SEMI-PointRend: ניתוח מדויק ומפורט יותר של פגמי מוליכים למחצה בתמונות SEM

לפגמים במוליכים למחצה יכולה להיות השפעה גדולה על הביצועים של מכשירים אלקטרוניים. כדי להבטיח שפגמים אלו מזוהים בצורה מדויקת ומהירה, חוקרים פיתחו שיטה חדשה בשם SEMI-PointRend. שיטה זו משתמשת בשילוב של למידת מכונה וטכניקות עיבוד תמונה כדי לזהות ולנתח פגמים מוליכים למחצה בסריקת תמונות במיקרוסקופ אלקטרוני (SEM).

מערכת SEMI-PointRend מבוססת על מודל למידה עמוקה שהוכשר לזהות ולסווג סוגים שונים של פגמים מוליכים למחצה. המודל מאומן באמצעות מערך נתונים גדול של תמונות SEM המכילות סוגים שונים של פגמים. לאחר הכשרה של הדגם, ניתן להשתמש בו כדי לזהות ולסווג פגמים בתמונות חדשות. המערכת כוללת גם רכיב עיבוד תמונה המשמש לאיתור וניתוח הפגמים בתמונות.

למערכת SEMI-PointRend מספר יתרונות על פני שיטות מסורתיות לאיתור וניתוח פגמים במוליכים למחצה. ראשית, הוא מדויק יותר משיטות מסורתיות, מכיוון שהוא יכול לזהות ולסווג פגמים בצורה מדויקת יותר. שנית, הוא מהיר יותר משיטות מסורתיות, מכיוון שהוא יכול לעבד תמונות בזמן אמת. לבסוף, הוא מפורט יותר משיטות מסורתיות, מכיוון שהוא יכול לספק מידע מפורט על הגודל, הצורה והמיקום של הפגמים.

בסך הכל, מערכת SEMI-PointRend היא כלי רב עוצמה לאיתור וניתוח מדויק ומהיר של פגמים מוליכים למחצה בתמונות SEM. מערכת זו יכולה לעזור למהנדסים לזהות ולטפל בבעיות פוטנציאליות במכשירים שלהם בצורה מהירה ויעילה יותר, מה שמוביל לשיפור הביצועים והאמינות.

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