СПОСОБ ОБРАБОТКИ ОТОБРАЖЕНИЙ ПОЛУПРОВОДНИКОВЫХ СТРУКТУР, А ТАКЖЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРОЦЕССА И ЕГО ОПТИМИЗАЦИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СЕМАНТИЧЕСКОГО СЖАТИЯ ДАННЫХ

1. Способ (100) обработки отображений (610) полупроводниковой структуры солнечного элемента, полученных с использованием методов формирования изображения, причем способ (100) включает:
обработку (110) отображения (610) полупроводниковой структуры посредством обученной нейронной сети для генерации семантического представления (620) отображения (610), при этом размер данных семантического представления (620) меньше, чем размер данных отображения (610); и
сохранение (120) семантического представления (620), присвоенного полупроводниковой структуре, в качестве носителя информации соответствующей информации отображения (610) для определения свойства солнечного элемента и/или для кристаллического анализа полупроводниковой структуры солнечного элемента.
2. Способ (100) по п.1, в котором семантическое представление (620) основано, по меньшей мере, на двух отображениях (610) полупроводниковой структуры солнечного элемента, обработанных с помощью нейронной сети, причем изображения сгенерированы с помощью различных методов формирования изображений.
3. Способ (200) определения по меньшей мере одного свойства солнечного элемента, включающий:
использование (210) семантического представления (620) отображения (610) солнечного элемента, полученного посредством метода формирования изображения, причем семантическое представление (620) сгенерировано посредством нейронной сети; и
определение (220) по меньшей мере одного свойства солнечного элемента на основе семантического представления (620).
4. Способ (200) по п.3, в котором свойство определяют с использованием нейронной сети.
5. Способ (200) по п.3 или 4, в котором по меньшей мере одно свойство включает напряжение холостого хода, ток короткого замыкания, плотность тока короткого замыкания, КПД, коэффициент заполнения и/или последовательное сопротивление солнечного элемента.
6. Способ (200) по любому из пп.3-5, в котором по меньшей мере одно свойство относится к критерию качества солнечного элемента с пространственным разрешением.
7. Способ (200) по любому из пп.3-6, дополнительно включающий:
отнесение солнечного элемента к классу качества на основе упомянутого по меньшей мере одного свойства.
8. Способ (200) по любому из предыдущих пунктов, в котором
семантическое представление (620) содержит весовое распределение весов слоя нейронной сети.
9. Способ (200) по любому из предыдущих пунктов, в котором отображение (610), на котором основано семантическое представление (620), создается с использованием электролюминесценции, фотолюминесценции или измерения температуры.
10. Способ (200) по любому из предшествующих пунктов, включающий
использование семантического представления (620) для сравнения полупроводниковой структуры с другой полупроводниковой структурой с использованием семантического представления, соответствующего другой полупроводниковой структуре, для определения информации о полупроводниковых структурах и/или полупроводниковом производственном процессе для обработки полупроводниковых структур.
11. Способ (200) по любому из предшествующих пунктов, дополнительно включающий:
обработку полупроводниковой структуры в полупроводниковом производственном процессе;
создание дополнительного отображения, содержащего полупроводниковую структуру, после полупроводникового производственного процесса;
использование дополнительного отображения для генерирования семантического представления (620) в дополнение к использованию отображению (610); и
определение параметров полупроводникового производственного процесса с использованием семантического представления (620).
12. Способ (300) улучшения полупроводникового производственного процесса, включающий:
использование (310) полупроводниковых структур соответствующих солнечных элементов;
обработку (320) полупроводниковых структур в полупроводниковом производственном процессе с заданными параметрами процесса;
генерирование (330) соответствующих семантических представлений (620) присвоенных полупроводниковым структурами отображений (610), содержащих соответствующую полупроводниковую структуру, причем семантические представления (620) генерируют согласно способу по любому из пп.1 или 2;
использование (340) семантических представлений (620) в связи с заданными параметрами процесса для определения феноменов процесса; и
адаптацию (350) параметров процесса с использованием ранее определенных феноменов процесса.
13. Способ (300) по п.12, дополнительно включающий:
вывод информации об ошибке процесса в случае, если после полупроводникового производственного процесса имеется отклонение свойства солнечного элемента от стандартного свойства, хотя семантическое представление (620), которое основано на отображении (610) полупроводниковой структуры солнечного элемента, полученном до полупроводникового производственного процесса, соответствует стандартному представлению.
14. Способ (400) оценки изображений (610) качества полупроводниковых структур с пространственным разрешением, включающий:
использование (410) семантического представления (620) изображения (610) качества полупроводниковой структуры;
обработку (420) семантического представления (620) в нейронной сети для получения первого и второго выходных сигналов;
определение (430) по меньшей мере одного локального параметра путем оценки первого выходного сигнала, содержащего информацию из незатененных областей полупроводниковой структуры;
определение (440) по меньшей мере одного глобального параметра путем оценки второго выходного сигнала, содержащего информацию обо всей полупроводниковой структуре; и
определение (450) по меньшей мере одного признака затененной области с использованием по меньшей мере одного локального параметра и по меньшей мере одного глобального параметра.
15. Способ (500) прогнозирования по меньшей мере одного свойства солнечного элемента, содержащий
создание (510) по меньшей мере одного отображения (610) полупроводниковой структуры солнечного элемента с помощью метода формирования изображения после одного или разных этапов процесса во время производства солнечного элемента, причем отображение (610) относится, по меньшей мере, к информации относящиеся к рекомбинационно-активным дефектам полупроводниковой структуры, к ошибкам процесса во время производства, к номинальному току солнечного элемента при различных условиях возбуждения, или к последовательному сопротивлению солнечного элемента; и
прогнозирование (520) свойства с помощью нейронной сети, обученной с использованием результатов измерений полученных при контактном измерении свойств, для прогноза свойства солнечного элемента посредством бесконтактных измерений,
при этом свойство включает в себя по меньшей мере одно из КПД солнечного элемента, тока короткого замыкания солнечного элемента, напряжения холостого хода солнечного элемента или коэффициента заполнения солнечного элемента.