SEMI-PointRend: تحليل أكثر دقة وتفصيلاً لعيوب أشباه الموصلات في صور SEM

يمكن أن يكون لعيوب أشباه الموصلات تأثير كبير على أداء الأجهزة الإلكترونية. ولضمان تحديد هذه العيوب بدقة وسرعة، طور الباحثون طريقة جديدة تسمى SEMI-PointRend. تستخدم هذه الطريقة مزيجًا من تقنيات التعلم الآلي ومعالجة الصور لاكتشاف وتحليل عيوب أشباه الموصلات في مسح صور المجهر الإلكتروني (SEM).

يعتمد نظام SEMI-PointRend على نموذج التعلم العميق الذي تم تدريبه للتعرف على أنواع مختلفة من عيوب أشباه الموصلات وتصنيفها. يتم تدريب النموذج باستخدام مجموعة بيانات كبيرة من صور SEM التي تحتوي على أنواع مختلفة من العيوب. بمجرد تدريب النموذج، يمكن استخدامه لاكتشاف وتصنيف العيوب في الصور الجديدة. يتضمن النظام أيضًا مكونًا لمعالجة الصور يستخدم لاكتشاف العيوب الموجودة في الصور وتحليلها.

يتمتع نظام SEMI-PointRend بالعديد من المزايا مقارنة بالطرق التقليدية لاكتشاف عيوب أشباه الموصلات وتحليلها. أولاً، أنها أكثر دقة من الطرق التقليدية، حيث يمكنها اكتشاف العيوب وتصنيفها بدقة أكبر. ثانيًا، إنها أسرع من الطرق التقليدية، حيث يمكنها معالجة الصور في الوقت الفعلي. وأخيرًا، فهي أكثر تفصيلاً من الطرق التقليدية، حيث يمكنها توفير معلومات مفصلة حول حجم العيوب وشكلها وموقعها.

بشكل عام، يعد نظام SEMI-PointRend أداة قوية لاكتشاف وتحليل عيوب أشباه الموصلات في صور SEM بدقة وسرعة. يمكن أن يساعد هذا النظام المهندسين على تحديد المشكلات المحتملة في أجهزتهم ومعالجتها بسرعة وكفاءة أكبر، مما يؤدي إلى تحسين الأداء والموثوقية.

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