SEMI-PointRend : obtenir une analyse plus précise et détaillée des défauts des semi-conducteurs dans les images SEM

Les défauts des semi-conducteurs constituent une préoccupation majeure pour l’industrie électronique. La capacité à détecter et analyser ces défauts avec précision et fiabilité est essentielle pour garantir la qualité et la fiabilité des produits. SEMI-PointRend est une nouvelle technologie qui permet une analyse plus précise et détaillée des défauts des semi-conducteurs dans les images SEM.

SEMI-PointRend est un algorithme basé sur l'apprentissage automatique qui utilise une combinaison de techniques de traitement d'image et d'apprentissage profond pour détecter et analyser avec précision les défauts des semi-conducteurs dans les images SEM. L'algorithme est conçu pour identifier et classer les défauts en fonction de leur taille, de leur forme et de leur emplacement. Il peut également détecter des différences subtiles entre différents types de défauts, permettant ainsi une analyse plus précise et détaillée.

L'algorithme fonctionne en extrayant d'abord les caractéristiques des images SEM. Ces fonctionnalités sont ensuite utilisées pour former un modèle d’apprentissage profond capable de détecter et de classer avec précision les défauts. Le modèle est ensuite utilisé pour analyser les images SEM et identifier les défauts présents. Les résultats sont ensuite utilisés pour générer un rapport détaillé comprenant une liste des défauts détectés, leur taille, leur forme et leur emplacement.

SEMI-PointRend est un outil important pour l'industrie électronique car il permet une analyse plus précise et détaillée des défauts des semi-conducteurs dans les images SEM. Cette technologie peut contribuer à améliorer la qualité et la fiabilité des produits en fournissant des informations plus précises sur les défauts présents dans les dispositifs semi-conducteurs. De plus, cela peut contribuer à réduire les coûts associés à la détection et à l’analyse des défauts, ainsi qu’à améliorer l’efficacité du processus.

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• Source : Platon Data Intelligence : PlatonAiStream