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用于实验数据中的快速异常检测的深度学习技术制造技术

技术编号:42500014 阅读:7 留言:0更新日期:2024-08-22 14:12
本文公开了科学仪器支持系统,以及相关的方法、装置、计算设备和计算机可读介质。一些实施方案提供了一种科学仪器,该科学仪器包括支持一个或多个光谱模态和成像模态的检测器,并且还包括被配置为处理从检测器接收的测量流的电子控制器。该电子控制器操作以基于对应于成像模态的测量生成样本的基础图像,以及进一步操作以基于基础图像并且进一步基于对应于基础图像的不同像素的测量的光谱与自动编码器重建光谱之间的差值生成样本的异常图。在至少一些情况下,异常图可有利地用于质量控制过程中以在数秒内识别样本中的特定问题点以用于更详细的检验和/或分析。

【技术实现步骤摘要】

各种示例整体涉及显微镜部件、仪器、系统和方法。一些示例表示电子显微镜和各种类型的光谱学的组合使用。


技术介绍


技术实现思路

1、示例性显微镜技术包括光学显微镜、带电粒子显微镜和扫描探针显微镜。例如,扫描透射电子显微镜(stem)(其是一种带电粒子显微镜)通过发送聚焦电子束通过相对薄的样本并且捕获已经通过样本的电子以创建详细的二维(2d)图像来工作。扫描探针显微镜的示例类型包括原子力显微镜(afm)、扫描隧道显微镜(stm)和近场扫描光学显微镜(nsom)。光谱学用于测量和解释电磁或微粒子光谱,其典型地表示作为时间、质量、角度、波长、频率或能量的函数的对应物理量的通量。

2、本文尤其公开了科学仪器支持系统以及相关方法、装置、计算设备和计算机可读介质的各种示例、方面、特征和实施方案。一些实施方案提供了一种科学仪器,该科学仪器包括支持一个或多个光谱模态和成像模态的检测器,并且还包括被配置为处理从检测器接收的测量流的电子控制器。该电子控制器操作以基于对应于成像模态的测量生成样本的基础图像,以及进一步操作以基于基础图像并且进一步基于对应于基础图像的不同像素的测量的光谱与自动编码器重建光谱之间的差值生成样本的异常图。在至少一些情况下,异常图可有利地用于质量控制过程中以在数秒内识别样本中的特定问题点以用于更详细的检验和/或分析。

3、一个示例提供了一种装置,该装置包括:电子束柱,该电子束柱被配置为跨样本扫描电子束;多个检测器,该多个检测器被配置为测量由电子束与样本的相互作用引起的信号,该多个检测器包括用于第一模态的第一检测器和用于成像模态的第二检测器;以及电子控制器,该电子控制器被连接以从多个检测器接收测量流,并且被配置为:对于使用成像模态生成的样本的基础图像的每个像素,利用自动编码器将相应第一输入向量映射到潜空间中的相应概率密度,其中相应第一输入向量和基础图像是基于测量流获得的,相应第一输入向量对应于第一模态;利用自动编码器计算对应于相应概率密度的相应第一输出向量;以及基于对应于基础图像的不同像素的相应差值来生成样本的异常图,相应差值中的每个差值是相应第一输入向量与相应第一输出向量之间的差值。

4、另一个示例提供了一种用于科学仪器的支持装置,该支持装置包括:接口设备,该接口设备被配置为从科学仪器的多个检测器接收测量流,该多个检测器被配置为测量由电子束与样本的相互作用引起的信号并且包括用于科学仪器的第一模态的第一检测器和用于科学仪器的成像模态的第二检测器;以及处理设备,该处理设备被配置为:对于使用成像模态生成的样本的基础图像的每个像素,利用自动编码器将相应第一输入向量映射到潜空间中的相应概率密度,其中相应第一输入向量和基础图像是基于测量流获得的,相应第一输入向量对应于第一模态;利用自动编码器计算对应于相应概率密度的相应第一输出向量;以及基于对应于基础图像的不同像素的相应差值来生成样本的异常图,相应差值中的每个差值是相应第一输入向量与相应第一输出向量之间的差值。

5、又一个示例提供了一种经由计算设备执行的用于向科学仪器提供支持的自动化方法,该方法包括:从科学仪器的多个检测器接收测量流,该多个检测器被配置为测量由电子束与样本的相互作用引起的信号并且包括用于科学仪器的第一模态的第一检测器和用于科学仪器的成像模态的第二检测器;对于使用成像模态生成的样本的基础图像的每个像素,利用自动编码器将相应第一输入向量映射到潜空间中的相应概率密度,其中相应第一输入向量和基础图像是基于测量流获得的,相应第一输入向量对应于第一模态;利用自动编码器计算对应于相应概率密度的相应第一输出向量;以及基于对应于基础图像的不同像素的相应差值来生成样本的异常图,相应差值中的每个差值是相应第一输入向量与相应第一输出向量之间的差值。

6、又一实例提供一种存储指令的非暂时性计算机可读介质,该指令在由计算设备执行时使计算设备执行包括上述自动化方法的操作。

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【技术保护点】

1.一种装置,所述装置包括:

2.根据权利要求1所述的装置,其中所述多个检测器选自由以下项组成的组:高角度环形暗场检测器、中角度环形暗场检测器、环形明场检测器、分段环形检测器、微分相位对比检测器、电子能量损失光谱(EELS)检测器、能量色散X射线光谱(EDS)检测器和二维衍射图案检测器。

3.根据权利要求1所述的装置,其中所述第一检测器是EELS检测器或EDS检测器。

4.根据权利要求1所述的装置,其中所述自动编码器包括:

5.根据权利要求1所述的装置,其中所述电子控制器被配置为通过基于均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、异常值检查或休伯损失计算相应差值评估度量(DEM)值来评估所述相应第一输入向量与所述相应第一输出向量之间的差值。

6.根据权利要求5所述的装置,其中对于所述基础图像的每个像素,所述电子控制器被配置为基于所述相应DEM值与DEM阈值的比较将所述像素标记为异常或非异常。

7.根据权利要求6所述的装置,其中所述异常图是所述样本的二值图像、灰度图像或彩色图像,其中每个非异常像素为黑色,并且每个异常像素为白色,基于所述相应DEM值与所述DEM阈值之间的差值进行灰度编码,或者基于所述相应DEM值与所述DEM阈值之间的差值进行颜色编码。

8.根据权利要求1所述的装置,

9.根据权利要求8所述的装置,其中所述自动编码器包括:

10.根据权利要求9所述的装置,

11.根据权利要求1所述的装置,其中所述电子控制器被配置为对所述测量流应用处理以获得所述相应第一输入向量,所述处理包括选自由以下项组成的组的一个或多个操作:移除异常峰值、减去估计的背景、缩放、归一化、平均化、用所选择的函数拟合、合并或再合并以及高斯核滤波。

12.一种用于科学仪器的支持装置,所述支持装置包括:

13.根据权利要求12所述的支持装置,其中所述多个检测器选自由以下项组成的组:高角度环形暗场检测器、中角度环形暗场检测器、环形明场检测器、分段环形检测器、微分相位对比检测器、电子能量损失光谱(EELS)检测器、能量色散X射线光谱(EDS)检测器和二维衍射图案检测器。

14.根据权利要求12所述的支持装置,其中所述第一检测器是EELS检测器或EDS检测器。

15.根据权利要求12所述的支持装置,其中所述自动编码器包括:

16.根据权利要求12所述的支持装置,其中所述处理设备被配置为通过基于均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、异常值检查或休伯损失计算相应差值评估度量(DEM)值来评估所述相应第一输入向量与所述相应第一输出向量之间的差值。

17.根据权利要求16所述的支持装置,其中对于所述基础图像的每个像素,所述处理设备被配置为基于所述相应DEM值与DEM阈值的比较将所述像素标记为异常或非异常。

18.根据权利要求17所述的支持装置,其中所述异常图是所述样本的二值图像、灰度图像或彩色图像,其中每个非异常像素为黑色,并且每个异常像素为白色,基于所述相应DEM值与所述DEM阈值之间的差值进行灰度编码,或者基于所述相应DEM值与所述DEM阈值之间的差值进行颜色编码。

19.一种经由计算设备执行的用于向科学仪器提供支持的自动化方法,所述方法包括:

20.一种存储指令的非暂时性计算机可读介质,所述指令在由计算设备执行时使所述计算设备执行包括根据权利要求19所述的方法的操作。

...

【技术特征摘要】

1.一种装置,所述装置包括:

2.根据权利要求1所述的装置,其中所述多个检测器选自由以下项组成的组:高角度环形暗场检测器、中角度环形暗场检测器、环形明场检测器、分段环形检测器、微分相位对比检测器、电子能量损失光谱(eels)检测器、能量色散x射线光谱(eds)检测器和二维衍射图案检测器。

3.根据权利要求1所述的装置,其中所述第一检测器是eels检测器或eds检测器。

4.根据权利要求1所述的装置,其中所述自动编码器包括:

5.根据权利要求1所述的装置,其中所述电子控制器被配置为通过基于均方误差(mse)、均方根误差(rmse)、平均绝对误差(mae)、异常值检查或休伯损失计算相应差值评估度量(dem)值来评估所述相应第一输入向量与所述相应第一输出向量之间的差值。

6.根据权利要求5所述的装置,其中对于所述基础图像的每个像素,所述电子控制器被配置为基于所述相应dem值与dem阈值的比较将所述像素标记为异常或非异常。

7.根据权利要求6所述的装置,其中所述异常图是所述样本的二值图像、灰度图像或彩色图像,其中每个非异常像素为黑色,并且每个异常像素为白色,基于所述相应dem值与所述dem阈值之间的差值进行灰度编码,或者基于所述相应dem值与所述dem阈值之间的差值进行颜色编码。

8.根据权利要求1所述的装置,

9.根据权利要求8所述的装置,其中所述自动编码器包括:

10.根据权利要求9所述的装置,

11.根据权利要求1所述的装置,其中所述电子控制器被配置为对所述测量流应用处理以获得所述相应第一输入向量,所述处理包括选自由以下项组成的组的一个或多个操作:移除异常峰值、减去估计的背景、缩放、归一化、...

【专利技术属性】
技术研发人员:H·范龙佩M·皮门
申请(专利权)人:FEI公司
类型:发明
国别省市:

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