基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的外延層生長(zhǎng)狀態(tài)判斷方法及裝置

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110461440.7 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113255729A 公開(kāi)（公告）日 2021-08-13
申請(qǐng)公布號(hào) CN113255729A 申請(qǐng)公布日 2021-08-13
分類(lèi)號(hào) G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類(lèi) 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 倪健;許翔;薛聰 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 埃特曼（北京）半導(dǎo)體技術(shù)有限公司
代理機(jī)構(gòu) 廣州華進(jìn)聯(lián)合專(zhuān)利商標(biāo)代理有限公司 代理人 楊明莉
地址 101300北京市順義區(qū)中關(guān)村科技園區(qū)順義園臨空二路1號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的外延層生長(zhǎng)狀態(tài)判斷方法及裝置，所述判斷方法包括：獲取外延層不同生長(zhǎng)狀態(tài)下的實(shí)時(shí)二維圖像；基于所述二維圖像獲取訓(xùn)練樣本對(duì)預(yù)先建立的初始卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以獲取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；根據(jù)所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲取所述二維圖像對(duì)應(yīng)的輸出概率向量，以根據(jù)所述概率向量判斷所述外延層的生長(zhǎng)狀態(tài)，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型代替人工，對(duì)分子束外延生長(zhǎng)過(guò)程的二維圖像進(jìn)行定量和定性的分析，快速準(zhǔn)確地判斷外延層生長(zhǎng)狀態(tài)，提高外延層生長(zhǎng)狀態(tài)的效率和精準(zhǔn)度，實(shí)現(xiàn)真正意義上的實(shí)時(shí)分析。