SEMI-PointRend: SEM 이미지의 반도체 결함 분석 개선

반도체 제조 세계에서 결함은 장치 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 장치가 제대로 작동하는지 확인하려면 이러한 결함을 정확하게 감지하고 분석할 수 있는 것이 중요합니다. SEMI-PointRend는 이 작업을 돕기 위해 개발된 새로운 도구입니다.

SEMI-PointRend는 주사전자현미경(SEM) 이미지의 반도체 결함에 대한 향상된 분석 도구입니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하여 SEM 이미지의 결함을 감지하고 분류합니다. 이 도구는 빠르고 정확하도록 설계되어 많은 수의 이미지를 빠르게 분석할 수 있습니다. 또한 2D 및 3D 이미지 모두에서 결함을 감지할 수 있습니다.

이 도구는 먼저 SEM 이미지에서 특징을 추출하여 작동합니다. 그런 다음 이러한 기능은 기계 학습 모델을 교육하는 데 사용되며, 이 모델은 이미지의 결함을 감지하고 분류하는 데 사용됩니다. 이 모델은 보이드, 균열 및 기타 이상 현상을 포함한 광범위한 결함을 감지할 수 있습니다. 이 도구는 크기, 모양 등 각 결함에 대한 자세한 정보도 제공합니다.

SEMI-PointRend는 다양한 유형의 반도체 장치에서 테스트되었으며 매우 정확한 것으로 나타났습니다. 또한 육안으로 볼 수 없는 결함을 감지할 수 있어 반도체 제조업체에게 귀중한 도구입니다.

전반적으로 SEMI-PointRend는 SEM 이미지의 반도체 결함을 분석하는 강력한 도구입니다. 빠르고 정확하며 다양한 결함을 감지할 수 있습니다. 이는 장치가 제대로 작동하는지 확인해야 하는 반도체 제조업체에게 귀중한 도구입니다.

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• 출처 : Plato Data Intelligence : 플라톤AiStream