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申请/专利权人：广东长兴半导体科技有限公司
摘要：本发明涉及半导体技术领域，揭露了一种基于半导体存储芯片的组成结构智能识别方法及系统，所述方法包括：采集半导体存储芯片的存储芯片图像；构建存储芯片图像的噪声概率分布模型，构建存储芯片图像的去噪函数，对存储芯片图像进行噪声去除，得到去噪存储芯片图像；构建结构识别训练图像的自适应阈值分割模型，利用自适应阈值分割模型对结构识别训练图像进行分割，得到分割训练图像；构建分割训练图像的深度学习网络，建立去噪存储芯片图像的组成结构识别模型，分析去噪存储芯片图像的结构组成，识别结构组成的异常系数，构建半导体存储芯片的组成结构分析报告。本发明可以提高对半导体存储芯片组成结构识别的精准性。
主权项：1.一种基于半导体存储芯片的组成结构智能识别方法，其特征在于，所述方法包括：确定半导体存储芯片的结构识别需求，基于所述结构识别需求，构建所述半导体存储芯片的显微镜集群，基于所述显微镜集群，采集所述半导体存储芯片的存储芯片图像；构建所述存储芯片图像的噪声概率分布模型，基于所述噪声概率分布模型，构建所述存储芯片图像的去噪函数，基于所述去噪函数对所述存储芯片图像进行噪声去除，得到去噪存储芯片图像；获取所述半导体存储芯片的结构识别训练图像，构建所述结构识别训练图像的自适应阈值分割模型，利用所述自适应阈值分割模型对所述结构识别训练图像进行分割，得到分割训练图像；构建所述分割训练图像的深度学习网络，其中，所述深度学习网络包括CNN网络、RNN网络以及GAN网络，利用所述CNN网络提取所述分割训练图像的层次化特征，利用所述RNN网络分析所述分割训练图像对应图像结构的时序关系，利用所述GAN网络构建所述分割训练图像的多样化训练图像；利用所述层次化特征、所述时序关系以及所述多样化训练图像，建立所述去噪存储芯片图像的组成结构识别模型，基于所述组成结构识别模型分析所述去噪存储芯片图像的结构组成，识别所述结构组成的异常系数，基于所述结构组成和所述异常系数，构建所述半导体存储芯片的组成结构分析报告。
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