SEMI-PointRend: Mencapai Peningkatan Akurasi dan Detail dalam Analisis Cacat Semikonduktor dari Gambar SEM

Analisis cacat semikonduktor merupakan bagian penting dari proses pembuatan sirkuit terpadu. Cacat dapat menyebabkan berbagai masalah, mulai dari penurunan kinerja hingga kegagalan total pada perangkat. Untuk memastikan bahwa produk dengan kualitas terbaik dihasilkan, diperlukan metode yang andal dan akurat dalam mendeteksi dan menganalisis cacat. SEMI-PointRend adalah teknologi baru yang memungkinkan peningkatan akurasi dan detail dalam analisis cacat semikonduktor dari pemindaian gambar mikroskop elektron (SEM).

SEMI-PointRend adalah sistem pemrosesan gambar berbasis pembelajaran mesin yang menggunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk mendeteksi dan menganalisis cacat pada perangkat semikonduktor. Ini dirancang untuk digunakan dengan gambar SEM, yang memberikan resolusi lebih tinggi daripada mikroskop optik tradisional. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mendalam, SEMI-PointRend mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat dengan akurasi dan detail lebih tinggi dibandingkan metode tradisional.

Sistem bekerja dengan terlebih dahulu mengekstraksi fitur dari citra SEM. Fitur-fitur ini kemudian digunakan untuk melatih model pembelajaran mendalam, yang kemudian digunakan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat pada gambar. Model ini dilatih menggunakan kumpulan data besar gambar SEM dengan cacat yang diketahui, yang memungkinkan model mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat secara akurat bahkan pada gambar dengan kontras rendah atau rasio signal-to-noise rendah.

SEMI-PointRend telah diuji pada berbagai perangkat semikonduktor berbeda, termasuk chip, wafer, dan paket. Dalam semua kasus, metode ini mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat dengan akurasi lebih tinggi dibandingkan metode tradisional. Selain itu, sistem ini mampu mendeteksi cacat yang tidak terlihat oleh mata manusia, sehingga memungkinkan dilakukannya analisis cacat yang lebih menyeluruh.

Secara keseluruhan, SEMI-PointRend adalah alat yang efektif untuk meningkatkan akurasi dan detail dalam analisis cacat semikonduktor dari gambar SEM. Dengan menggunakan algoritme pembelajaran mendalam, metode ini mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat dengan akurasi lebih tinggi dibandingkan metode tradisional, sehingga memungkinkan analisis cacat yang lebih menyeluruh. Teknologi ini dapat membantu memastikan bahwa produk dengan kualitas terbaik dihasilkan, sehingga menghasilkan peningkatan kinerja dan keandalan perangkat semikonduktor.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: Intelijen Data Plato: PlatoAiStream