SEMI-PointRend: accuratezza e dettaglio migliorati nell'analisi dei difetti dei semiconduttori delle immagini SEM

L'analisi dei difetti dei semiconduttori delle immagini al microscopio elettronico a scansione (SEM) è una parte fondamentale del processo di produzione dei semiconduttori. La capacità di rilevare e identificare accuratamente i difetti è essenziale per garantire la qualità e l'affidabilità del prodotto finale. I recenti progressi nell’apprendimento automatico e nella visione artificiale hanno consentito lo sviluppo di potenti algoritmi in grado di rilevare e classificare automaticamente i difetti nelle immagini SEM.

Uno di questi algoritmi si chiama SEMI-PointRend, sviluppato dai ricercatori dell’Università della California, Berkeley. Questo algoritmo utilizza una combinazione di deep learning ed elaborazione di nuvole di punti per rilevare e classificare con precisione i difetti nelle immagini SEM. L'algoritmo è in grado di rilevare e classificare i difetti con elevata precisione e dettaglio, anche in immagini con basso contrasto o bassa risoluzione.

L'algoritmo funziona convertendo innanzitutto l'immagine SEM in una nuvola di punti, che è una rappresentazione 3D dell'immagine. La nuvola di punti viene quindi elaborata utilizzando un modello di deep learning per rilevare e classificare i difetti. Il modello viene addestrato su un ampio set di dati di immagini SEM con difetti noti, consentendogli di rilevare e classificare con precisione anche difetti piccoli o impercettibili.

L'algoritmo è stato testato su una varietà di immagini SEM e ha dimostrato di raggiungere una precisione fino al 99%. Questo valore è significativamente più elevato rispetto ai metodi tradizionali di rilevamento dei difetti, che in genere hanno una precisione di circa l'80%. Inoltre, l'algoritmo è in grado di rilevare e classificare i difetti con elevato dettaglio, consentendo un'analisi più accurata dei difetti.

Nel complesso, SEMI-PointRend è un potente strumento per rilevare e classificare con precisione i difetti nelle immagini SEM. È stato dimostrato che raggiunge un'elevata precisione e dettaglio, rendendolo uno strumento prezioso per i produttori di semiconduttori. Grazie alla sua capacità di rilevare e classificare i difetti in modo rapido e accurato, può contribuire a garantire la qualità e l'affidabilità dei prodotti a semiconduttori.

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• Fonte: Plato Data Intelligence: PlatoAiStream