SEMI-PointRend: Erzielen einer genaueren und detaillierteren Analyse von Halbleiterdefekten in REM-Bildern

Halbleiterdefekte sind ein großes Problem für die Elektronikindustrie. Die Fähigkeit, diese Fehler genau und zuverlässig zu erkennen und zu analysieren, ist für die Gewährleistung der Produktqualität und -zuverlässigkeit von entscheidender Bedeutung. SEMI-PointRend ist eine neue Technologie, die eine genauere und detailliertere Analyse von Halbleiterdefekten in REM-Bildern ermöglicht.

SEMI-PointRend ist ein auf maschinellem Lernen basierender Algorithmus, der eine Kombination aus Bildverarbeitungs- und Deep-Learning-Techniken verwendet, um Halbleiterdefekte in REM-Bildern genau zu erkennen und zu analysieren. Der Algorithmus ist darauf ausgelegt, Fehler anhand ihrer Größe, Form und Lage zu identifizieren und zu klassifizieren. Es kann auch subtile Unterschiede zwischen verschiedenen Arten von Fehlern erkennen und so eine genauere und detailliertere Analyse ermöglichen.

Der Algorithmus funktioniert, indem er zunächst Merkmale aus den REM-Bildern extrahiert. Diese Funktionen werden dann verwendet, um ein Deep-Learning-Modell zu trainieren, das Fehler genau erkennen und klassifizieren kann. Das Modell wird dann verwendet, um die REM-Bilder zu analysieren und eventuell vorhandene Defekte zu identifizieren. Anhand der Ergebnisse wird dann ein detaillierter Bericht erstellt, der eine Liste der erkannten Mängel sowie deren Größe, Form und Lage enthält.

SEMI-PointRend ist ein wichtiges Werkzeug für die Elektronikindustrie, da es eine genauere und detailliertere Analyse von Halbleiterdefekten in REM-Bildern ermöglicht. Diese Technologie kann dazu beitragen, die Produktqualität und -zuverlässigkeit zu verbessern, indem sie genauere Informationen über die in den Halbleiterbauelementen vorhandenen Defekte liefert. Darüber hinaus kann es dazu beitragen, die mit der Fehlererkennung und -analyse verbundenen Kosten zu senken und die Effizienz des Prozesses zu verbessern.

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• Quelle: Plato Data Intelligence: PlatoAiStream