ererSEMI-PointRenderer を使用した SEM 画像の半導体欠陥解析の改善

半導体の欠陥は、電子部品の製造において重要な要素です。 欠陥は、パフォーマンスの低下、コストの増加、さらには製品の故障につながる可能性があります。 このように、最終製品の品質を確保するためには、半導体の欠陥を正確に検出して分析することが重要です。

半導体の欠陥を分析する XNUMX つの方法は、走査型電子顕微鏡 (SEM) 画像を使用することです。 SEM 画像は、半導体デバイスの表面の詳細なビューを提供し、欠陥の検出と分析を可能にします。 ただし、SEM 画像を分析する従来の方法は、時間と労力がかかります。

この問題に対処するために、研究者は SEMI-PointRenderer と呼ばれる新しい方法を開発しました。 この方法では、コンピューター ビジョンと機械学習の手法を組み合わせて使用​​し、SEM 画像内の半導体の欠陥を自動的に検出して分析します。 このシステムは、亀裂、ボイド、その他の異常など、さまざまなタイプの欠陥を特定できます。 また、欠陥のサイズと形状、およびデバイスの表面上の位置も測定できます。

SEMI-PointRenderer を使用すると、従来の方法に比べて欠陥解析の精度と速度が向上することが示されています。 これにより、品質管理が改善され、半導体製造に関連するコストが削減されます。 さらに、このシステムを使用して、製品がリリースされる前に潜在的な障害の原因を特定できるため、積極的な是正措置を講じることができます。

全体として、SEMI-PointRenderer は、SEM 画像内の半導体欠陥を分析するための効率的かつ正確な方法を提供します。 このシステムを使用することで、メーカーは製品の品​​質を向上させ、生産に関連するコストを削減できます。

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• 出典：プラトンデータインテリジェンス： プラトンアイストリーム