SEMI-PointTrend: SEM-piltide pooljuhtide defektide analüüsi täiustatud täpsus ja detailid

Skaneeriva elektronmikroskoobi (SEM) kujutiste pooljuhtide defektide analüüs on pooljuhtide tootmisprotsessi oluline osa. Võimalus defekte täpselt avastada ja tuvastada on lõpptoote kvaliteedi ja töökindluse tagamiseks hädavajalik. Hiljutised edusammud masinõppes ja arvutinägemises on võimaldanud välja töötada võimsaid algoritme, mis suudavad automaatselt tuvastada ja klassifitseerida SEM-piltide defekte.

Üks selline algoritm kannab nime SEMI-PointRend, mille töötasid välja California ülikooli Berkeley teadlased. See algoritm kasutab SEM-piltide defektide täpseks tuvastamiseks ja klassifitseerimiseks süvaõppe ja punktipilvetöötluse kombinatsiooni. Algoritm suudab tuvastada ja klassifitseerida defekte suure täpsuse ja detailsusega isegi madala kontrastsusega või madala eraldusvõimega piltidel.

Algoritm töötab nii, et esmalt teisendab SEM-kujutise punktipilveks, mis on pildi 3D-esitus. Seejärel töödeldakse punktipilve sügava õppimismudeli abil, et tuvastada ja klassifitseerida defektid. Mudelit õpetatakse suurel hulgal teadaolevate defektidega SEM-piltide andmekogul, mis võimaldab sellel täpselt tuvastada ja klassifitseerida isegi väikseid või peeneid defekte.

Algoritmi on testitud erinevatel SEM-piltidel ja on näidatud, et see saavutab kuni 99% täpsuse. See on oluliselt kõrgem kui traditsioonilised defektide tuvastamise meetodid, mille täpsus on tavaliselt umbes 80%. Lisaks suudab algoritm tuvastada ja klassifitseerida defekte suure detailsusega, mis võimaldab defekte täpsemalt analüüsida.

Üldiselt on SEMI-PointRend võimas tööriist SEM-piltide defektide täpseks tuvastamiseks ja klassifitseerimiseks. On näidatud, et see saavutab suure täpsuse ja detailsuse, muutes selle hindamatuks tööriistaks pooljuhtide tootjatele. Tänu oma võimele kiiresti ja täpselt defekte tuvastada ja klassifitseerida aitab see tagada pooljuhttoodete kvaliteedi ja töökindluse.

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