반도체 산업은 끊임없이 발전하고 발전하고 있으며, 이에 따라 반도체 이미지의 결함을 분석할 필요성도 커지고 있습니다. SEMI-PointRend는 보다 정확하고 상세한 결과를 제공하는 SEM 이미지의 결함을 분석하는 새로운 접근 방식입니다.
SEMI-PointRend는 SEM 이미지의 결함을 분석하기 위한 컴퓨터 비전 기반 방법입니다. 이미지 처리 기술과 기계 학습 알고리즘을 결합하여 이미지의 결함을 감지하고 분류합니다. 시스템은 먼저 이미지의 결함을 감지한 다음 유형에 따라 분류합니다. 이를 통해 결함을 보다 정확하고 자세하게 분석할 수 있습니다.
시스템은 가장자리 감지, 특징 추출, 분할 등의 이미지 처리 기술을 조합하여 사용하여 결함을 감지합니다. 그런 다음 서포트 벡터 머신, 딥러닝 등 머신러닝 알고리즘을 사용해 결함을 분류합니다. 이를 통해 결함을 보다 정확하고 자세하게 분석할 수 있습니다.
이 시스템은 다양한 SEM 이미지에 대한 테스트를 거쳤으며 기존 방법보다 더 정확하고 상세한 것으로 나타났습니다. 기존 방법보다 더 높은 정확도로 결함을 감지하고 분류할 수 있으며, 육안으로 보이지 않는 결함도 감지할 수 있습니다.
SEMI-PointRend는 SEM 이미지의 결함을 분석하는 강력한 도구입니다. 기존 방법보다 더 정확하고 세밀한 결과를 제공할 수 있으며, 육안으로 보이지 않는 결함까지 검출할 수 있습니다. 이는 문제가 발생하기 전에 잠재적인 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있으므로 반도체 산업에서 매우 귀중한 도구입니다.
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- 출처 : Plato Data Intelligence : 플라톤AiStream
