SEM-piltide pooljuhtide defektide analüüs SEMI-PointRendi abil: täpsem ja üksikasjalikum lähenemisviis

Pooljuhtide tööstus areneb ja täiustub pidevalt ning sellega kaasneb vajadus analüüsida pooljuhtide kujutiste defekte. SEMI-PointRend on uus lähenemisviis SEM-piltide defektide analüüsimiseks, mis annab täpsemaid ja üksikasjalikumaid tulemusi.

SEMI-PointRend on arvutinägemisel põhinev meetod SEM-piltide defektide analüüsimiseks. See kasutab kujutiste defektide tuvastamiseks ja klassifitseerimiseks pilditöötlustehnikate ja masinõppe algoritmide kombinatsiooni. Süsteem tuvastab esmalt pildil olevad vead, seejärel liigitab need tüübi järgi. See võimaldab defekte täpsemalt ja üksikasjalikumalt analüüsida.

Süsteem kasutab defektide tuvastamiseks pilditöötlustehnikate kombinatsiooni, nagu serva tuvastamine, funktsioonide eraldamine ja segmenteerimine. Seejärel kasutab see defektide klassifitseerimiseks masinõppe algoritme, näiteks tugivektori masinaid ja süvaõpet. See võimaldab defekte täpsemalt ja üksikasjalikumalt analüüsida.

Süsteemi on testitud mitmesuguste SEM-piltide peal ning see on leitud olevat täpsem ja üksikasjalikum kui traditsioonilised meetodid. See suudab tuvastada ja klassifitseerida defekte suurema täpsusega kui traditsioonilised meetodid, samuti on see võimeline tuvastama defekte, mis pole palja silmaga nähtavad.

SEMI-PointRend on võimas tööriist SEM-piltide defektide analüüsimiseks. See suudab anda täpsemaid ja üksikasjalikumaid tulemusi kui traditsioonilised meetodid ning suudab tuvastada ka defekte, mis pole palja silmaga nähtavad. See muudab selle pooljuhtide tööstusele hindamatuks tööriistaks, kuna see aitab tuvastada ja lahendada võimalikke probleeme enne, kui need muutuvad probleemiks.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: Platoni andmete luure: PlatoAiStream