SEMI-PointRend: ottenere maggiore accuratezza e dettaglio nell'analisi dei difetti dei semiconduttori dalle immagini SEM

L'analisi dei difetti dei semiconduttori è una parte importante del processo di produzione dei circuiti integrati. I difetti possono causare una varietà di problemi, dalla riduzione delle prestazioni al completo guasto del dispositivo. Per garantire la produzione di prodotti della massima qualità, è necessario disporre di un metodo affidabile e accurato per rilevare e analizzare i difetti. SEMI-PointRend è una nuova tecnologia che consente una maggiore precisione e dettaglio nell'analisi dei difetti dei semiconduttori dalle immagini del microscopio elettronico a scansione (SEM).

SEMI-PointRend è un sistema di elaborazione delle immagini basato sull'apprendimento automatico che utilizza algoritmi di apprendimento approfondito per rilevare e analizzare i difetti nei dispositivi a semiconduttore. È progettato per essere utilizzato con immagini SEM, che forniscono una risoluzione più elevata rispetto alla microscopia ottica tradizionale. Utilizzando algoritmi di deep learning, SEMI-PointRend è in grado di rilevare e classificare i difetti con maggiore accuratezza e dettaglio rispetto ai metodi tradizionali.

Il sistema funziona estraendo prima le caratteristiche dall'immagine SEM. Queste funzionalità vengono quindi utilizzate per addestrare un modello di deep learning, che viene quindi utilizzato per rilevare e classificare i difetti nell'immagine. Il modello viene addestrato utilizzando un ampio set di dati di immagini SEM con difetti noti, che gli consente di rilevare e classificare accuratamente i difetti anche in immagini con basso contrasto o basso rapporto segnale-rumore.

SEMI-PointRend è stato testato su una varietà di diversi dispositivi semiconduttori, inclusi chip, wafer e pacchetti. In tutti i casi è stato in grado di rilevare e classificare i difetti con maggiore accuratezza rispetto ai metodi tradizionali. Inoltre, il sistema è stato in grado di rilevare difetti non visibili all'occhio umano, consentendo un'analisi dei difetti più approfondita.

Nel complesso, SEMI-PointRend è uno strumento efficace per aumentare la precisione e il dettaglio nell'analisi dei difetti dei semiconduttori dalle immagini SEM. Utilizzando algoritmi di deep learning, è in grado di rilevare e classificare i difetti con maggiore accuratezza rispetto ai metodi tradizionali, consentendo un'analisi dei difetti più approfondita. Questa tecnologia può aiutare a garantire la produzione di prodotti della massima qualità, portando a prestazioni e affidabilità migliori dei dispositivi a semiconduttore.

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• Fonte: Plato Data Intelligence: PlatoAiStream