تحليل عيوب أشباه الموصلات في صور SEM باستخدام SEMI-PointRend: نهج أكثر دقة وتفصيلاً

تتطور صناعة أشباه الموصلات وتتحسن باستمرار ، ومعها الحاجة إلى تحليل العيوب في صور أشباه الموصلات. SEMI-PointRend هي طريقة جديدة لتحليل العيوب في صور SEM التي توفر نتائج أكثر دقة وتفصيلاً.

SEMI-PointRend هي طريقة قائمة على رؤية الكمبيوتر لتحليل العيوب في صور SEM. يستخدم مزيجًا من تقنيات معالجة الصور وخوارزميات التعلم الآلي لاكتشاف وتصنيف العيوب في الصور. يكتشف النظام أولاً العيوب الموجودة في الصورة ، ثم يصنفها وفقًا لنوعها. هذا يسمح بتحليل أكثر دقة وتفصيلاً للعيوب.

يستخدم النظام مجموعة من تقنيات معالجة الصور مثل اكتشاف الحواف واستخراج الميزات والتجزئة لاكتشاف العيوب. ثم يستخدم خوارزميات التعلم الآلي مثل آلات المتجهات الداعمة والتعلم العميق لتصنيف العيوب. هذا يسمح بتحليل أكثر دقة وتفصيلاً للعيوب.

تم اختبار النظام على مجموعة متنوعة من صور SEM ووجد أنه أكثر دقة وتفصيلاً من الطرق التقليدية. إنه قادر على اكتشاف العيوب وتصنيفها بدقة أعلى من الطرق التقليدية ، كما أنه قادر على اكتشاف العيوب غير المرئية بالعين المجردة.

SEMI-PointRend هي أداة قوية لتحليل العيوب في صور SEM. إنه قادر على تقديم نتائج أكثر دقة وتفصيلاً من الطرق التقليدية ، كما أنه قادر على اكتشاف العيوب غير المرئية للعين المجردة. وهذا يجعلها أداة لا تقدر بثمن لصناعة أشباه الموصلات ، حيث يمكن أن تساعد في تحديد المشكلات المحتملة ومعالجتها قبل أن تصبح مشكلة.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر: ذكاء بيانات أفلاطون: أفلاطونايستريم