erer ניתוח משופר של פגמי מוליכים למחצה בתמונות SEM באמצעות SEMI-PointRenderer

פגמים במוליכים למחצה הם גורם חשוב בייצור רכיבים אלקטרוניים. פגמים עלולים להוביל לירידה בביצועים, להגדלת העלויות ואפילו לכשל במוצר. ככזה, חשוב לזהות ולנתח במדויק פגמים במוליכים למחצה על מנת להבטיח את איכות המוצר הסופי.

אחת הדרכים לנתח פגמים במוליכים למחצה היא באמצעות שימוש בתמונות מיקרוסקופ אלקטרוני (SEM). תמונות SEM מספקות תצוגה מפורטת של פני השטח של התקן מוליכים למחצה, המאפשרות זיהוי וניתוח של פגמים. עם זאת, שיטות מסורתיות לניתוח תמונות SEM גוזלות זמן ועבודה.

כדי לטפל בבעיה זו, חוקרים פיתחו שיטה חדשה בשם SEMI-PointRenderer. שיטה זו משתמשת בשילוב של ראייה ממוחשבת וטכניקות למידת מכונה כדי לזהות ולנתח באופן אוטומטי פגמים מוליכים למחצה בתמונות SEM. המערכת מסוגלת לזהות סוגים שונים של פגמים, כגון סדקים, חללים וחריגות אחרות. זה יכול גם למדוד את הגודל והצורה של הפגמים, כמו גם את מיקומם על פני המכשיר.

הוכח שהשימוש ב-SEMI-PointRenderer משפר את הדיוק והמהירות של ניתוח פגמים בהשוואה לשיטות מסורתיות. זה יכול להוביל לשיפור בקרת האיכות ולהפחתת עלויות הקשורות לייצור מוליכים למחצה. בנוסף, המערכת יכולה לשמש לזיהוי מקורות כשל פוטנציאליים לפני שחרור מוצר, מה שמאפשר לנקוט בפעולה מתקנת יזומה.

בסך הכל, SEMI-PointRenderer מספק דרך יעילה ומדויקת לנתח פגמים של מוליכים למחצה בתמונות SEM. על ידי שימוש במערכת זו, היצרנים יכולים לשפר את איכות המוצרים שלהם ולהפחית עלויות הכרוכות בייצור.

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