SEMI-PointRend : précision et détails améliorés dans l'analyse des défauts des semi-conducteurs des images SEM

L'analyse des défauts des semi-conducteurs sur les images au microscope électronique à balayage (MEB) est une partie essentielle du processus de fabrication des semi-conducteurs. La capacité de détecter et d’identifier avec précision les défauts est essentielle pour garantir la qualité et la fiabilité du produit final. Les progrès récents en matière d’apprentissage automatique et de vision par ordinateur ont permis le développement d’algorithmes puissants capables de détecter et de classer automatiquement les défauts dans les images SEM.

L’un de ces algorithmes s’appelle SEMI-PointRend, développé par des chercheurs de l’Université de Californie à Berkeley. Cet algorithme utilise une combinaison d'apprentissage profond et de traitement de nuages ​​de points pour détecter et classer avec précision les défauts dans les images SEM. L'algorithme est capable de détecter et de classer les défauts avec une grande précision et un niveau de détail élevé, même dans les images à faible contraste ou à faible résolution.

L'algorithme fonctionne en convertissant d'abord l'image SEM en un nuage de points, qui est une représentation 3D de l'image. Le nuage de points est ensuite traité à l'aide d'un modèle d'apprentissage profond pour détecter et classer les défauts. Le modèle est formé sur un vaste ensemble de données d'images SEM avec des défauts connus, ce qui lui permet de détecter et de classer avec précision même les défauts petits ou subtils.

L'algorithme a été testé sur une variété d'images SEM et s'est avéré atteindre une précision allant jusqu'à 99 %. C'est nettement plus élevé que les méthodes traditionnelles de détection des défauts, qui ont généralement une précision d'environ 80 %. De plus, l’algorithme est capable de détecter et de classer les défauts avec un niveau de détail élevé, permettant une analyse plus précise des défauts.

Dans l'ensemble, SEMI-PointRend est un outil puissant pour détecter et classer avec précision les défauts dans les images SEM. Il a été démontré qu’il permet d’atteindre une précision et un niveau de détail élevés, ce qui en fait un outil précieux pour les fabricants de semi-conducteurs. Grâce à sa capacité à détecter et à classer les défauts de manière rapide et précise, il peut contribuer à garantir la qualité et la fiabilité des produits semi-conducteurs.

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• Source : Platon Data Intelligence : PlatonAiStream