SEMI-PointRend: En mere nøjagtig og detaljeret analyse af halvlederdefekter i SEM-billeder

Tidsstempel: 10. marts 2023 kl. 7
Kildeknude: 2007275

Halvlederfejl kan have stor indflydelse på elektroniske enheders ydeevne. For at sikre, at disse defekter identificeres præcist og hurtigt, har forskere udviklet en ny metode kaldet SEMI-PointRend. Denne metode bruger en kombination af maskinlæring og billedbehandlingsteknikker til at detektere og analysere halvlederdefekter i scanning elektronmikroskop (SEM) billeder.

SEMI-PointRend-systemet er baseret på en deep learning-model, der er trænet til at genkende og klassificere forskellige typer af halvlederdefekter. Modellen trænes ved hjælp af et stort datasæt af SEM-billeder, der indeholder forskellige typer defekter. Når modellen er trænet, kan den bruges til at opdage og klassificere fejl i nye billeder. Systemet indeholder også en billedbehandlingskomponent, der bruges til at detektere og analysere fejlene i billederne.

SEMI-PointRend-systemet har flere fordele i forhold til traditionelle metoder til at detektere og analysere halvlederfejl. For det første er det mere nøjagtigt end traditionelle metoder, da det kan opdage og klassificere defekter mere præcist. For det andet er det hurtigere end traditionelle metoder, da det kan behandle billeder i realtid. Endelig er den mere detaljeret end traditionelle metoder, da den kan give detaljerede oplysninger om størrelsen, formen og placeringen af ​​defekterne.

Samlet set er SEMI-PointRend-systemet et kraftfuldt værktøj til præcist og hurtigt at detektere og analysere halvlederfejl i SEM-billeder. Dette system kan hjælpe ingeniører med at identificere og løse potentielle problemer med deres enheder hurtigere og mere effektivt, hvilket fører til forbedret ydeevne og pålidelighed.

Tidsstempel:

Mere fra Halvleder / Web3