SEMI-PointTrend: SEM-piltide pooljuhtide defektide täpsem ja üksikasjalikum analüüs

Pooljuhtide defektid võivad elektroonikaseadmete jõudlust oluliselt mõjutada. Nende defektide täpse ja kiire tuvastamise tagamiseks on teadlased välja töötanud uue meetodi SEMI-PointRend. See meetod kasutab skaneeriva elektronmikroskoobi (SEM) kujutiste pooljuhtide defektide tuvastamiseks ja analüüsimiseks masinõppe ja pilditöötlustehnikate kombinatsiooni.

SEMI-PointRend süsteem põhineb süvaõppe mudelil, mis on koolitatud tuvastama ja klassifitseerima erinevat tüüpi pooljuhtide defekte. Mudelit koolitatakse, kasutades suurt SEM-piltide andmekogumit, mis sisaldab erinevat tüüpi defekte. Kui mudel on koolitatud, saab seda kasutada uute piltide defektide tuvastamiseks ja klassifitseerimiseks. Süsteem sisaldab ka pilditöötluskomponenti, mida kasutatakse piltide defektide tuvastamiseks ja analüüsimiseks.

SEMI-PointRend süsteemil on pooljuhtide defektide tuvastamise ja analüüsimise traditsiooniliste meetoditega võrreldes mitmeid eeliseid. Esiteks on see täpsem kui traditsioonilised meetodid, kuna suudab defekte täpsemalt tuvastada ja klassifitseerida. Teiseks on see kiirem kui traditsioonilised meetodid, kuna suudab pilte reaalajas töödelda. Lõpuks on see üksikasjalikum kui traditsioonilised meetodid, kuna see võib anda üksikasjalikku teavet defektide suuruse, kuju ja asukoha kohta.

Üldiselt on SEMI-PointRend süsteem võimas tööriist SEM-piltide pooljuhtide defektide täpseks ja kiireks tuvastamiseks ja analüüsimiseks. See süsteem võib aidata inseneridel tuvastada ja lahendada oma seadmetega seotud võimalikke probleeme kiiremini ja tõhusamalt, mis toob kaasa parema jõudluse ja töökindluse.

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