MACHINE LEARNING USING A GLOBAL TEXTURE CHARACTERISTIC FOR SEMICONDUCTOR-BASED APPLICATIONS

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). L'invention concerne des procédés et systèmes de détermination d'informations pour un échantillon. Un système comprend un sous-système informatique configuré pour déterminer une caractéristique globale de texture d'une image d'un échantillon et une ou plusieurs caractéristiques locales d'une zone localisée dans l'image. Le système comprend également une ou plusieurs composantes exécutées par le sous-système informatique. La ou les composantes comprennent un modèle d'apprentissage automatique configuré pour déterminer des informations correspondant à l'échantillon sur la base de la caractéristique globale de texture et de la ou des caractéristiques locales. Le sous-système informatique est également configuré pour générer des résultats comprenant les informations déterminées. Les procédés et les systèmes peuvent être utilisés pour une métrologie (où les informations déterminées comprennent une ou plusieurs caractéristiques d'une structure formée sur l'échantillon) ou une inspection (où les informations déterminées comprennent une classification d'un défaut détecté sur l'échantillon).