用于多模式检验的基于统计学习模式选择
公开
摘要
本发明提供用于选择用于检验样品的模式的方法及系统。一种方法包含统计预测集合中的数据点是否对应于样品上的缺陷或扰乱点。所述数据点包含针对所述样品上的离散位置从通过检验系统的两个或更多个模式产生的输出确定的属性。已在所述离散位置处使用所述模式中的至少一者检测事件。所述方法还包含确定所述模式的两个或更多个不同组合中的每一者的定量测量,借此确定不同定量测量。所述不同组合中的每一者的所述定量测量是响应于所述组合中的一者检测所述缺陷且最小化所述扰乱点的检测的良好程度。所述方法进一步包含基于经确定定量测量选择用于检验与所述样品的类型相同的样品的所述模式中的一或多者。
基本信息
专利标题 :
用于多模式检验的基于统计学习模式选择
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114503245A
申请号 :
CN202080070822.0
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2020-10-08
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
V·盖德B·布拉尔
申请人 :
科磊股份有限公司
申请人地址 :
美国加利福尼亚州
代理机构 :
北京律盟知识产权代理有限责任公司
代理人 :
刘丽楠
优先权 :
CN202080070822.0
主分类号 :
H01L21/66
IPC分类号 :
H01L21/66 G06T7/00 H01L21/67
IPC结构图谱
H
H部——电学
H01
基本电气元件
H01L
半导体器件;其他类目中不包括的电固体器件
H01L21/00
专门适用于制造或处理半导体或固体器件或其部件的方法或设备
H01L21/66
在制造或处理过程中的测试或测量
法律状态
2022-05-13 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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