SEMI-PointRend: بهبود دقت و جزئیات در تجزیه و تحلیل نقص نیمه هادی تصاویر SEM

تجزیه و تحلیل نقص نیمه هادی تصاویر میکروسکوپ الکترونی روبشی (SEM) بخش مهمی از فرآیند تولید نیمه هادی است. توانایی تشخیص و شناسایی دقیق عیوب برای اطمینان از کیفیت و قابلیت اطمینان محصول نهایی ضروری است. پیشرفت‌های اخیر در یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر، توسعه الگوریتم‌های قدرتمندی را امکان‌پذیر کرده است که می‌توانند به طور خودکار نقص‌ها را در تصاویر SEM شناسایی و طبقه‌بندی کنند.

یکی از این الگوریتم‌ها SEMI-PointRend نام دارد که توسط محققان دانشگاه کالیفرنیا، برکلی توسعه داده شده است. این الگوریتم از ترکیبی از یادگیری عمیق و پردازش ابری نقطه ای برای شناسایی و طبقه بندی دقیق عیوب در تصاویر SEM استفاده می کند. این الگوریتم قادر است عیوب را با دقت و جزئیات بالا حتی در تصاویر با کنتراست کم یا وضوح پایین شناسایی و طبقه بندی کند.

این الگوریتم بدین صورت کار می کند که ابتدا تصویر SEM را به یک ابر نقطه ای تبدیل می کند که نمایشی سه بعدی از تصویر است. سپس ابر نقطه با استفاده از یک مدل یادگیری عمیق برای شناسایی و طبقه‌بندی عیوب پردازش می‌شود. این مدل بر روی مجموعه داده بزرگی از تصاویر SEM با عیوب شناخته شده آموزش داده شده است که به آن امکان می دهد حتی عیوب کوچک یا ظریف را به دقت شناسایی و طبقه بندی کند.

این الگوریتم بر روی انواع تصاویر SEM آزمایش شده است و نشان داده شده است که دقتی تا 99٪ دارد. این به طور قابل توجهی بالاتر از روش های سنتی تشخیص عیب است که معمولاً دقتی در حدود 80٪ دارند. علاوه بر این، الگوریتم قادر به تشخیص و طبقه بندی عیوب با جزئیات بالا است و امکان تجزیه و تحلیل دقیق تری از عیوب را فراهم می کند.

به طور کلی، SEMI-PointRend یک ابزار قدرتمند برای تشخیص و طبقه بندی دقیق عیوب در تصاویر SEM است. نشان داده شده است که به دقت و جزئیات بالایی دست می یابد، و آن را به ابزاری ارزشمند برای تولید کنندگان نیمه هادی تبدیل می کند. با توانایی تشخیص سریع و دقیق و طبقه بندی عیوب، می تواند به اطمینان از کیفیت و قابلیت اطمینان محصولات نیمه هادی 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