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龙图腾网获悉东京毅力科创株式会社申请的专利利用机器学习的半导体制造数据采集仪器的提高的分辨率获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113574561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080020502.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权利用机器学习的半导体制造数据采集仪器的提高的分辨率是由陈艳;田新康;严征设计研发完成，并于2020-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用机器学习的半导体制造数据采集仪器的提高的分辨率在说明书摘要公布了：存储器电路系统中存储了数据集，该数据集指示半导体制造工艺或由其制造的半导体结构的状态。该数据集中的特征能够在受数据分辨率限制的限度内被辨别出。该存储器电路系统中还存储了机器学习模型，该机器学习模型包括参数，这些参数具有受模型训练过程约束的被分配的相应值。通信地耦接到该存储器电路系统的处理器电路系统根据该机器学习模型从该数据集生成输出数据集，使得该输出数据集中的特征能够在受输出数据分辨率限制的限度内被辨别出，该输出数据分辨率比该数据集的数据分辨率更精细。

本发明授权利用机器学习的半导体制造数据采集仪器的提高的分辨率在权利要求书中公布了：1.一种设备，包括： 数据采集仪器，该数据采集仪器观测半导体制造工艺的状态并相应地生成数据集，其中，该数据采集仪器是生成电磁光谱数据作为该数据集的光谱仪； 存储器电路系统，该存储器电路系统存储： 该数据集，该数据集指示该半导体制造工艺或由其制造的半导体结构的状态，该数据集中的特征能够在受数据分辨率限制的限度内被辨别出； 机器学习模型，该机器学习模型包括参数，这些参数具有受模型训练过程约束的被分配的相应值；以及 训练数据集，该训练数据集包含能够在受大于该数据分辨率的训练分辨率限制的限度内被辨别出的特征； 处理器电路系统，该处理器电路系统通信地耦接到该存储器电路系统，并且： 根据该机器学习模型从该数据集生成输出数据集，使得该输出数据集中的特征能够在受输出数据分辨率限制的限度内被辨别出，该输出数据分辨率比该数据集的数据分辨率更精细， 其中，该光谱仪包括入口狭缝和检测器阵列，该训练数据集包括在改变该入口狭缝与该检测器阵列之间距离的同时采集的光谱数据，以及 其中，该机器学习模型包括功能块，该处理器电路系统顺序地向这些功能块应用该数据集，这些功能块中的每一个与前一功能块相比增加了该数据集的维度，其中，该机器学习模型是金字塔残差卷积神经网络，其中，每个功能块包括多个卷积层，该多个卷积层基于该数据集将这些参数中的对应参数与特征图进行卷积，其中，每个功能块包括多个激活层，该多个激活层根据激活功能限制经卷积的特征图通过到达该功能块中后一层，其中，该激活功能是修正线性单元激活功能。

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