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龙图腾网获悉株式会社日立高新技术申请的专利图案检查装置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：CN114902390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202080091062.1，技术领域涉及：H10P74/20；该发明授权图案检查装置是由孙伟;后藤泰范;山本琢磨;榊原慎设计研发完成，并于2020-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本图案检查装置在说明书摘要公布了：根据基准波形112以及表示从背散射电子图像中提取出的沿第一方向的来自图案的背散射电子信号强度的BSE信号波形211，生成表示取得相同的背散射电子信号强度的BSE信号波形的坐标与基准波形的坐标的差值与背散射电子信号强度之间的关系的差值波形，并基于差值波形来判定在图案的侧壁有无一次电子束未照射到的遮挡区域203。在此，基准波形表示在基准图案上扫描了一次电子束时的沿第一方向的来自基准图案的背散射电子信号强度，其中，基准图案是相对于图案的表面以及底面垂直地形成了侧壁的图案。

本发明授权图案检查装置在权利要求书中公布了：1.一种图案检查装置，其检查在试样上形成的图案的截面形状，其特征在于，具有： 存储装置，其存储多个已学习神经网络模型； 推断部，其使用存储在所述存储装置中的多个已学习神经网络模型中的某一个来推定所述图案的截面形状； 学习部，其使用新学习数据来训练所述已学习神经网络模型，从而更新所述已学习神经网络模型， 所述已学习神经网络模型将BSE信号波形数据作为输入数据，该BSE信号波形数据表示从使用带电粒子束装置针对所述图案取得的自上而下背散射电子图像中提取出的沿第一方向的来自所述图案的背散射电子信号强度， 所述推断部选择多个所述已学习神经网络模型中的所述带电粒子束装置取得了所述自上而下背散射电子图像时的一次电子束的光学条件和所述试样的条件一致的已学习神经网络模型，来作为用于推定所述图案的截面形状的已学习神经网络模型， 所述已学习神经网络模型将所述输入数据相当于预先决定的多个带标签图案的概率作为输出数据， 所述学习部在基于所述自上而下背散射电子图像测量出的所述图案的截面形状与所述多个带标签图案中的某一个的截面形状近似时，将所述BSE信号波形数据与近似的带标签图案的组合作为所述新学习数据。

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