应用材料以色列公司T·本-什洛莫获国家专利权
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龙图腾网获悉应用材料以色列公司申请的专利基于机器学习的半导体样品的检查及其训练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：CN116823711B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310263499.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器学习的半导体样品的检查及其训练是由T·本-什洛莫;S·埃尔卡亚姆;S·科恩;T·H·佩雷德设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习的半导体样品的检查及其训练在说明书摘要公布了：提供了一种半导体样品的运行时检查的系统和方法。所述方法包括：获得表示样品的检验区域的运行时图像，所述运行时图像具有相对低的信噪比SNR；以及使用机器学习ML模型处理运行时图像以获得特定于给定检查应用的检查数据，其中ML模型先前使用一个或多个训练样本针对给定检查应用进行训练，每个训练样本表示共享与检验区域相同的设计模式的相应参考区域并包括：相应参考区域的具有相对低的SNR的第一训练图像；以及标签数据，所述标签数据指示相应参考区域中有关给定检查应用的真值，所述标签数据通过标注相应参考区域的具有相对高的SNR的第二训练图像来获得。
本发明授权基于机器学习的半导体样品的检查及其训练在权利要求书中公布了：1.一种半导体样品的运行时检查的计算机化系统，所述系统包括处理和存储器电路系统PMC，所述PMC被配置为： 获得表示所述半导体样品的检验区域的运行时图像，所述运行时图像具有低信噪比SNR；以及使用机器学习ML模型处理所述运行时图像以获得特定于给定检查应用的检查数据，其中所述ML模型先前使用一个或多个训练样本针对所述给定检查应用进行训练，每个训练样本表示共享与所述检验区域相同的设计模式的相应参考区域并包括： 所述相应参考区域的第一训练图像，所述第一训练图像具有与所述运行时图像的所述低SNR类似的低SNR；以及标签数据，所述标签数据指示所述相应参考区域中有关所述给定检查应用的真值，所述标签数据通过标注所述相应参考区域的具有高SNR的第二训练图像来获得，其中定义所述高SNR以确保所述第二训练图像上的标注准确度水平，同时维持所述第二训练图像与所述第一训练图像之间的对应性。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人应用材料以色列公司，其通讯地址为：以色列瑞哈佛特市；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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