SEMI-PointRend: SEM 이미지의 반도체 결함 분석에서 정확도 및 상세도 향상

주사전자현미경(SEM) 이미지의 반도체 결함 분석은 반도체 제조 공정에서 중요한 부분입니다. 결함을 정확하게 감지하고 식별하는 능력은 최종 제품의 품질과 신뢰성을 보장하는 데 필수적입니다. 최근 기계 학습과 컴퓨터 비전의 발전으로 SEM 이미지의 결함을 자동으로 감지하고 분류할 수 있는 강력한 알고리즘이 개발되었습니다.

그러한 알고리즘 중 하나는 버클리 캘리포니아 대학의 연구원들이 개발한 SEMI-PointRend입니다. 이 알고리즘은 딥 러닝과 포인트 클라우드 처리를 결합하여 SEM 이미지의 결함을 정확하게 감지하고 분류합니다. 이 알고리즘은 대비가 낮거나 해상도가 낮은 이미지에서도 높은 정확도와 세부 묘사로 결함을 감지하고 분류할 수 있습니다.

알고리즘은 먼저 SEM 이미지를 이미지의 3D 표현인 포인트 클라우드로 변환하여 작동합니다. 그런 다음 딥 러닝 모델을 사용하여 포인트 클라우드를 처리하여 결함을 감지하고 분류합니다. 이 모델은 알려진 결함이 있는 대규모 SEM 이미지 데이터 세트에 대해 훈련되어 작거나 미묘한 결함도 정확하게 감지하고 분류할 수 있습니다.

이 알고리즘은 다양한 SEM 이미지에서 테스트되었으며 최대 99%의 정확도를 달성하는 것으로 나타났습니다. 이는 일반적으로 약 80%의 정확도를 갖는 기존의 결함 감지 방법보다 훨씬 높습니다. 또한 이 알고리즘은 결함을 매우 자세하게 감지하고 분류할 수 있어 결함을 보다 정확하게 분석할 수 있습니다.

전반적으로 SEMI-PointRend는 SEM 이미지의 결함을 정확하게 감지하고 분류하는 강력한 도구입니다. 높은 정확도와 세부 묘사를 달성하는 것으로 입증되어 반도체 제조업체에게 귀중한 도구가 되었습니다. 신속하고 정확하게 결함을 감지하고 분류하는 능력을 통해 반도체 제품의 품질과 신뢰성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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• 출처 : Plato Data Intelligence : 플라톤AiStream