SEMI-PointRend: Verbesserte Analyse von Halbleiterdefekten in REM-Bildern

In der Welt der Halbleiterfertigung können Defekte einen enormen Einfluss auf die Leistung des Geräts haben. Daher ist es wichtig, diese Defekte genau erkennen und analysieren zu können, um sicherzustellen, dass das Gerät ordnungsgemäß funktioniert. SEMI-PointRend ist ein neues Tool, das entwickelt wurde, um bei dieser Aufgabe zu helfen.

SEMI-PointRend ist ein verbessertes Analysetool für Halbleiterdefekte in Rasterelektronenmikroskop-Bildern (REM). Es verwendet maschinelle Lernalgorithmen, um Fehler in REM-Bildern zu erkennen und zu klassifizieren. Das Tool wurde entwickelt, um schnell und genau zu sein und eine schnelle Analyse einer großen Anzahl von Bildern zu ermöglichen. Es ist auch in der Lage, Fehler in 2D- und 3D-Bildern zu erkennen.

Das Tool funktioniert, indem es zunächst Merkmale aus den SEM-Bildern extrahiert. Diese Merkmale werden dann verwendet, um ein maschinelles Lernmodell zu trainieren, das dann verwendet wird, um Fehler in den Bildern zu erkennen und zu klassifizieren. Das Modell ist in der Lage, eine Vielzahl von Defekten zu erkennen, darunter Hohlräume, Risse und andere Anomalien. Das Tool liefert außerdem detaillierte Informationen zu jedem Defekt, wie z. B. Größe und Form.

SEMI-PointRend wurde auf einer Vielzahl verschiedener Arten von Halbleitergeräten getestet und hat sich als sehr genau erwiesen. Es ist auch in der Lage, Defekte zu erkennen, die mit bloßem Auge möglicherweise nicht sichtbar sind, was es zu einem unschätzbaren Werkzeug für Halbleiterhersteller macht.

Insgesamt ist SEMI-PointRend ein leistungsstarkes Werkzeug zur Analyse von Halbleiterdefekten in REM-Bildern. Es ist schnell, genau und in der Lage, eine Vielzahl von Fehlern zu erkennen. Dies macht es zu einem unschätzbaren Werkzeug für Halbleiterhersteller, die sicherstellen müssen, dass ihre Geräte ordnungsgemäß funktionieren.

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• Quelle: Plato Data Intelligence: PlatoAiStream