SEMI-PointRend: SEM 이미지의 반도체 결함에 대한 보다 정확하고 상세한 분석

반도체 결함은 전자 장치의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 결함을 정확하고 신속하게 식별하기 위해 연구원들은 SEMI-PointRend라는 새로운 방법을 개발했습니다. 이 방법은 기계 학습과 이미지 처리 기술을 결합하여 주사 전자 현미경(SEM) 이미지에서 반도체 결함을 감지하고 분석합니다.

SEMI-PointRend 시스템은 다양한 유형의 반도체 결함을 인식하고 분류하도록 훈련된 딥 러닝 모델을 기반으로 합니다. 이 모델은 다양한 유형의 결함이 포함된 대규모 SEM 이미지 데이터 세트를 사용하여 학습되었습니다. 모델이 훈련되면 새 이미지의 결함을 감지하고 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 시스템에는 이미지의 결함을 감지하고 분석하는 데 사용되는 이미지 처리 구성 요소도 포함되어 있습니다.

SEMI-PointRend 시스템은 반도체 결함을 감지하고 분석하는 기존 방법에 비해 몇 가지 장점이 있습니다. 첫째, 결함을 더 정확하게 감지하고 분류할 수 있기 때문에 기존 방법보다 더 정확합니다. 둘째, 실시간으로 영상을 처리할 수 있어 기존 방식보다 속도가 빠르다. 마지막으로 결함의 크기, 모양, 위치에 대한 자세한 정보를 제공할 수 있으므로 기존 방법보다 더 자세합니다.

전반적으로 SEMI-PointRend 시스템은 SEM 이미지에서 반도체 결함을 정확하고 신속하게 감지하고 분석하기 위한 강력한 도구입니다. 이 시스템은 엔지니어가 장치의 잠재적인 문제를 보다 빠르고 효율적으로 식별하고 해결하는 데 도움이 되어 성능과 안정성이 향상됩니다.

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• 출처 : Plato Data Intelligence : 플라톤AiStream