半導体ウェハと液晶ディスプレーの自動欠陥分類における増加的同時学習方法及び装置

発明者： ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：中村稔 (外9名)
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2000-501476
公開番号（公開出願番号）：特表2001-509619
出願日： 1998年06月30日
公開日（公表日）： 2001年07月24日
要約：

【要約】増加的同時学習法は、潜在欠陥(60)と構成情報(63)の提供、及び、異なる処理サイクルでの複数の結果からの知識欠陥データベース(86)からの第一の分類ルールど第2の分類ルール選定(84)で始まる。そして、本方法は、真偽の問合せ(80)を実施して、第1の分類ルールと第2の分類ルール選定で使用するために、分類ルールデータベース(86)を更新する(61)。本方法は第1の欠陥分類を実施し(62)、分類の信頼度を確認し(64)、そして、もし、信頼度が高くないならば、第2の欠陥分類を実施する(66)。もし、第2の欠陥分類の信頼度が高くないならば(70)、新しい欠陥が発見されたかもしれず、新しい欠陥検知ステップ(76)が実施され、アーチファクト(78)又は潜在的な新しい欠陥タイプを規定して、真偽の問合せ(80)のための情報を提供する。

請求項（抜粋）：

自動欠陥分類における増加的同時学習方法において、(a) 欠陥イメージに真理ラベル(40)を与えるステップと、(b) コンテキスト感知セグメンテーションを実行してセグメント化された出力(42)を発生するステップと、(c) セグメント化されたイメージ出力から一セットの包括的な特徴を抽出して特徴出力(44)を与えるステップと、(d) 自動特徴選択(46)とアプリケーション特徴セット出力(60)を有する特徴出力の変換とを実行するステップと、(e) 自動分類ルール発生(48)を実行して自動特徴選択及び変換のための分類ルールを与えるとともに初期分類ルール(62)を与えるステップと、(f) 新しい潜在的欠陥(50)を与えるステップと、(g) 新しい潜在的欠陥(50)のコンテキスト感知セグメンテーションを実行するステップと、(h) 潜在的欠陥(54)の特徴抽出を実行するステップと、(i) 初期分類ルール(62)を使用して抽出された潜在的欠陥の特徴分類(56)を実行して欠陥分類(58)を与えるステップと、ことから成る方法。

IPC (4件)：

G06T 7/00 , G01B 11/30 , G06F 17/00 , H01L 21/66

FI (5件)：

G01B 11/30 A , H01L 21/66 J , H01L 21/66 Z , G06F 15/62 405 A , G06F 15/20

Fターム (43件)：

2F065AA49 , 2F065CC19 , 2F065CC25 , 2F065FF42 , 2F065MM02 , 2F065PP12 , 2F065PP24 , 2F065QQ01 , 2F065QQ03 , 2F065QQ21 , 2F065QQ23 , 2F065QQ25 , 2F065QQ41 , 2F065RR05 , 2F065RR06 , 4M106AA01 , 4M106CA16 , 4M106CA39 , 4M106CA41 , 4M106CA45 , 4M106CA46 , 4M106CA70 , 4M106CB19 , 4M106DB01 , 4M106DB07 , 4M106DB21 , 4M106DH01 , 4M106DJ20 , 4M106DJ21 , 4M106DJ38 , 4M106DJ40 , 5B049AA02 , 5B049BB07 , 5B049EE05 , 5B049EE07 , 5B049EE11 , 5B049EE51 , 5B057AA03 , 5B057BA26 , 5B057BA30 , 5B057DA03 , 5B057DA12 , 5B057DC40

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