SEMI-PointRend: SEM 画像の半導体欠陥解析における精度と詳細の向上

走査型電子顕微鏡 (SEM) 画像の半導体欠陥解析は、半導体製造プロセスの重要な部分です。 最終製品の品質と信頼性を確保するには、欠陥を正確に検出して識別する能力が不可欠です。 機械学習とコンピューター ビジョンの最近の進歩により、SEM 画像の欠陥を自動的に検出して分類できる強力なアルゴリズムの開発が可能になりました。

そのようなアルゴリズムの XNUMX つは SEMI-PointRend と呼ばれ、カリフォルニア大学バークレー校の研究者によって開発されました。 このアルゴリズムは、ディープ ラーニングと点群処理を組み合わせて使用​​し、SEM 画像の欠陥を正確に検出して分類します。 このアルゴリズムは、低コントラストまたは低解像度の画像でも、高精度かつ詳細に欠陥を検出および分類できます。

このアルゴリズムは、最初に SEM 画像を点群 (画像の 3D 表現) に変換することによって機能します。 次に、ディープ ラーニング モデルを使用して点群を処理し、欠陥を検出して分類します。 このモデルは、既知の欠陥を含む SEM 画像の大規模なデータセットでトレーニングされるため、小さな欠陥やわずかな欠陥であっても正確に検出して分類できます。

このアルゴリズムは、さまざまな SEM 画像でテストされており、最大 99% の精度を達成することが示されています。 これは、通常約 80% の精度を持つ従来の欠陥検出方法よりも大幅に高い値です。 さらに、このアルゴリズムは欠陥を詳細に検出および分類できるため、欠陥をより正確に分析できます。

全体として、SEMI-PointRend は、SEM 画像の欠陥を正確に検出および分類するための強力なツールです。 高い精度と詳細を実現することが証明されており、半導体メーカーにとって非常に貴重なツールとなっています。 欠陥を迅速かつ正確に検出して分類する能力により、半導体製品の品質と信頼性を確保するのに役立ちます。

• SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
• Platoblockchain。 Web3メタバースインテリジェンス。 知識の増幅。 こちらからアクセスしてください。
• 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