带电粒子检测中的图像增强制造技术

公开了一种用于生成去噪检查图像的改进的系统和方法

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】带电粒子检测中的图像增强
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求于
2021
年4月
28
日提交的美国申请
63/181
，
225
的优先权，其全部内容通过引用并入本文
。


[0003]本文提供的实施例涉及图像增强技术，更具体地涉及用于带电粒子束检查图像的级联去噪机制
。

技术介绍

[0004]在集成电路
(IC)
的制造过程中，检查未完成或完成的电路部件以确保其根据设计制造且无缺陷
。
可采用利用光学显微镜或带电粒子
(
例如，电子
)
束显微镜
(
例如，扫描电子显微镜
(SEM))
的检查系统
。
随着
IC
部件的物理尺寸持续缩小，缺陷检测的准确性和成品率变得更加重要
。
在缺陷检测过程中，诸如
SEM
图像的检查图像可用于标识或分类所制造的r/>IC
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.
一种用于生成去噪检查图像的方法，包括
:
获取检查图像；通过对所述检查图像执行第一类型去噪算法来生成第一去噪图像；和通过对所述第一去噪图像执行第二类型去噪算法来生成第二去噪图像
。2.
根据权利要求1所述的方法，其中所述第一类型去噪算法是基于机器学习
ML
的去噪算法
。3.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二类型去噪算法是基于非
ML
的去噪算法
。4.
一种用于生成去噪检查图像的装置，所述装置包括
:
存储指令集的存储器；以及至少一个处理器，被配置为执行所述指令集以使得所述装置执行
:
获取检查图像；通过对所述检查图像执行第一类型去噪算法来生成第一去噪图像；以及通过对所述第一去噪图像执行第二类型去噪算法来生成第二去噪图像
。5.
根据权利要求4所述的装置，其中，在生成所述第二去噪图像时，所述至少一个处理器被配置为执行所述指令集，以使得所述装置还执行
:
通过对所述第一去噪图像多次执行所述第二类型去噪算法来生成所述第二去噪图像
。6.
根据权利要求4所述的装置，其中所述第一类型去噪算法是基于机器学习
ML
的去噪算法
。7.
根据权利要求4所述的装置，其中所述第二类型去噪算法是基于非
ML
的去噪算法
。8.
根据权利要求4所述的装置，其中所述至少一个处理器被配置为执行所述指令集以使所述装置还执行
:
获取图案的训练图像和所述图案的参考图像；通过对所述参考图像执行基于非
ML
的去噪算法来生成去噪参考图像；以及基于所述去噪参考图像来训练第一类型去噪算法，以预测所述训练图像的去噪图像
。9.
根据权利要求8所述的装置，其中在生成所述去噪参考图像时，所述至少一个处理器被配置为执行所述指令集以使得所述装置还执...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷海容，方伟，
申请(专利权)人：ASML，
类型：发明
国别省市：