JP2018205860A - 分類器構築方法、分類器および分類器構築装置 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、実施形態の画像分類装置1の概略構成を示す図である。画像分類装置1では、半導体基板9上のパターン欠陥を示す欠陥画像が取得され、その欠陥画像の分類が行われる。画像分類装置1は、撮像装置2、検査・分類装置4およびホストコンピュータ5を備えている。
本実施形態の検査・分類装置4によると、図6,図7において説明したように、教師つき学習において、比較的少ない特別欠陥教師データ631の数と同一もしくは少なくなるように、比較的多い一般欠陥教師データ633の中から一部を選択して、教師付学習を行うことにより、特別欠陥の再現率(Recall)が100%のコア分類器711を容易に生成できる。
以上、実施形態について説明してきたが、本発明は上記のようなものに限定されるものではなく、様々な変形が可能である。
2 撮像装置
4 検査・分類装置
5 ホストコンピュータ
21 撮像部
41 欠陥検出部
42 分類制御部
421 特徴量算出部
422 分類器
51 CPU
61 分類器構築部
610 学習部
611 分類器
613 分類器評価部
63 記憶部
631 特別欠陥教師データ
633 一般欠陥教師データ
71 特別欠陥分類器
711 コア分類器
713 カテゴリ決定部
101 教師データ選択部
103 コア分類器生成部
105 コア分類器評価部
107 コア分類器採用部
9 半導体基板
L1〜L7,L11 境界線
Claims (8)
- データをその特徴量に基づいて複数のカテゴリに分類する分類器を構築する分類器構築方法であって、
(a)特別カテゴリであると教示されたM個(Mは2以上の自然数)の特別教師データと、前記特別カテゴリとは異なる一般カテゴリに属するN個(NはMよりも大きい自然数)の一般教師データとを準備する工程と、
(b)前記N個の一般教師データの中からn個(nはMと同じかそれよりも小さい任意の自然数)を選択する工程と、
(c)前記M個の特別教師データと前記(b)工程にて選択された前記n個の一般教師データとを用いた教師つき学習を行うことにより、前記特別教師データと前記一般教師データとを分類するコア分類器の候補を生成する工程と、
(d)前記(c)工程にて生成された前記コア分類器の候補について、前記M個の特別教師データのうち少なくとも一部を用いた再代入法により評価を行う工程と、
(e)前記(d)工程において、前記特別教師データを所定の再現率で前記特別カテゴリに正しく分類する前記コア分類器の候補を、前記コア分類器として採用する工程と、
(f)前記(b)工程から前記(e)工程を繰り返すことによって、分類特性が異なる複数の前記コア分類器を備える分類器を構築する工程と、
を含む、分類器構築方法。 - 請求項1の分類器構築方法であって、
前記(e)工程において、前記所定の再現率が100%である、分類器構築方法。 - 請求項1または請求項2に記載の分類器構築方法であって、
前記(f)工程は、
(f−1)前記複数のコア分類器を備える前記分類器に、前記特別教師データおよび前記一般教師データを分類させたときに、前記特別カテゴリに正しく分類された教師データの適合率が所定値以上となるか否かを判定する工程、
を含み、
前記(f−1)工程における、前記適合率が所定の基準値を超えるまで、前記(b)工程から前記(e)工程を繰り返して前記コア分類器を生成する、分類器構築方法。 - 請求項1から請求項3のいずれか1項の分類器構築方法であって、
前記(f)工程において生成される前記分類器は、分類対象のデータについて、前記複数のコア分類器の全てが前記特別カテゴリに属すると判定した場合に、当該データを前記特別カテゴリに分類する分類器である、分類器構築方法。 - 請求項1から請求項4のいずれか1項の分類器構築方法であって、
前記データが画像データである、分類器構築方法。 - 請求項5の分類器構築方法であって、
前記画像データが、パターンの欠陥を示す欠陥画像を示すデータである、分類器構築方法。 - データを複数のカテゴリに分類する分類器であって、
特性が異なっており、各々が前記データを特別カテゴリと一般カテゴリとに分類する複数のコア分類器と、
前記複数のコア分類器による前記データの分類結果を集計して、前記データの分類先のカテゴリを決定するカテゴリ決定部と、
前記特別カテゴリであると教示されたM個(Mは2以上の自然数)の特別教師データと、前記特別カテゴリとは異なる一般カテゴリに属するN個(NはMよりも大きい自然数)の一般教師データとを記憶する記憶部と、
前記N個の前記一般教師データの中からn個(nはMと同じかそれよりも小さい任意の自然数)を選択する教師データ選択部と、
前記M個の特別教師データと前記教師データ選択部により選択された前記n個の一般教師データとを用いた教師つき学習に基づき、前記コア分類器の候補を生成するコア分類器生成部と、
前記コア分類器生成部により生成された前記コア分類器の候補について、前記M個の特別教師データのうち少なくとも一部を用いた再代入法により評価を行うコア分類器評価部と、
前記コア分類器評価部により、前記特別教師データを所定の再現率で前記特別カテゴリに正しく分類できたと評価された前記コア分類器の候補を、前記コア分類器として採用するコア分類器採用部と、
を備える、分類器。 - データを複数のカテゴリに分類する分類器を生成する分類器構築装置であって、
特別カテゴリであると教示されたM個(Mは2以上の自然数)の特別欠陥教師データと、前記特別カテゴリとは異なる一般カテゴリに属するN個(NはMよりも大きい自然数)の一般教師データとを記憶する記憶部と、
前記N個の前記一般教師データの中からn個(nはMと同じかそれよりも小さい任意の自然数)を選択する教師データ選択部と、
前記M個の特別教師データと前記教師データ選択部により選択された前記n個の一般教師データとを用いた教師つき学習に基づき、前記コア分類器の候補を生成するコア分類器生成部と、
前記コア分類器生成部により生成された前記コア分類器の候補について、前記M個の特別教師データのうち少なくとも一部を用いた再代入法により評価を行うコア分類器評価部と、
前記コア分類器評価部により、前記特別教師データを所定の再現率で前記特別カテゴリに正しく分類できたと評価された前記コア分類器の候補を、前記コア分類器として採用するコア分類器採用部と、
を備える、分類器構築装置。
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