SEMI-PointTrend: Parannettu puolijohdevirheiden analyysi SEM-kuvissa

Puolijohteiden valmistuksen maailmassa vioilla voi olla valtava vaikutus laitteen suorituskykyyn. Sellaisenaan on tärkeää pystyä havaitsemaan ja analysoimaan nämä viat tarkasti, jotta voidaan varmistaa, että laite toimii oikein. SEMI-PointRend on uusi työkalu, joka on kehitetty auttamaan tässä tehtävässä.

SEMI-PointRend on parannettu analyysityökalu pyyhkäisyelektronimikroskoopin (SEM) kuvien puolijohdevirheille. Se käyttää koneoppimisalgoritmeja havaitsemaan ja luokittelemaan SEM-kuvien viat. Työkalu on suunniteltu nopeaksi ja tarkaksi, mikä mahdollistaa suurten kuvamäärien nopean analysoinnin. Se pystyy myös havaitsemaan vikoja sekä 2D- että 3D-kuvissa.

Työkalu toimii poimimalla ensin ominaisuuksia SEM-kuvista. Näitä ominaisuuksia käytetään sitten koneoppimismallin kouluttamiseen, jota sitten käytetään kuvien virheiden havaitsemiseen ja luokitteluun. Malli pystyy havaitsemaan laajan valikoiman vikoja, mukaan lukien aukot, halkeamat ja muut poikkeavuudet. Työkalu tarjoaa myös yksityiskohtaista tietoa jokaisesta viasta, kuten sen koosta ja muodosta.

SEMI-PointRendiä on testattu useilla erityyppisillä puolijohdelaitteilla ja sen on todettu olevan erittäin tarkka. Se pystyy myös havaitsemaan viat, jotka eivät välttämättä näy paljaalla silmällä, joten se on korvaamaton työkalu puolijohdevalmistajille.

Kaiken kaikkiaan SEMI-PointRend on tehokas työkalu SEM-kuvien puolijohdevirheiden analysointiin. Se on nopea, tarkka ja pystyy havaitsemaan monenlaisia ​​vikoja. Tämä tekee siitä korvaamattoman työkalun puolijohdevalmistajille, joiden on varmistettava, että heidän laitteensa toimivat kunnolla.

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