반도체 기반 애플리케이션을 위한 글로벌 텍스처 특성을 사용한 머신 러닝

시험편에 대한 정보를 결정하는 방법들 및 시스템들이 제공된다. 시스템은 이미지에서 시험편의 이미지의 글로벌 텍스처 특성 및 로컬라이즈된 영역의 하나 이상의 로컬 특성들을 결정하도록 구성되는 컴퓨터 서브시스템을 포함한다. 시스템은 또한 컴퓨터 서브시스템에 의해 실행되는 하나 이상의 컴포넌트들을 포함한다. 컴포넌트(들)는 글로벌 텍스처 특성 및 하나 이상의 로컬 특성들에 기초하여 시험편에 대한 정보를 결정하도록 구성되는 머신 러닝 모델을 포함한다. 컴퓨터 서브시스템은 또한 결정된 정보를 포함하는 결과들을 생성하도록 구성된다. 방법들 및 시스템들은 계측(결정된 정보가 시험편 상에 형성된 구조의 하나 이상의 특성들을 포함함) 또는 검사(결정된 정보가 시험편 상에서 검출된 결함의 분류를 포함함)에 사용될 수도 있다. Methods and systems for determining information for a specimen are provided. One system includes a computer subsystem configured for determining a global texture characteristic of an image of a specimen and one or more local characteristics of a localized area in the image. The system also includes one or more components executed by the computer subsystem. The component(s) include a machine learning model configured for determining information for the specimen based on the global texture characteristic and the one or more local characteristics. The computer subsystem is also configured for generating results including the determined information. The methods and systems may be used for metrology (in which the determined information includes one or more characteristics of a structure formed on the specimen) or inspection (in which the determined information includes a classification of a defect detected on the specimen).