的可信度阀值；获取包含一或多个测试缺陷的一或多个图像；使用所述经产生的整体学习分类器对所述一或多个测试缺陷分类；使用所述经产生的整体学习分类器针对所述一或多个测试缺陷中的每一者计算可信度水平；和经由用户接口装置报告具有低于所述经产生的可信度阀值的可信度水平的一或多个测试缺陷以用于手动分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107690671A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201680032123.0
申请日：2016-06-02
Applicant: 科磊股份有限公司
Inventor： 桑卡·梵卡泰若曼 , 贺力 , 约翰·R·约尔丹三世 , 哈什·辛哈 , O·T·巴里斯
Abstract: 缺陷分类包含：获取包含多个缺陷的样本的一或多个图像；基于所述缺陷的属性将所述缺陷分组成缺陷类型群组；从用户接口装置接收指示来自所述群组的选定数目个缺陷的第一手动分类的信号；基于所述第一手动分类及所述缺陷的所述属性产生分类器；使用所述分类器对未由所述手动分类手动分类的一或多个缺陷分类；识别由所述分类器分类的具有最低置信度的所述缺陷；从所述用户接口装置接收指示具有所述最低置信度的所述缺陷的额外手动分类的信号；确定所述额外手动分类是否识别在所述第一手动分类中未识别的一或多个额外缺陷类型；及迭代过程直到未发现新缺陷类型。
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公开(公告)号：CN107407648A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201680013046.4
申请日：2016-03-03
Applicant: 科磊股份有限公司
CPC classification number: G01N21/8806 , G01N21/9501 , G01N23/20008 , G01N2021/8809 , G01N2201/061 , G01N2201/0683 , G01R31/26 , G01R31/28
Abstract: 本发明提供用于使用自适应滋扰过滤器产生针对样本的检验结果的方法及系统。一种方法包含选择在样本的检验期间检测到的事件的部分，所述检测到的事件的部分具有用于所述事件的至少一个特征的值，所述值比所述事件的另一部分的至少一个特征的值更接近所述滋扰过滤器的至少一个参数的至少一个值。所述方法还包含获取用于事件的样品的输出获取子系统的输出、基于所述获取的输出对所述样品中的所述事件分类且确定是否应基于所述分类的结果修改所述滋扰过滤器的一或多个参数。接着，所述滋扰过滤器或所述经修改滋扰过滤器可应用于所述样本的所述检验的结果以针对所述样本产生最终检验结果。
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公开(公告)号：CN113139621A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110528414.1
申请日：2016-05-05
Applicant: 科磊股份有限公司
Abstract: 本申请实施例涉及用于确定缺陷数据的充分性以用于分类的方法和设备。缺陷分类包含：获取样本的一或多个图像；接收基于一或多个训练缺陷的一或多个属性对一或多个训练缺陷的手动分类；基于所述经接收的手动分类和所述一或多个训练缺陷的所述属性产生整体学习分类器；基于经接收的分类纯度要求产生所述一或多个训练缺陷的每一缺陷类型的可信度阀值；获取包含一或多个测试缺陷的一或多个图像；使用所述经产生的整体学习分类器对所述一或多个测试缺陷分类；使用所述经产生的整体学习分类器针对所述一或多个测试缺陷中的每一者计算可信度水平；和经由用户接口装置报告具有低于所述经产生的可信度阀值的可信度水平的一或多个测试缺陷以用于手动分类。
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公开(公告)号：CN107690671B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201680032123.0
申请日：2016-06-02
Applicant: 科磊股份有限公司
Inventor： 桑卡·梵卡泰若曼 , 贺力 , 约翰·R·约尔丹三世 , 哈什·辛哈 , O·T·巴里斯
Abstract: 缺陷分类包含：获取包含多个缺陷的样本的一或多个图像；基于所述缺陷的属性将所述缺陷分组成缺陷类型群组；从用户接口装置接收指示来自所述群组的选定数目个缺陷的第一手动分类的信号；基于所述第一手动分类及所述缺陷的所述属性产生分类器；使用所述分类器对未由所述手动分类手动分类的一或多个缺陷分类；识别由所述分类器分类的具有最低置信度的所述缺陷；从所述用户接口装置接收指示具有所述最低置信度的所述缺陷的额外手动分类的信号；确定所述额外手动分类是否识别在所述第一手动分类中未识别的一或多个额外缺陷类型；及迭代过程直到未发现新缺陷类型。
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公开(公告)号：CN107407648B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201680013046.4
申请日：2016-03-03
Applicant: 科磊股份有限公司
Abstract: 本发明提供用于使用自适应滋扰过滤器产生针对样本的检验结果的方法及系统。一种方法包含选择在样本的检验期间检测到的事件的部分，所述检测到的事件的部分具有用于所述事件的至少一个特征的值，所述值比所述事件的另一部分的至少一个特征的值更接近所述滋扰过滤器的至少一个参数的至少一个值。所述方法还包含获取用于事件的样品的输出获取子系统的输出、基于所述获取的输出对所述样品中的所述事件分类且确定是否应基于所述分类的结果修改所述滋扰过滤器的一或多个参数。接着，所述滋扰过滤器或所述经修改滋扰过滤器可应用于所述样本的所述检验的结果以针对所述样本产生最终检验结果。
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