SEMI-PointRend: تجزیه و تحلیل دقیق تر و دقیق تر از نقص های نیمه هادی در تصاویر SEM

نقص های نیمه هادی می تواند تأثیر زیادی بر عملکرد دستگاه های الکترونیکی داشته باشد. برای اطمینان از شناسایی دقیق و سریع این عیوب، محققان روش جدیدی به نام SEMI-PointRend توسعه داده اند. این روش از ترکیبی از تکنیک های یادگیری ماشین و پردازش تصویر برای شناسایی و تجزیه و تحلیل عیوب نیمه هادی در تصاویر میکروسکوپ الکترونی روبشی (SEM) استفاده می کند.

سیستم SEMI-PointRend مبتنی بر یک مدل یادگیری عمیق است که برای تشخیص و طبقه بندی انواع مختلف عیوب نیمه هادی آموزش دیده است. این مدل با استفاده از مجموعه داده های بزرگی از تصاویر SEM که شامل انواع مختلفی از نقص ها هستند، آموزش داده شده است. پس از آموزش مدل، می توان از آن برای شناسایی و طبقه بندی عیوب در تصاویر جدید استفاده کرد. این سیستم همچنین شامل یک جزء پردازش تصویر است که برای شناسایی و تجزیه و تحلیل نقص در تصاویر استفاده می شود.

سیستم SEMI-PointRend نسبت به روش های سنتی برای تشخیص و تجزیه و تحلیل عیوب نیمه هادی مزایای متعددی دارد. اولاً، از روش‌های سنتی دقیق‌تر است، زیرا می‌تواند عیوب را با دقت بیشتری شناسایی و طبقه‌بندی کند. دوم، سریع‌تر از روش‌های سنتی است، زیرا می‌تواند تصاویر را در زمان واقعی پردازش کند. در نهایت، جزئیات بیشتری نسبت به روش های سنتی دارد، زیرا می تواند اطلاعات دقیقی در مورد اندازه، شکل و محل عیوب ارائه دهد.

به طور کلی، سیستم SEMI-PointRend ابزار قدرتمندی برای تشخیص و تجزیه و تحلیل دقیق و سریع عیوب نیمه هادی در تصاویر SEM است. این سیستم می‌تواند به مهندسان کمک کند تا مشکلات احتمالی دستگاه‌های خود را سریع‌تر و کارآمدتر شناسایی کرده و به آنها رسیدگی کنند، که منجر به بهبود عملکرد و قابلیت اطمینان می‌شود.

• 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