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申请/专利权人：卡尔蔡司SMT有限责任公司
摘要：本发明关于一种用于检测异常15的计算机实施方法10、10’，该计算机实施方法包含：选择一晶片120的成像数据集12和一定义机器学习模型16用于异常检测的超参数值；通过计算一目标函数值来训练和评估该机器学习模型16；选择所述已训练机器学习模型中的一个并将其应用于检测异常15。本发明还关于一种用于检测晶片120的成像数据集12中异常15的计算机实施方法10”，该计算机实施方法包含：针对每个缺陷类别提供异常检测图像值分布的样本；针对异常定位通过训练一机器学习模型来校准该异常检测图像20、26、26’；将一临界值应用于已校准异常检测图像98、108，以检测异常15。
主权项：1.一种用于异常15的检测的计算机实施方法10、10’，包含：-选择晶片120的成像数据集12；-从该成像数据集12产生训练数据；-迭代下列步骤：i.基于取样策略从关联的一组超参数值中选择超参数值，该超参数值对应于定义机器学习模型16用于异常15的检测的至少一个超参数48；ii.基于已产生的该训练数据的子集，训练由该超参数48定义的该机器学习模型16；iii.通过计算目标函数46的关联的目标函数值，评估已训练的该机器学习模型16；-基于关联的该目标函数值选择已训练的所述机器学习模型中的一个，并将其应用于晶片120的成像数据集12以检测异常15。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 卡尔蔡司SMT有限责任公司 用于检测在晶片的成像数据集中的异常的计算机实施方法与使用此方法的系统
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