SEMI-PointRend: تحليل محسّن لعيوب أشباه الموصلات في صور SEM

في عالم تصنيع أشباه الموصلات، يمكن أن يكون للعيوب تأثير كبير على أداء الجهاز. على هذا النحو، من المهم أن تكون قادرًا على اكتشاف هذه العيوب وتحليلها بدقة للتأكد من أن الجهاز يعمل بشكل صحيح. SEMI-PointRend هي أداة جديدة تم تطويرها للمساعدة في هذه المهمة.

SEMI-PointRend هي أداة تحليل محسنة لعيوب أشباه الموصلات في مسح صور المجهر الإلكتروني (SEM). ويستخدم خوارزميات التعلم الآلي لاكتشاف وتصنيف العيوب في صور SEM. تم تصميم الأداة لتكون سريعة ودقيقة، مما يسمح بتحليل سريع لعدد كبير من الصور. كما أنه قادر على اكتشاف العيوب في الصور ثنائية وثلاثية الأبعاد.

تعمل الأداة أولاً عن طريق استخراج الميزات من صور SEM. يتم بعد ذلك استخدام هذه الميزات لتدريب نموذج التعلم الآلي الذي يتم استخدامه بعد ذلك لاكتشاف العيوب في الصور وتصنيفها. النموذج قادر على اكتشاف مجموعة واسعة من العيوب، بما في ذلك الفراغات والشقوق وغيرها من الحالات الشاذة. توفر الأداة أيضًا معلومات تفصيلية حول كل عيب، مثل حجمه وشكله.

تم اختبار SEMI-PointRend على مجموعة متنوعة من الأنواع المختلفة من أجهزة أشباه الموصلات وتبين أنه دقيق للغاية. كما أنه قادر على اكتشاف العيوب التي قد لا تكون مرئية بالعين المجردة، مما يجعله أداة لا تقدر بثمن لمصنعي أشباه الموصلات.

بشكل عام، يعد SEMI-PointRend أداة قوية لتحليل عيوب أشباه الموصلات في صور SEM. إنه سريع ودقيق وقادر على اكتشاف مجموعة واسعة من العيوب. وهذا يجعلها أداة لا تقدر بثمن لمصنعي أشباه الموصلات الذين يحتاجون إلى التأكد من أن أجهزتهم تعمل بشكل صحيح.

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