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

Analisis cacat semikonduktor pada gambar pemindaian mikroskop elektron (SEM) adalah bagian penting dari proses pembuatan semikonduktor. Kemampuan untuk mendeteksi dan mengidentifikasi cacat secara akurat sangat penting untuk memastikan kualitas dan keandalan produk akhir. Kemajuan terkini dalam pembelajaran mesin dan visi komputer telah memungkinkan pengembangan algoritme canggih yang dapat secara otomatis mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat pada gambar SEM.

Salah satu algoritma tersebut disebut SEMI-PointRend, yang dikembangkan oleh para peneliti di University of California, Berkeley. Algoritme ini menggunakan kombinasi pembelajaran mendalam dan pemrosesan point cloud untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat pada gambar SEM secara akurat. Algoritme tersebut mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat dengan akurasi dan detail tinggi, bahkan pada gambar dengan kontras rendah atau resolusi rendah.

Algoritma ini bekerja dengan terlebih dahulu mengubah gambar SEM menjadi point cloud, yang merupakan representasi 3D dari gambar tersebut. Point cloud tersebut kemudian diproses menggunakan model pembelajaran mendalam untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat. Model ini dilatih pada kumpulan data besar gambar SEM dengan cacat yang diketahui, sehingga memungkinkan model mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat kecil atau halus sekalipun secara akurat.

Algoritma tersebut telah diuji pada berbagai gambar SEM dan terbukti mencapai akurasi hingga 99%. Ini jauh lebih tinggi dibandingkan metode deteksi cacat tradisional, yang biasanya memiliki akurasi sekitar 80%. Selain itu, algoritme ini mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat dengan sangat detail, sehingga memungkinkan analisis cacat yang lebih akurat.

Secara keseluruhan, SEMI-PointRend adalah alat yang ampuh untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat pada gambar SEM secara akurat. Telah terbukti mencapai akurasi dan detail yang tinggi, menjadikannya alat yang sangat berharga bagi produsen semikonduktor. Dengan kemampuannya mendeteksi dan mengklasifikasikan cacat dengan cepat dan akurat, ini dapat membantu memastikan kualitas dan keandalan produk semikonduktor.

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