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

반도체 결함은 전자 산업의 주요 관심사입니다. 이러한 결함을 정확하고 안정적으로 감지하고 분석하는 능력은 제품 품질과 신뢰성을 보장하는 데 필수적입니다. SEMI-PointRend는 SEM 이미지에서 반도체 결함을 보다 정확하고 자세하게 분석할 수 있는 신기술입니다.

SEMI-PointRend는 이미지 처리와 딥러닝 기술을 결합하여 SEM 이미지에서 반도체 결함을 정확하게 감지하고 분석하는 머신러닝 기반 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 크기, 모양 및 위치를 기준으로 결함을 식별하고 분류하도록 설계되었습니다. 또한 다양한 유형의 결함 간의 미묘한 차이를 감지할 수 있어 보다 정확하고 상세한 분석이 가능합니다.

알고리즘은 먼저 SEM 이미지에서 특징을 추출하여 작동합니다. 그런 다음 이러한 기능은 결함을 정확하게 감지하고 분류할 수 있는 딥 러닝 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 그런 다음 모델을 사용하여 SEM 이미지를 분석하고 존재하는 결함을 식별합니다. 그런 다음 결과는 감지된 결함 목록, 크기, 모양 및 위치가 포함된 세부 보고서를 생성하는 데 사용됩니다.

SEMI-PointRend는 SEM 이미지에서 반도체 결함을 보다 정확하고 자세하게 분석할 수 있으므로 전자 산업에 중요한 도구입니다. 이 기술은 반도체 소자에 존재하는 결함에 대한 보다 정확한 정보를 제공함으로써 제품의 품질과 신뢰성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 결함 감지 및 분석과 관련된 비용을 절감하고 프로세스 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

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• 출처 : Plato Data Intelligence : 플라톤AiStream