원시 이미지들로부터 고품질 평균 SEM 이미지들의 자동 선택 시 기계 학습 활용
프린트된 패턴의 이미지들을 평가하는 방법이 적어도 하나의 프로그램가능한 프로세서에 의해 구현된다. 상기 방법은 프린트된 패턴의 제 1 평균 이미지를 얻는 단계(2310, 2320)를 포함하고, 제 1 평균 이미지는 프린트된 패턴의 원시 이미지들을 평균함으로써 생성된다. 또한, 상기 방법은 제 1 평균 이미지의 1 이상의 피처를 식별하는 단계(2330)를 포함한다. 또한, 상기 방법은 이미지 품질 분류 모델을 실행하는 프로그램가능한 프로세서에 의해, 및 적어도 1 이상의 피처에 기초하여 제 1 평균 이미지를 평가하는 단계(2340)를...
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| creator | ZHANG CHEN WANG JEN SHIANG ZHANG QIANG LIANG JIAO |
| description | 프린트된 패턴의 이미지들을 평가하는 방법이 적어도 하나의 프로그램가능한 프로세서에 의해 구현된다. 상기 방법은 프린트된 패턴의 제 1 평균 이미지를 얻는 단계(2310, 2320)를 포함하고, 제 1 평균 이미지는 프린트된 패턴의 원시 이미지들을 평균함으로써 생성된다. 또한, 상기 방법은 제 1 평균 이미지의 1 이상의 피처를 식별하는 단계(2330)를 포함한다. 또한, 상기 방법은 이미지 품질 분류 모델을 실행하는 프로그램가능한 프로세서에 의해, 및 적어도 1 이상의 피처에 기초하여 제 1 평균 이미지를 평가하는 단계(2340)를 더 포함한다. 평가하는 단계는 이미지 품질 분류 모델에 의해, 제 1 평균 이미지가 메트릭을 만족시키는지 여부를 결정하는 단계(2350)를 포함한다.
A method for evaluating images of a printed pattern. The method includes obtaining a first averaged image of the printed pattern, where the first averaged image is generated by averaging raw images of the printed pattern. The method also includes identifying one or more features of the first averaged image. The method further includes evaluating the first averaged image, using an image quality classification model and based at least on the one or more features. The evaluating includes determining, by the image quality classification model, whether the first averaged image satisfies a metric. |
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A method for evaluating images of a printed pattern. The method includes obtaining a first averaged image of the printed pattern, where the first averaged image is generated by averaging raw images of the printed pattern. The method also includes identifying one or more features of the first averaged image. The method further includes evaluating the first averaged image, using an image quality classification model and based at least on the one or more features. The evaluating includes determining, by the image quality classification model, whether the first averaged image satisfies a metric.</description><language>kor</language><subject>APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR ; CALCULATING ; CINEMATOGRAPHY ; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS ; COMPUTING ; COUNTING ; ELECTROGRAPHY ; HOLOGRAPHY ; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL ; INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIRCHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES ; MATERIALS THEREFOR ; MEASURING ; MEASURING ANGLES ; MEASURING AREAS ; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS ; MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEARDIMENSIONS ; ORIGINALS THEREFOR ; PHOTOGRAPHY ; PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES,e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTORDEVICES ; PHYSICS ; TESTING</subject><creationdate>2021</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20210326&DB=EPODOC&CC=KR&NR=20210033496A$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,780,885,25564,76547</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20210326&DB=EPODOC&CC=KR&NR=20210033496A$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>ZHANG CHEN</creatorcontrib><creatorcontrib>WANG JEN SHIANG</creatorcontrib><creatorcontrib>ZHANG QIANG</creatorcontrib><creatorcontrib>LIANG JIAO</creatorcontrib><title>원시 이미지들로부터 고품질 평균 SEM 이미지들의 자동 선택 시 기계 학습 활용</title><description>프린트된 패턴의 이미지들을 평가하는 방법이 적어도 하나의 프로그램가능한 프로세서에 의해 구현된다. 상기 방법은 프린트된 패턴의 제 1 평균 이미지를 얻는 단계(2310, 2320)를 포함하고, 제 1 평균 이미지는 프린트된 패턴의 원시 이미지들을 평균함으로써 생성된다. 또한, 상기 방법은 제 1 평균 이미지의 1 이상의 피처를 식별하는 단계(2330)를 포함한다. 또한, 상기 방법은 이미지 품질 분류 모델을 실행하는 프로그램가능한 프로세서에 의해, 및 적어도 1 이상의 피처에 기초하여 제 1 평균 이미지를 평가하는 단계(2340)를 더 포함한다. 평가하는 단계는 이미지 품질 분류 모델에 의해, 제 1 평균 이미지가 메트릭을 만족시키는지 여부를 결정하는 단계(2350)를 포함한다.
A method for evaluating images of a printed pattern. The method includes obtaining a first averaged image of the printed pattern, where the first averaged image is generated by averaging raw images of the printed pattern. The method also includes identifying one or more features of the first averaged image. The method further includes evaluating the first averaged image, using an image quality classification model and based at least on the one or more features. The evaluating includes determining, by the image quality classification model, whether the first averaged image satisfies a metric.</description><subject>APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR</subject><subject>CALCULATING</subject><subject>CINEMATOGRAPHY</subject><subject>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>ELECTROGRAPHY</subject><subject>HOLOGRAPHY</subject><subject>IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL</subject><subject>INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIRCHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES</subject><subject>MATERIALS THEREFOR</subject><subject>MEASURING</subject><subject>MEASURING ANGLES</subject><subject>MEASURING AREAS</subject><subject>MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS</subject><subject>MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEARDIMENSIONS</subject><subject>ORIGINALS THEREFOR</subject><subject>PHOTOGRAPHY</subject><subject>PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES,e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTORDEVICES</subject><subject>PHYSICS</subject><subject>TESTING</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2021</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNrjZMh4M3vCm-45Cm_mbnm9fseb5Q2vJy95vXDO620Nb1s2KLzavODtpI43yzsU3vZ3vtq-QCHY1RdF6Zu5MxTezJvwun-mwpuWBW-b5yqADHu1Y8OrzS0Kb6fOfNO1VeHtzDlvZq3kYWBNS8wpTuWF0twMym6uIc4euqkF-fGpxQWJyal5qSXx3kFGBkaGBgbGxiaWZo7GxKkCAMfiXLU</recordid><startdate>20210326</startdate><enddate>20210326</enddate><creator>ZHANG CHEN</creator><creator>WANG JEN SHIANG</creator><creator>ZHANG QIANG</creator><creator>LIANG JIAO</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20210326</creationdate><title>원시 이미지들로부터 고품질 평균 SEM 이미지들의 자동 선택 시 기계 학습 활용</title><author>ZHANG CHEN ; WANG JEN SHIANG ; ZHANG QIANG ; LIANG JIAO</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_KR20210033496A3</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>kor</language><creationdate>2021</creationdate><topic>APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR</topic><topic>CALCULATING</topic><topic>CINEMATOGRAPHY</topic><topic>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>ELECTROGRAPHY</topic><topic>HOLOGRAPHY</topic><topic>IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL</topic><topic>INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIRCHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES</topic><topic>MATERIALS THEREFOR</topic><topic>MEASURING</topic><topic>MEASURING ANGLES</topic><topic>MEASURING AREAS</topic><topic>MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS</topic><topic>MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEARDIMENSIONS</topic><topic>ORIGINALS THEREFOR</topic><topic>PHOTOGRAPHY</topic><topic>PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES,e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTORDEVICES</topic><topic>PHYSICS</topic><topic>TESTING</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>ZHANG CHEN</creatorcontrib><creatorcontrib>WANG JEN SHIANG</creatorcontrib><creatorcontrib>ZHANG QIANG</creatorcontrib><creatorcontrib>LIANG JIAO</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>ZHANG CHEN</au><au>WANG JEN SHIANG</au><au>ZHANG QIANG</au><au>LIANG JIAO</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>원시 이미지들로부터 고품질 평균 SEM 이미지들의 자동 선택 시 기계 학습 활용</title><date>2021-03-26</date><risdate>2021</risdate><abstract>프린트된 패턴의 이미지들을 평가하는 방법이 적어도 하나의 프로그램가능한 프로세서에 의해 구현된다. 상기 방법은 프린트된 패턴의 제 1 평균 이미지를 얻는 단계(2310, 2320)를 포함하고, 제 1 평균 이미지는 프린트된 패턴의 원시 이미지들을 평균함으로써 생성된다. 또한, 상기 방법은 제 1 평균 이미지의 1 이상의 피처를 식별하는 단계(2330)를 포함한다. 또한, 상기 방법은 이미지 품질 분류 모델을 실행하는 프로그램가능한 프로세서에 의해, 및 적어도 1 이상의 피처에 기초하여 제 1 평균 이미지를 평가하는 단계(2340)를 더 포함한다. 평가하는 단계는 이미지 품질 분류 모델에 의해, 제 1 평균 이미지가 메트릭을 만족시키는지 여부를 결정하는 단계(2350)를 포함한다.
A method for evaluating images of a printed pattern. The method includes obtaining a first averaged image of the printed pattern, where the first averaged image is generated by averaging raw images of the printed pattern. The method also includes identifying one or more features of the first averaged image. The method further includes evaluating the first averaged image, using an image quality classification model and based at least on the one or more features. The evaluating includes determining, by the image quality classification model, whether the first averaged image satisfies a metric.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
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