SEMI-PointRend: تجزیه و تحلیل بهبود یافته عیوب نیمه هادی در تصاویر SEM

در دنیای تولید نیمه هادی ها، عیوب می تواند تاثیر زیادی بر عملکرد دستگاه داشته باشد. به این ترتیب، شناسایی و تجزیه و تحلیل دقیق این عیوب برای اطمینان از عملکرد صحیح دستگاه بسیار مهم است. SEMI-PointRend ابزار جدیدی است که برای کمک به این کار ایجاد شده است.

SEMI-PointRend یک ابزار تجزیه و تحلیل بهبود یافته برای نقص های نیمه هادی در تصاویر میکروسکوپ الکترونی روبشی (SEM) است. از الگوریتم های یادگیری ماشین برای شناسایی و طبقه بندی عیوب در تصاویر SEM استفاده می کند. این ابزار سریع و دقیق طراحی شده است و امکان تجزیه و تحلیل سریع تعداد زیادی از تصاویر را فراهم می کند. همچنین قادر به تشخیص عیوب در تصاویر دو بعدی و سه بعدی است.

این ابزار ابتدا با استخراج ویژگی ها از تصاویر SEM کار می کند. این ویژگی‌ها سپس برای آموزش یک مدل یادگیری ماشینی استفاده می‌شوند که سپس برای شناسایی و طبقه‌بندی عیوب در تصاویر استفاده می‌شود. این مدل قادر است طیف وسیعی از عیوب از جمله حفره ها، ترک ها و سایر ناهنجاری ها را تشخیص دهد. این ابزار همچنین اطلاعات دقیقی در مورد هر نقص، مانند اندازه و شکل آن ارائه می دهد.

SEMI-PointRend بر روی انواع مختلف دستگاه های نیمه هادی آزمایش شده است و دقت بالایی دارد. همچنین قادر به تشخیص عیوبی است که ممکن است با چشم غیر مسلح قابل مشاهده نباشند، و آن را به ابزاری ارزشمند برای تولیدکنندگان نیمه هادی تبدیل می کند.

به طور کلی، SEMI-PointRend یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل عیوب نیمه هادی در تصاویر SEM است. سریع، دقیق و قادر به تشخیص طیف وسیعی از عیوب است. این آن را به ابزاری ارزشمند برای تولیدکنندگان نیمه هادی تبدیل می کند که باید از عملکرد صحیح دستگاه هایشان اطمینان حاصل کنند.

• 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