SEM-kuvien puolijohdevikojen analyysi SEMI-PointRendillä: Tarkempi ja yksityiskohtaisempi lähestymistapa

Puolijohdeteollisuus kehittyy ja paranee jatkuvasti, ja sen mukana on tarve analysoida puolijohdekuvien vikoja. SEMI-PointRend on uusi lähestymistapa SEM-kuvien vikojen analysointiin, joka tarjoaa tarkempia ja yksityiskohtaisempia tuloksia.

SEMI-PointRend on tietokonenäköön perustuva menetelmä SEM-kuvien vikojen analysointiin. Se käyttää kuvankäsittelytekniikoiden ja koneoppimisalgoritmien yhdistelmää kuvien virheiden havaitsemiseen ja luokitteluun. Järjestelmä tunnistaa ensin kuvan viat ja luokittelee ne sitten niiden tyypin mukaan. Tämä mahdollistaa vikojen tarkemman ja yksityiskohtaisemman analyysin.

Järjestelmä käyttää yhdistelmää kuvankäsittelytekniikoita, kuten reunan havaitsemista, piirteiden poimimista ja segmentointia vikojen havaitsemiseen. Sen jälkeen se käyttää virheiden luokittelemiseen koneoppimisalgoritmeja, kuten tukivektorikoneita ja syväoppimista. Tämä mahdollistaa vikojen tarkemman ja yksityiskohtaisemman analyysin.

Järjestelmää on testattu useilla SEM-kuvilla, ja sen on todettu olevan perinteisiä menetelmiä tarkempi ja yksityiskohtaisempi. Se pystyy havaitsemaan ja luokittelemaan vikoja perinteisiä menetelmiä tarkemmalla tarkkuudella, ja se pystyy havaitsemaan myös vikoja, jotka eivät ole paljaalla silmällä nähtävissä.

SEMI-PointRend on tehokas työkalu SEM-kuvien vikojen analysointiin. Se pystyy tarjoamaan perinteisiä menetelmiä tarkempia ja yksityiskohtaisempia tuloksia, ja se pystyy myös havaitsemaan vikoja, jotka eivät näy paljaalla silmällä. Tämä tekee siitä korvaamattoman työkalun puolijohdeteollisuudelle, koska se voi auttaa tunnistamaan ja ratkaisemaan mahdolliset ongelmat ennen kuin niistä tulee ongelma.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• Lähde: Platon Data Intelligence: PlatoAiStream