ניתוח של פגמים מוליכים למחצה בתמונות SEM באמצעות SEMI-PointRend: גישה מדויקת ומפורטת יותר

תעשיית המוליכים למחצה מתפתחת ומשתפרת כל הזמן, ואיתה גם הצורך בניתוח פגמים בתמונות מוליכים למחצה. SEMI-PointRend היא גישה חדשה לניתוח פגמים בתמונות SEM המספקת תוצאות מדויקות ומפורטות יותר.

SEMI-PointRend היא שיטה מבוססת ראייה ממוחשבת לניתוח פגמים בתמונות SEM. הוא משתמש בשילוב של טכניקות עיבוד תמונה ואלגוריתמים של למידת מכונה כדי לזהות ולסווג פגמים בתמונות. המערכת מזהה תחילה את הפגמים בתמונה, ולאחר מכן מסווגת אותם לפי סוגם. זה מאפשר ניתוח מדויק ומפורט יותר של הליקויים.

המערכת משתמשת בשילוב של טכניקות עיבוד תמונה כגון זיהוי קצה, חילוץ תכונות ופילוח כדי לזהות את הפגמים. לאחר מכן הוא משתמש באלגוריתמים של למידת מכונה כגון תמיכה במכונות וקטוריות ולמידה עמוקה כדי לסווג את הפגמים. זה מאפשר ניתוח מדויק ומפורט יותר של הליקויים.

המערכת נוסתה על מגוון תמונות SEM ונמצאה מדויקת ומפורטת יותר משיטות מסורתיות. הוא מסוגל לזהות ולסווג פגמים בדיוק גבוה יותר משיטות מסורתיות, והוא גם מסוגל לזהות פגמים שאינם נראים לעין בלתי מזוינת.

SEMI-PointRend הוא כלי רב עוצמה לניתוח פגמים בתמונות SEM. היא מסוגלת לספק תוצאות מדויקות ומפורטות יותר משיטות מסורתיות, והיא גם מסוגלת לזהות פגמים שאינם נראים לעין בלתי מזוינת. זה הופך אותו לכלי בעל ערך רב עבור תעשיית המוליכים למחצה, מכיוון שהוא יכול לעזור לזהות ולטפל בבעיות פוטנציאליות לפני שהן הופכות לבעיה.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: מודיעין נתונים אפלטון: PlatoAiStream