SEMI-PointRend: Tarkempi ja yksityiskohtaisempi analyysi puolijohdevirheistä SEM-kuvissa

Puolijohdevaurioilla voi olla suuri vaikutus elektronisten laitteiden suorituskykyyn. Varmistaakseen, että nämä viat tunnistetaan tarkasti ja nopeasti, tutkijat ovat kehittäneet uuden menetelmän nimeltä SEMI-PointRend. Tämä menetelmä käyttää koneoppimis- ja kuvankäsittelytekniikoiden yhdistelmää skannaavien elektronimikroskooppien (SEM) kuvien puolijohdevirheiden havaitsemiseen ja analysoimiseen.

SEMI-PointRend-järjestelmä perustuu syväoppimismalliin, joka on koulutettu tunnistamaan ja luokittelemaan erilaisia ​​puolijohdevirheitä. Malli on koulutettu käyttämällä suurta tietojoukkoa SEM-kuvia, jotka sisältävät erilaisia ​​​​vikoja. Kun malli on koulutettu, sitä voidaan käyttää uusien kuvien vikojen havaitsemiseen ja luokitteluun. Järjestelmä sisältää myös kuvankäsittelykomponentin, jonka avulla havaitaan ja analysoidaan kuvien viat.

SEMI-PointRend-järjestelmällä on useita etuja verrattuna perinteisiin puolijohdevikojen havaitsemis- ja analysointimenetelmiin. Ensinnäkin se on tarkempi kuin perinteiset menetelmät, koska se pystyy havaitsemaan ja luokittelemaan viat tarkemmin. Toiseksi se on nopeampi kuin perinteiset menetelmät, koska se voi käsitellä kuvia reaaliajassa. Lopuksi se on yksityiskohtaisempi kuin perinteiset menetelmät, koska se voi antaa yksityiskohtaista tietoa vikojen koosta, muodosta ja sijainnista.

Kaiken kaikkiaan SEMI-PointRend-järjestelmä on tehokas työkalu SEM-kuvien puolijohdevirheiden tarkkaan ja nopeaan havaitsemiseen ja analysointiin. Tämä järjestelmä voi auttaa insinöörejä tunnistamaan ja ratkaisemaan mahdolliset laitteidensa ongelmat nopeammin ja tehokkaammin, mikä parantaa suorituskykyä ja luotettavuutta.

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