تحسين تحليل عيوب أشباه الموصلات في صور SEM باستخدام SEMI-PointRenderer

تعتبر عيوب أشباه الموصلات عاملاً مهمًا في إنتاج المكونات الإلكترونية. يمكن أن تؤدي العيوب إلى انخفاض الأداء وزيادة التكاليف وحتى فشل المنتج. على هذا النحو، من المهم اكتشاف عيوب أشباه الموصلات وتحليلها بدقة لضمان جودة المنتج النهائي.

إحدى طرق تحليل عيوب أشباه الموصلات هي من خلال استخدام صور المجهر الإلكتروني الماسح (SEM). توفر صور SEM عرضًا تفصيليًا لسطح جهاز أشباه الموصلات، مما يسمح باكتشاف العيوب وتحليلها. ومع ذلك، فإن الطرق التقليدية لتحليل صور SEM تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب عمالة مكثفة.

ولمعالجة هذه المشكلة، طور الباحثون طريقة جديدة تسمى SEMI-PointRenderer. تستخدم هذه الطريقة مزيجًا من تقنيات الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي لاكتشاف عيوب أشباه الموصلات وتحليلها تلقائيًا في صور SEM. النظام قادر على تحديد أنواع مختلفة من العيوب، مثل الشقوق والفراغات وغيرها من الحالات الشاذة. ويمكنه أيضًا قياس حجم العيوب وشكلها وكذلك موقعها على سطح الجهاز.

لقد ثبت أن استخدام SEMI-PointRenderer يعمل على تحسين دقة وسرعة تحليل العيوب مقارنة بالطرق التقليدية. وهذا يمكن أن يؤدي إلى تحسين مراقبة الجودة وخفض التكاليف المرتبطة بإنتاج أشباه الموصلات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام النظام لتحديد مصادر الفشل المحتملة قبل إطلاق المنتج، مما يسمح باتخاذ إجراءات تصحيحية استباقية.

بشكل عام، يوفر SEMI-PointRenderer طريقة فعالة ودقيقة لتحليل عيوب أشباه الموصلات في صور SEM. وباستخدام هذا النظام، يمكن للمصنعين تحسين جودة منتجاتهم وخفض التكاليف المرتبطة بالإنتاج.

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