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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117634585A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311071635.6
申请日：2023-08-24
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种神经网络设备，包括：(1)预处理器，被配置为基于分别对应于扫描电子显微镜(SEM)图像的频率从SE)图像中选择目标图像，并将目标图像中的每一个剪裁成多个剪裁图像；(2)神经网络处理器，被配置为通过使用被训练为检测多个剪裁图像中的每一个中的目标对象的分段模型，通过从多个剪裁图像中的每一个推断目标对象，生成剪裁检测图像；以及(3)后处理器，被配置为基于多个剪裁图像的位置信息，以与SEM图像相同的大小将剪裁检测图像彼此合并。
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公开(公告)号：CN119337804A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410716467.X
申请日：2024-06-04
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06F30/392 , H01L21/66 , G06F30/398
Abstract: 本公开涉及用于变换测量数据的装置、方法和系统。用于变换测量数据的示例装置包括：通信器，其被配置为接收第一测量数据，该第一测量数据包括对其执行了化学机械抛光(CMP)工艺的半导体芯片上的台阶高度值，并且接收布局数据，该布局数据包括半导体芯片中所包括的布局；以及处理器，其被配置为基于布局数据将第一测量数据变换为第二测量数据，该第二测量数据包括沉积有金属的半导体芯片的台阶高度值。
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公开(公告)号：CN117666274A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311140737.9
申请日：2023-09-05
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种能够有效改善图案的分散性的工艺邻近效应校正方法。存在根据一些实施例的工艺邻近效应校正方法，使用由处理器执行的机器学习模块来执行多个图案的工艺邻近效应校正(PPC)的工艺邻近效应校正设备的工艺邻近效应校正方法包括：通过将多个图案的布局图像和多个图案的布局关键尺寸(CD)输入到机器学习模块中来训练灵敏度模型；通过推断多个图案的清洗后检测关键尺寸(ACI‑CD)预测值来估计多个图案的ACI‑CD灵敏度预测值；以及使用估计的灵敏度预测值来确定多个图案的布局CD的校正率。
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公开(公告)号：CN119720914A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411239261.9
申请日：2024-09-05
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06F30/392 , G06F30/398 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 提供一种预测半导体布局内的潜在缺陷诱发因素的计算设备。所述计算设备包括：机器学习模块，其计算对应于在基于多个半导体布局图像及对应实际测量数据经训练之后的所述多个半导体布局图像当中的至少一个第一半导体布局图像的预测测量数据，及图像解释模块，其基于利用积分梯度IG方式的图像回归模型而产生所述预测测量数据的属性地图图像，预先分析所述属性地图图像并检测所述属性地图图像内具有对所述预测测量数据具有高敏感度的属性值的元素作为潜在缺陷诱发因素。
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公开(公告)号：CN116467996A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310097735.X
申请日：2023-01-19
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06F30/392 , G06F115/12
Abstract: 一种模拟由半导体工艺制造的集成电路的布局的方法，包括：从定义布局的布局数据中提取多个图案布局；通过放大多个图案布局和从半导体工艺提供的至少一个参数来生成训练数据；通过对训练数据进行采样生成样本数据；从样本数据生成包括三维阵列的特征数据；将样本数据和特征数据分别提供给模拟器和机器学习模型；以及基于机器学习模型的输出和模拟器的输出训练机器学习模型。
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