Analisi più accurata e dettagliata dei difetti dei semiconduttori nelle immagini SEM utilizzando SEMI-PointRend

Analisi più accurata e dettagliata dei difetti dei semiconduttori nelle immagini SEM utilizzando SEMI-PointRend

Timestamp: 10 marzo 2023 7:21
Nodo di origine: 2006201

Un documento tecnico intitolato "SEMI-PointRend: Improved Semiconductor Wafer Defect Classification and Segmentation as Rendering" è stato pubblicato (prestampa) dai ricercatori dell'imec, dell'Università di Ulsan e della KU Leuven.

Abstract:
“In questo studio, abbiamo applicato il metodo PointRend (Point-based Rendering) alla segmentazione dei difetti dei semiconduttori. PointRend è un algoritmo di segmentazione iterativo ispirato al rendering delle immagini nella computer grafica, un nuovo metodo di segmentazione delle immagini in grado di generare maschere di segmentazione ad alta risoluzione. Può anche essere integrato in modo flessibile nella metaarchitettura di segmentazione delle istanze comuni come Mask-RCNN e nella metaarchitettura semantica come FCN. Abbiamo implementato un modello, denominato SEMI-PointRend, per generare precise maschere di segmentazione applicando il modulo di rete neurale PointRend. In questo documento, ci concentriamo sul confronto delle previsioni di segmentazione dei difetti di SEMI-PointRend e Mask-RCNN per vari tipi di difetti (collasso di linea, ponte singolo, ponte sottile, ponte multiplo non orizzontale). Dimostriamo che SEMI-PointRend può superare Mask R-CNN fino al 18.8% in termini di segmentazione significa precisione media.

Trova il tecnico carta qui. Pubblicato nel febbraio 2023.

Hwang, MinJin, Bappaditya Dey, Enrique Dehaerne, Sandip Halder e Young-han Shin. "SEMI-PointRend: classificazione e segmentazione dei difetti dei wafer semiconduttori migliorata come rendering." arXiv preprint arXiv:2302.09569 (2023). Pubblicato da SPIE negli atti di Metrology, Inspection, and Process Control XXXVII. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.09569.

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