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公开(公告)号：CN119303808A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202410905735.2
申请日：2024-07-08
Applicant: 株式会社斯库林集团
Abstract: 本发明提供一种能够对喷出压力适当检测未预先设想到的未知异常的喷出压力监视装置及方法、记录介质及涂敷装置。喷出压力测量部(911)获取压力数据。特征量计算部(913)计算压力数据的特征量。异常度计算部(915)将特征量作为输入，使用输出表示偏离正常的特征量的分布的程度的异常度的无监督学习模型(M1)，对特征量计算部计算出的特征量计算异常度。异常概率计算部(917)将特征量作为输入，使用输出表示属于特定的异常(A)、(B)的概率的异常概率的监督学习模型(M2)，对特征量计算部(913)计算出的特征量计算异常概率。异常判断部(919)使用异常度计算部(915)计算出的异常度和异常概率计算部计算出的异常概率判断压力数据的异常。
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公开(公告)号：CN118451532A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202280086039.2
申请日：2022-10-19
Applicant: 株式会社斯库林集团
IPC: H01L21/02 , H01L21/304
Abstract: 本发明的目的在于提供一种可评价处理单元的动作中包含的高速运动的技术。首先，用事件照相机(70)拍摄处理单元的特定动作。由此，取得仅由亮度值有变化的像素的信息构成的事件数据(E)。接着，算出基于事件数据(E)的评价值。之后，基于算出的评价值，评价处理单元的动作。在事件数据(E)中，记录处理单元的动作中包含的高速动作的信息。因此，可基于评价值，评价该高速动作。
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公开(公告)号：CN117619592A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311091614.0
申请日：2023-08-28
Applicant: 株式会社斯库林集团
Abstract: 本发明涉及泵控制参数的调整方法、计算机程序、记录介质、喷出装置以及涂布装置，将用于从泵向喷嘴送出处理液的泵控制参数进行最优化，以使能够在实际的喷出动作中得到与目标一致的特性。本发明的泵控制参数的调整方法包括：调整工序，临时设定控制参数，从泵送出处理液，获取喷出压力曲线，调整控制参数，以使所获取的喷出压力曲线接近预先设定的目标曲线；基于所调整的控制参数，执行喷出动作，获取喷出压力曲线的工序；设定工序，设定与在调整工序中获取的喷出压力曲线与在喷出动作中获取的喷出压力曲线的差分对应的偏移量；以及再调整工序，再调整控制参数，以使在所获取的喷出压力曲线加上偏移量后的曲线接近目标曲线。
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公开(公告)号：CN117619592B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202311091614.0
申请日：2023-08-28
Applicant: 株式会社斯库林集团
Abstract: 本发明涉及泵控制参数的调整方法、计算机程序、记录介质、喷出装置以及涂布装置，将用于从泵向喷嘴送出处理液的泵控制参数进行最优化，以使能够在实际的喷出动作中得到与目标一致的特性。本发明的泵控制参数的调整方法包括：调整工序，临时设定控制参数，从泵送出处理液，获取喷出压力曲线，调整控制参数，以使所获取的喷出压力曲线接近预先设定的目标曲线；基于所调整的控制参数，执行喷出动作，获取喷出压力曲线的工序；设定工序，设定与在调整工序中获取的喷出压力曲线与在喷出动作中获取的喷出压力曲线的差分对应的偏移量；以及再调整工序，再调整控制参数，以使在所获取的喷出压力曲线加上偏移量后的曲线接近目标曲线。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118556277A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202280086107.5
申请日：2022-10-19
Applicant: 株式会社斯库林集团
IPC: H01L21/02 , H01L21/304
Abstract: 本发明的目的在于提供一种可按像素评价处理单元的动作偏差的技术。首先，通过多次拍摄处理单元的特定动作，取得多个动态图像(M)。接着，针对多个动态图像(M)中包含的多个帧图像(F)，通过光流法，按每个像素算出运动向量(V)。接着，在多个动态图像M中，通过比较同一时刻、同一像素的运动向量(V)，按每个像素算出基于运动向量(V)的评价值(σ)。之后，基于算出的评价值(σ)，评价处理单元的动作。
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公开(公告)号：CN116337315A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211536782.1
申请日：2022-12-01
Applicant: 株式会社斯库林集团
Abstract: 本发明提供一种喷出压力评价方法，能够将从开始从喷嘴喷出处理液起到结束为止的整个期间中的喷出压力适当与否反映到喷出压力的评价中。在从开始从喷嘴(71)喷出涂敷液(处理液)起到结束从喷嘴(71)喷出涂敷液为止的喷出期间Tt(第一期间)中，测定喷出压力。然后，提取整个喷出期间Tt中的喷出压力的时间变化所具有的理想梯形绝对误差作为特征量Fv1(第一特征量)，基于该特征量Fv1来评价喷出压力的时间变化。
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公开(公告)号：CN113168686B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN201980077404.1
申请日：2019-11-08
Applicant: 株式会社斯库林集团
IPC: G06T7/00
Abstract: 该信息处理装置是使用没有缺陷的检查对象物的图像数据的集合来检测出有缺陷的检查对象物的装置。本装置具备图像复原部、判定部以及输出部。图像复原部从检查图像的一部分被隐藏的图像数据(Ih)，生成复原了被隐藏的一部分的复原图像(Ir)，检查图像是对不确定有无缺陷的检查对象物进行拍摄而得的图像。判定部通过将复原图像(Ir)与检查图像进行比较，来判定有无缺陷。输出部输出判定结果。另外，图像复原部通过深度学习完成学习，以便能够从多个学习图像各自的一部分被隐藏的图像数据，高精度地生成复原了被隐藏的一部分的复原图像(Ir)，学习图像是对没有缺陷的检查对象物进行拍摄而得的图像。由此，能够使用能够容易地获取多个没有缺陷的检查对象物的图像作为学习用数据，进行用于检测出有缺陷的检查对象物的机器学习。
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公开(公告)号：CN117099128A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202280021515.2
申请日：2022-03-10
Applicant: 株式会社斯库林集团
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明的细胞计数方法包括：图像堆栈获取工序，获取图像堆栈，图像堆栈包括以互不相同的焦深对细胞块进行明视场拍摄而得到的多个图像；热图制作工序，使用机器学习模型，制作与多个图像的每一个对应的多个热图；峰值检测工序，从各个热图中检测出峰值；对应关联工序，将检测出的峰值中的、属于互不相同的热图且在沿图平面的方向上的距离和焦深方向上的距离的每一个均小于规定值的各个峰值相互对应关联；计数工序，将已对应关联的多个峰值视作一个峰值来计数峰值的数量。机器学习模型通过以监督图像和正确图像为监督数据的机器学习构建而成，所述监督图像是细胞的明视场图像，所述正确图像是赋予了越靠近细胞中心部越大的权重的热图。
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公开(公告)号：CN113168686A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201980077404.1
申请日：2019-11-08
Applicant: 株式会社斯库林集团
IPC: G06T7/00
Abstract: 该信息处理装置是使用没有缺陷的检查对象物的图像数据的集合来检测出有缺陷的检查对象物的装置。本装置具备图像复原部、判定部以及输出部。图像复原部从检查图像的一部分被隐藏的图像数据(Ih)，生成复原了被隐藏的一部分的复原图像(Ir)，检查图像是对不确定有无缺陷的检查对象物进行拍摄而得的图像。判定部通过将复原图像(Ir)与检查图像进行比较，来判定有无缺陷。输出部输出判定结果。另外，图像复原部通过深度学习完成学习，以便能够从多个学习图像各自的一部分被隐藏的图像数据，高精度地生成复原了被隐藏的一部分的复原图像(Ir)，学习图像是对没有缺陷的检查对象物进行拍摄而得的图像。由此，能够使用能够容易地获取多个没有缺陷的检查对象物的图像作为学习用数据，进行用于检测出有缺陷的检查对象物的机器学习。
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