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

Stempel Waktu: 10 Maret 2023 7
Node Sumber: 2005960

Cacat semikonduktor menjadi perhatian utama industri elektronik. Kemampuan untuk mendeteksi dan menganalisis cacat ini secara akurat dan andal sangat penting untuk memastikan kualitas dan keandalan produk. SEMI-PointRend adalah teknologi baru yang memungkinkan analisis cacat semikonduktor pada gambar SEM secara lebih akurat dan mendetail.

SEMI-PointRend adalah algoritma berbasis pembelajaran mesin yang menggunakan kombinasi pemrosesan gambar dan teknik pembelajaran mendalam untuk mendeteksi dan menganalisis cacat semikonduktor pada gambar SEM secara akurat. Algoritme ini dirancang untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan cacat berdasarkan ukuran, bentuk, dan lokasinya. Ini juga dapat mendeteksi perbedaan halus antara berbagai jenis cacat, sehingga memungkinkan analisis yang lebih akurat dan terperinci.

Algoritma ini bekerja dengan terlebih dahulu mengekstraksi fitur dari gambar SEM. Fitur-fitur ini kemudian digunakan untuk melatih model pembelajaran mendalam yang dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat secara akurat. Model tersebut kemudian digunakan untuk menganalisis gambar SEM dan mengidentifikasi setiap cacat yang ada. Hasilnya kemudian digunakan untuk menghasilkan laporan rinci yang mencakup daftar cacat yang terdeteksi, ukuran, bentuk, dan lokasinya.

SEMI-PointRend adalah alat penting bagi industri elektronik karena memungkinkan analisis cacat semikonduktor pada gambar SEM secara lebih akurat dan mendetail. Teknologi ini dapat membantu meningkatkan kualitas dan keandalan produk dengan memberikan informasi yang lebih akurat tentang cacat yang ada pada perangkat semikonduktor. Selain itu, hal ini dapat membantu mengurangi biaya yang terkait dengan deteksi dan analisis cacat, serta meningkatkan efisiensi proses.

Stempel Waktu:

Lebih dari Semikonduktor / Web3