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1. (WO2017205537) GÉNÉRATION D'IMAGES SIMULÉES À PARTIR D'IMAGES D'ENTRÉE SERVANT À DES APPLICATIONS DE SEMI-CONDUCTEURS
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication :    WO/2017/205537    N° de la demande internationale :    PCT/US2017/034322
Date de publication : 30.11.2017 Date de dépôt international : 24.05.2017
CIB :
G01N 21/95 (2006.01), G06T 7/00 (2006.01)
Déposants : KLA-TENCOR CORPORATION [US/US]; Legal Department One Technology Drive Milpitas, California 95035 (US)
Inventeurs : ZHANG, Jing; (US).
BHASKAR, Kris; (US)
Mandataire : MCANDREWS, Kevin; (US).
MORRIS, Elizabeth M. N; (US)
Données relatives à la priorité :
62/341,548 25.05.2016 US
15/603,249 23.05.2017 US
Titre (EN) GENERATING SIMULATED IMAGES FROM INPUT IMAGES FOR SEMICONDUCTOR APPLICATIONS
(FR) GÉNÉRATION D'IMAGES SIMULÉES À PARTIR D'IMAGES D'ENTRÉE SERVANT À DES APPLICATIONS DE SEMI-CONDUCTEURS
Abrégé : front page image
(EN)Methods and systems for generating a simulated image from an input image are provided. One system includes one or more computer subsystems and one or more components executed by the one or more computer subsystems. The one or more components include a neural network that includes two or more encoder layers configured for determining features of an image for a specimen. The neural network also includes two or more decoder layers configured for generating one or more simulated images from the determined features. The neural network does not include a fully connected layer thereby eliminating constraints on size of the image input to the two or more encoder layers.
(FR)La présente invention concerne des procédés et des systèmes servant à générer une image simulée à partir d'une image d'entrée. Un système comprend un ou plusieurs sous-systèmes informatiques et un ou plusieurs éléments exécutés par le ou les sous-systèmes informatiques. Le ou les éléments comprennent un réseau neuronal qui comprend deux couches de codeur ou plus conçues pour déterminer des caractéristiques d'une image servant à un échantillon. Le réseau neuronal comprend également au moins deux couches de décodeur conçues pour générer une ou plusieurs images simulées à partir des caractéristiques déterminées. Le réseau neuronal ne comprend pas de couche complètement connectée, ce qui élimine les contraintes sur la taille de l'image entrée dans au moins les deux couches de codeur.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)