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申请/专利权人：株式会社斯库林集团
摘要：本发明提供一种学习装置、检查装置、学习方法以及检查方法，可减少学习用数据集容量，并实现高精度的基板检查。在学习装置中，第二输入部输入根据真缺陷的有无对第一数据中的假定缺陷图像进行了再分类的第二数据。学习部在第二数据中进行对于假定缺陷图像的加权来生成学习用数据集。学习部通过使用所述学习用数据集的机器学习，学习基板图像与缺陷的有无的关系来生成学习完成模型。在利用学习部的学习用数据集的生成中，当假定缺陷图像被再分类成具有真缺陷时，使多个权重系数之中，对应于真缺陷的重要度所选择的权重系数与所述假定缺陷图像相乘后，将所述假定缺陷图像分类成“有缺陷”。由此，减少学习用数据集的容量，并实现高精度的基板检查。
主权项：1.一种学习装置，是制作对表面上具有图案的基板进行检查时所利用的学习完成模型的学习装置，其特征在于，包括：第一输入部，输入基板图像被分类成具有缺陷的假定缺陷图像与不具有缺陷的假定良品图像的第一数据；第二输入部，输入根据真缺陷的有无对所述第一数据中的所述假定缺陷图像进行了再分类的第二数据；以及学习部，在所述第二数据中进行对于所述假定缺陷图像的加权来生成学习用数据集，通过使用所述学习用数据集的机器学习，学习基板图像与缺陷的有无的关系来制作学习完成模型；在利用所述学习部的所述学习用数据集的生成中，当所述假定缺陷图像被再分类成具有真缺陷时，使多个权重系数之中，对应于所述真缺陷的重要度所选择的权重系数与所述假定缺陷图像相乘后，将所述假定缺陷图像分类成有缺陷，当所述假定缺陷图像被再分类成不具有真缺陷时，将所述假定缺陷图像分类成无缺陷。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 株式会社斯库林集团 学习装置、检查装置、学习方法以及检查方法
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