SEMI-PointRend: Analisis Cacat Semikonduktor yang Lebih Akurat dan Terperinci pada Gambar SEM

Stempel Waktu: 10 Maret 2023 7
Node Sumber: 2007275

Cacat semikonduktor dapat berdampak besar pada kinerja perangkat elektronik. Untuk memastikan cacat ini teridentifikasi secara akurat dan cepat, para peneliti telah mengembangkan metode baru yang disebut SEMI-PointRend. Metode ini menggunakan kombinasi pembelajaran mesin dan teknik pemrosesan gambar untuk mendeteksi dan menganalisis cacat semikonduktor pada gambar pemindaian mikroskop elektron (SEM).

Sistem SEMI-PointRend didasarkan pada model pembelajaran mendalam yang dilatih untuk mengenali dan mengklasifikasikan berbagai jenis cacat semikonduktor. Model dilatih menggunakan kumpulan data besar berupa gambar SEM yang berisi berbagai jenis cacat. Setelah model dilatih, model tersebut dapat digunakan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat pada gambar baru. Sistem ini juga mencakup komponen pemrosesan gambar yang digunakan untuk mendeteksi dan menganalisis cacat pada gambar.

Sistem SEMI-PointRend memiliki beberapa keunggulan dibandingkan metode tradisional untuk mendeteksi dan menganalisis cacat semikonduktor. Pertama, metode ini lebih akurat dibandingkan metode tradisional karena dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat dengan lebih tepat. Kedua, ini lebih cepat dibandingkan metode tradisional karena dapat memproses gambar secara real-time. Terakhir, metode ini lebih rinci dibandingkan metode tradisional, karena dapat memberikan informasi rinci tentang ukuran, bentuk, dan lokasi cacat.

Secara keseluruhan, sistem SEMI-PointRend adalah alat yang ampuh untuk mendeteksi dan menganalisis cacat semikonduktor pada gambar SEM secara akurat dan cepat. Sistem ini dapat membantu para insinyur mengidentifikasi dan mengatasi potensi masalah pada perangkat mereka dengan lebih cepat dan efisien, sehingga menghasilkan peningkatan kinerja dan keandalan.

Stempel Waktu:

Lebih dari Semikonduktor / Web3