erer تجزیه و تحلیل بهبود یافته عیوب نیمه هادی در تصاویر SEM با استفاده از SEMI-PointRenderer

نقص های نیمه هادی عامل مهمی در تولید قطعات الکترونیکی است. نقص می تواند منجر به کاهش عملکرد، افزایش هزینه ها و حتی خرابی محصول شود. به این ترتیب، تشخیص و تجزیه و تحلیل دقیق عیوب نیمه هادی برای اطمینان از کیفیت محصول نهایی مهم است.

یکی از راه های تجزیه و تحلیل عیوب نیمه هادی، استفاده از تصاویر میکروسکوپ الکترونی روبشی (SEM) است. تصاویر SEM نمای دقیقی از سطح یک دستگاه نیمه هادی ارائه می دهند که امکان تشخیص و تجزیه و تحلیل عیوب را فراهم می کند. با این حال، روش های سنتی تجزیه و تحلیل تصاویر SEM زمان بر و کار فشرده هستند.

برای رفع این مشکل، محققان روش جدیدی به نام SEMI-PointRenderer ایجاد کرده اند. این روش از ترکیبی از تکنیک های بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین برای شناسایی و تجزیه و تحلیل خودکار عیوب نیمه هادی در تصاویر SEM استفاده می کند. این سیستم قادر است انواع مختلف عیوب مانند ترک ها، حفره ها و سایر ناهنجاری ها را شناسایی کند. همچنین می تواند اندازه و شکل عیوب و همچنین محل آنها را روی سطح دستگاه اندازه گیری کند.

نشان داده شده است که استفاده از SEMI-PointRenderer باعث بهبود دقت و سرعت تجزیه و تحلیل عیب در مقایسه با روش های سنتی می شود. این می تواند منجر به بهبود کنترل کیفیت و کاهش هزینه های مرتبط با تولید نیمه هادی شود. علاوه بر این، این سیستم می تواند برای شناسایی منابع بالقوه خرابی قبل از عرضه محصول مورد استفاده قرار گیرد و امکان انجام اقدامات اصلاحی پیشگیرانه را فراهم می کند.

به طور کلی، SEMI-PointRenderer یک روش کارآمد و دقیق برای تجزیه و تحلیل نقص های نیمه هادی در تصاویر SEM ارائه می دهد. با استفاده از این سیستم تولیدکنندگان می توانند کیفیت محصولات خود را بهبود بخشند و هزینه های مربوط به تولید را کاهش دهند.

• 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