用于滋扰滤波的深度学习网络
公开
摘要
本发明提供用于检测样品上的缺陷的方法及系统。一种系统包含第一深度学习(DL)网络，所述第一DL网络经配置以用于从在样品上检测到的缺陷候选者对滋扰进行滤波。所述第一DL网络的输出包含所述缺陷候选者中未作为所述滋扰被滤波的第一子集。所述系统还包含第二DL网络，所述第二DL网络经配置以用于从所述缺陷候选者的所述第一子集对滋扰进行滤波。计算机子系统将针对所述缺陷候选者的所述第一子集获取的高分辨率图像输入到所述第二DL网络中。所述第二DL网络的输出包含所述缺陷候选者中未作为所述滋扰被滤波的最终子集。所述计算机子系统将所述最终子集中的所述缺陷候选者指定为所述样品上的缺陷并产生所述缺陷的结果。
基本信息
专利标题 ：
用于滋扰滤波的深度学习网络
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114600156A
申请号 ：
CN202080074186.9
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2020-10-19
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
黃彤P·K·佩拉利龚杰永·张
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 ：
CN202080074186.9
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-06-07 ：
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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