用于三维建模的方法和系统技术方案

技术编号:37500163 阅读:13 留言:0更新日期:2023-05-07 09:36
一种三维(3D)建模方法,包括:获得表示3D结构的几何数据和包括确定3D结构的属性的因素的输入参数;根据几何数据来生成网格数据;根据网格数据来顺序地生成至少一条经下采样的数据;对输入参数进行预处理来生成3D特征图;以及基于分别与至少一个级相对应的至少一个机器学习模型,根据至少一条经下采样的网格数据和3D特征图来生成属性简档数据,该属性简档数据表示3D结构中的属性的简档。档数据表示3D结构中的属性的简档。档数据表示3D结构中的属性的简档。

【技术实现步骤摘要】
用于三维建模的方法和系统
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本专利申请基于2021年11月2日向韩国知识产权局提交的第10

2021

0149022号韩国专利申请,并要求其优先权,该韩国申请的公开内容通过引用整体结合于此。


[0003]本文描述的专利技术构思涉及三维建模,并且更具体地,涉及对三维结构进行建模的方法和系统。

技术介绍

[0004]基于三维结构的模拟可能导致高成本。例如,在模拟在半导体工艺的条件下形成的器件的属性(attribute)或者模拟器件在预定环境中的状态时,可能需要用于执行各种物理解释的高计算资源,并且可能需要很长时间来完成模拟。此外,由于模拟器的性能或各种因素,模拟结果的准确性可能会降低。

技术实现思路

[0005]本文描述的专利技术构思提供了一种用于以低成本、高准确性对三维结构进行建模的方法和系统。
[0006]根据本公开的一个方面,一种3D建模(三维建模)方法,包括获得表示3D结构的几何数据和包括确定3D结构的属性的因素的输入参数,根据几何数据来生成网格数据,根据网格数据来顺序地生成至少一条经下采样的数据,通过对输入参数进行预处理来生成3D特征图(map),以及基于分别与至少一个级(stage)相对应的至少一个机器学习模型,根据至少一条经下采样的网格数据和3D特征图来生成属性简档数据,该属性简档数据表示3D结构中的属性的简档。
[0007]根据本公开的另一个方面,一种3D建模(三维建模)方法,包括获得表示3D结构的属性的简档的属性简档数据和表示3D结构的环境的输入参数,根据几何数据来生成网格数据,根据网格数据来顺序地生成至少一条经下采样的数据,基于分别与至少一个第一级相对应的至少一个第一机器学习模型,根据网格数据、至少一条经下采样的数据和输入参数来生成3D特征图;以及通过对3D特征图进行后处理来生成表示3D结构在环境中的状态的状态数据。
[0008]根据本公开的另一个方面,提供了一种系统,包括至少一个处理器和被配置为存储指令的非暂时性存储介质,当指令被至少一个处理器运行时,该指令允许至少一个处理器执行3D建模方法。
[0009]根据本公开的另一个方面,提供了一种包括指令的非暂时性计算机可读存储介质,当指令被至少一个处理器运行时,该指令允许至少一个处理器执行3D建模方法。
附图说明
[0010]根据以下结合附图的详细说明,将更清楚地理解本公开的实施例,其中:
[0011]图1是示出根据实施例的三维建模的图;
[0012]图2A和图2B是示出根据实施例的网格数据的示例的图;
[0013]图3是示出根据实施例的预处理的图;
[0014]图4是示出根据实施例的基于上采样的模型的图;
[0015]图5是示出根据实施例的基于上采样的模型的图;
[0016]图6是示出根据实施例的残差块的图;
[0017]图7是示出根据实施例的三维建模的图;
[0018]图8是示出根据实施例的三维建模的图;
[0019]图9是示出根据实施例的基于下采样的模型的图;
[0020]图10是示出根据实施例的基于下采样的模型的图;
[0021]图11是示出根据实施例的后处理的图;
[0022]图12A、图12B和图12C是示出根据实施例的三维建模的示例的流程图;
[0023]图13是示出根据实施例的用于三维建模的方法的流程图;
[0024]图14是示出根据实施例的用于三维建模的方法的流程图;
[0025]图15是示出根据实施例的用于三维建模的方法的流程图;
[0026]图16是示出根据实施例的计算机系统的框图;以及
[0027]图17是示出根据实施例的系统的框图。
具体实施方式
[0028]图1是示出根据实施例的3D建模10(三维建模)的图。3D建模10可以处理表示3D结构的几何数据D11和包括确定3D结构的属性的因素的输入参数D15。可以执行3D建模10中的处理,以生成表示3D结构(诸如集成电路器件)的属性的简档(profile)的属性简档数据D17。这里,掺杂浓度和通过半导体工艺形成的器件将被描述为属性和3D结构的示例,但是实施例不限于此。如图1所示,3D建模10可以包括和/或涉及内插12、下采样14、预处理16和至少一个基于上采样的模型18。
[0029]在一些实施例中,图1的3D建模10可以由如下文参考图16和图17所述的计算机系统来执行。例如,图1中示出的块中的每一个都可以对应于包括在计算机系统中的硬件、软件或硬件和软件的组合。硬件可以包括可编程组件(诸如中央处理单元(CPU)、数字信号处理器(DSP)或图形处理单元(GPU))、可重新配置组件(诸如现场可编程门阵列(FPGA))以及提供固定功能的组件(诸如IP块(知识产权块))中的至少一个。IP块可以包括可以作为知识产权被单独保护或可以被保护的独特电路。软件可以包括可由可编程组件运行的一系列指令和可由编译器转换为一系列指令的代码中的至少一种,并且可以存储在非暂时性存储介质中。
[0030]几何数据D11可以表示用于建模或模拟的3D结构。例如,几何数据D11可以是用于通过使用模拟器来模拟3D结构的属性的表示3D结构的数据。如图1所示,几何数据D11可以基于非均匀网格表示3D结构。
[0031]内插12可以根据几何数据D11来生成网格数据D12。为了由机器学习模型(例如,由
下面描述的至少一个基于上采样的模型18)学习或推断,被提供给至少一个基于上采样的模型18的网格数据D12可以是基于均匀网格的。均匀网格可以在元素之间具有恒定的间隔(即,在一个或多个维度中或贯穿一个或多个维度,可以在相邻交叉点之间具有相同的间隔)。如上所述,几何数据D11可以是基于非均匀网格的,并且因此,可以对几何数据D11的网格进行内插,从而可以生成具有均匀网格的网格数据D12。在一些实施例中,网格数据D12的网格中的间隔可以对应于几何数据D11的网格中的最小间隔。此外,在一些实施例中,网格数据D12可以是基于笛卡尔坐标系的,并且可以包括分别与X、Y和Z方向相对应的值。下面将参考图2A和图2B描述网格数据D12的示例。
[0032]在下采样14中,可以对网格数据D12进行下采样。如下所述,根据输入参数D15生成的3D特征图D16可能具有低分辨率。因此,根据网格数据D12生成的多条经下采样的网格数据D13和D14可以被提供给至少一个基于上采样的模型18。在一些实施例中,网格数据D12可以被提供给网络(例如,卷积神经网络)以生成多条经下采样的网格数据D13和D14。此外,在一些实施例中,下采样14可以是基于最大池化和平均池化的。
[0033]输入参数D15可以包括用于确定3D结构的属性的因素(factor)。例如,输入参数D15可以包括用于确定半导体器件的掺杂简档的工艺参数,并且例如可以包括掺杂剂(dopant)、剂量(本文档来自技高网
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三维3D建模方法,所述方法包括:获得表示3D结构的几何数据和包括确定3D结构的属性的因素的输入参数;由包括存储指令的存储器和运行指令的处理器的计算机系统根据所述几何数据来生成网格数据;根据所述网格数据来顺序地生成至少一条经下采样的数据;通过对所述输入参数进行预处理来生成3D特征图;以及基于分别与至少一个级相对应的至少一个机器学习模型,根据所述至少一条经下采样的数据和所述3D特征图来生成属性简档数据,所述属性简档数据表示3D结构中的属性的简档。2.根据权利要求1所述的3D建模方法,其中,生成网格数据包括将所述几何数据的网格内插为具有恒定的间隔。3.根据权利要求2所述的3D建模方法,其中,所述间隔对应于所述几何数据的网格中的最小间隔。4.根据权利要求1所述的3D建模方法,其中,生成网格数据包括将与所述3D结构中除感兴趣区域之外的区域相对应的值设置为零。5.根据权利要求1所述的3D建模方法,其中,顺序地生成至少一条经下采样的数据包括通过对第一网格数据进行下采样来生成第二网格数据,并且生成属性简档数据包括:基于前一级的输出数据、所述第一网格数据和所述第二网格数据来运行第一机器学习模型;以及将第一机器学习模型的输出数据提供给下一级。6.根据权利要求5所述的3D建模方法,其中,运行第一机器学习模型包括:串接前一级的输出数据和第二网格数据;基于串接的数据来运行卷积层;对卷积层的输出数据进行上采样;以及基于经上采样的数据和所述第一网格数据来运行一系列残差块。7.根据权利要求6所述的3D建模方法,其中,运行一系列残差块包括运行第一残差块,并且运行第一残差块包括:通过串接前一级的输出数据与第一网格数据来生成第一数据;基于所述第一数据来运行第一卷积层;通过串接第一卷积层的输出数据和第一网格数据来生成第二数据;基于所述第二数据来运行第二卷积层;通过串接第二卷积层的输出数据和第一网格数据来生成第三数据;基于所述第三数据来运行第三卷积层;以及将前一级的输出数据与第三卷积层的输出数据相加。8.根据权利要求1所述的3D建模方法,还包括基于损失函数来训练至少一个机器学习模型,其中,所述损失函数是基于所述属性简档数据的平均和方差的。
9.根据权利要求8所述的3D建模方法,其中,训练至少一个机器学习模型包括将与对应于所述3D结构的除感兴趣区域之外的区域的数据相关联的损失函数设置为零。10.根据权利要求1所述的3D建模方法,其中,所述3D结构对应于集成电路的器件,所述输入参数包括在制造集成电路中使用的工艺参数,并且所述属性简档数据表示器件中的掺杂简档。11.根据权利要求1所述的3D建模方法,还包括通过对属性简档数据的网格进行内插来生成与几何数据的网格相对应的简档数据。12.一种系统,包括:至少一个处理器;以及非暂时性存储介质,被配置为存储指令,其中,当被处理器运行时,所述指令使得系统:获得表示3D结构的几何数...

【专利技术属性】
技术研发人员:明相勋张元翼郑椙旭崔在铭
申请(专利权)人:三星电子株式会社
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1