SEMI-PointRend: SEM 이미지에서 반도체 결함 분석의 정확도와 세부 사항 향상 달성

반도체 결함 분석은 집적 회로 제조 공정의 중요한 부분입니다. 결함으로 인해 성능 저하부터 장치 전체 오류까지 다양한 문제가 발생할 수 있습니다. 최고 품질의 제품을 생산하려면 결함을 감지하고 분석하는 신뢰할 수 있고 정확한 방법이 필요합니다. SEMI-PointRend는 주사전자현미경(SEM) 이미지를 통해 반도체 결함 분석의 정확도와 세부정보를 향상시키는 신기술입니다.

SEMI-PointRend는 딥러닝 알고리즘을 활용해 반도체 소자의 결함을 검출하고 분석하는 머신러닝 기반 영상처리 시스템이다. 이는 기존 광학 현미경보다 더 높은 해상도를 제공하는 SEM 이미지와 함께 사용하도록 설계되었습니다. SEMI-PointRend는 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 기존 방법보다 더 정확하고 자세하게 결함을 감지하고 분류할 수 있습니다.

시스템은 먼저 SEM 이미지에서 특징을 추출하여 작동합니다. 그런 다음 이러한 기능은 딥 러닝 모델을 훈련하는 데 사용되며, 이 모델은 이미지의 결함을 감지하고 분류하는 데 사용됩니다. 이 모델은 결함이 알려진 대규모 SEM 이미지 데이터 세트를 사용하여 학습되므로 대비가 낮거나 신호 대 잡음비가 낮은 이미지에서도 결함을 정확하게 감지하고 분류할 수 있습니다.

SEMI-PointRend는 칩, 웨이퍼, 패키지를 포함한 다양한 반도체 장치에서 테스트되었습니다. 모든 경우에 기존 방법보다 더 정확하게 결함을 감지하고 분류할 수 있었습니다. 또한, 시스템은 사람의 눈에 보이지 않는 결함을 감지할 수 있어 보다 철저한 결함 분석이 가능해졌습니다.

전반적으로 SEMI-PointRend는 SEM 이미지를 통한 반도체 결함 분석의 정확성과 세부정보를 높이는 효과적인 도구입니다. 딥러닝 알고리즘을 활용하면 기존 방법보다 더 높은 정확도로 결함을 감지하고 분류할 수 있어 보다 철저한 결함 분석이 가능합니다. 이 기술은 최고 품질의 제품을 생산하는 데 도움을 주어 반도체 장치의 성능과 신뢰성을 향상시킵니다.

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• 출처 : Plato Data Intelligence : 플라톤AiStream