تجزیه و تحلیل عیوب نیمه هادی در تصاویر SEM با استفاده از SEMI-PointRend: رویکرد دقیق تر و دقیق تر

صنعت نیمه هادی ها به طور مداوم در حال پیشرفت و بهبود است و به همراه آن نیاز به تجزیه و تحلیل عیوب در تصاویر نیمه هادی است. SEMI-PointRend یک رویکرد جدید برای تجزیه و تحلیل نقص در تصاویر SEM است که نتایج دقیق و دقیق تری را ارائه می دهد.

SEMI-PointRend یک روش مبتنی بر بینایی کامپیوتری برای تجزیه و تحلیل عیوب در تصاویر SEM است. از ترکیبی از تکنیک های پردازش تصویر و الگوریتم های یادگیری ماشین برای شناسایی و طبقه بندی عیوب در تصاویر استفاده می کند. این سیستم ابتدا عیوب تصویر را تشخیص می دهد، سپس آنها را بر اساس نوع آنها طبقه بندی می کند. این امکان تجزیه و تحلیل دقیق تر و دقیق تر عیوب را فراهم می کند.

این سیستم از ترکیبی از تکنیک های پردازش تصویر مانند تشخیص لبه، استخراج ویژگی و بخش بندی برای تشخیص عیوب استفاده می کند. سپس از الگوریتم های یادگیری ماشینی مانند ماشین های بردار پشتیبانی و یادگیری عمیق برای طبقه بندی عیوب استفاده می کند. این امکان تجزیه و تحلیل دقیق تر و دقیق تر عیوب را فراهم می کند.

این سیستم بر روی انواع تصاویر SEM آزمایش شده است و مشخص شده است که دقیق تر و دقیق تر از روش های سنتی است. قادر به تشخیص و طبقه بندی عیوب با دقت بالاتری نسبت به روش های سنتی است و همچنین قادر به تشخیص عیوب غیرمسلح است.

SEMI-PointRend یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل عیوب در تصاویر SEM است. قادر است نتایج دقیق و دقیق تری نسبت به روش های سنتی ارائه دهد و همچنین قادر به تشخیص عیوب غیرمسلح است. این آن را به ابزاری ارزشمند برای صنعت نیمه هادی تبدیل می کند، زیرا می تواند به شناسایی و رسیدگی به مسائل بالقوه قبل از تبدیل شدن به یک مشکل کمک کند.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• منبع: افلاطون داده هوش: PlatoAiStream