ererParannettu puolijohdevirheiden analyysi SEM-kuvissa SEMI-PointRendererillä

Puolijohdevirheet ovat tärkeä tekijä elektroniikkakomponenttien tuotannossa. Viat voivat johtaa suorituskyvyn heikkenemiseen, kustannusten nousuun ja jopa tuotevirheisiin. Sellaisenaan on tärkeää havaita ja analysoida puolijohdevirheet tarkasti lopputuotteen laadun varmistamiseksi.

Yksi tapa analysoida puolijohdevirheitä on käyttää pyyhkäisyelektronimikroskooppia (SEM) kuvia. SEM-kuvat tarjoavat yksityiskohtaisen kuvan puolijohdelaitteen pinnasta, mikä mahdollistaa vikojen havaitsemisen ja analysoinnin. Perinteiset SEM-kuvien analysointimenetelmät ovat kuitenkin aikaa vieviä ja työvoimavaltaisia.

Tämän ongelman ratkaisemiseksi tutkijat ovat kehittäneet uuden menetelmän nimeltä SEMI-PointRenderer. Tämä menetelmä käyttää tietokonenäön ja koneoppimistekniikoiden yhdistelmää automaattisesti havaitsemaan ja analysoimaan puolijohdeviat SEM-kuvissa. Järjestelmä pystyy tunnistamaan erityyppisiä vikoja, kuten halkeamia, aukkoja ja muita poikkeavuuksia. Se voi myös mitata vikojen koon ja muodon sekä niiden sijainnin laitteen pinnalla.

SEMI-PointRendererin käytön on osoitettu parantavan vian analysoinnin tarkkuutta ja nopeutta perinteisiin menetelmiin verrattuna. Tämä voi johtaa parempaan laadunvalvontaan ja puolijohteiden tuotantoon liittyvien kustannusten alenemiseen. Lisäksi järjestelmän avulla voidaan tunnistaa mahdolliset vikalähteet ennen tuotteen julkaisua, mikä mahdollistaa ennakoivien korjaavien toimenpiteiden toteuttamisen.

Kaiken kaikkiaan SEMI-PointRenderer tarjoaa tehokkaan ja tarkan tavan analysoida puolijohdevirheitä SEM-kuvissa. Järjestelmän avulla valmistajat voivat parantaa tuotteidensa laatua ja vähentää tuotantokustannuksia.

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