SEMI-PointRend: meer nauwkeurigheid en detail bereiken in de analyse van halfgeleiderdefecten op basis van SEM-afbeeldingen

Analyse van halfgeleiderdefecten is een belangrijk onderdeel van het productieproces voor geïntegreerde schakelingen. Defecten kunnen allerlei problemen veroorzaken, van verminderde prestaties tot volledige uitval van het apparaat. Om ervoor te zorgen dat producten van de hoogste kwaliteit worden geproduceerd, is het noodzakelijk om te beschikken over een betrouwbare en nauwkeurige methode voor het opsporen en analyseren van defecten. SEMI-PointRend is een nieuwe technologie die een grotere nauwkeurigheid en detail mogelijk maakt bij de analyse van halfgeleiderdefecten op basis van scanning-elektronenmicroscoopbeelden (SEM).

SEMI-PointRend is een op machine learning gebaseerd beeldverwerkingssysteem dat deep learning-algoritmen gebruikt om defecten in halfgeleiderapparaten te detecteren en analyseren. Het is ontworpen voor gebruik met SEM-beelden, die een hogere resolutie bieden dan traditionele optische microscopie. Door deep learning-algoritmen te gebruiken, kan SEMI-PointRend defecten met grotere nauwkeurigheid en detail detecteren en classificeren dan traditionele methoden.

Het systeem werkt door eerst kenmerken uit het SEM-beeld te extraheren. Deze functies worden vervolgens gebruikt om een ​​deep learning-model te trainen, dat vervolgens wordt gebruikt om defecten in de afbeelding te detecteren en te classificeren. Het model is getraind met behulp van een grote dataset van SEM-afbeeldingen met bekende defecten, waardoor het defecten nauwkeurig kan detecteren en classificeren, zelfs in afbeeldingen met een laag contrast of een lage signaal-ruisverhouding.

SEMI-PointRend is getest op een verscheidenheid aan verschillende halfgeleiderapparaten, waaronder chips, wafers en pakketten. In alle gevallen kon het defecten met grotere nauwkeurigheid detecteren en classificeren dan traditionele methoden. Bovendien kon het systeem defecten detecteren die niet zichtbaar waren voor het menselijk oog, waardoor een grondigere defectanalyse mogelijk was.

Over het geheel genomen is SEMI-PointRend een effectief hulpmiddel voor het vergroten van de nauwkeurigheid en details bij de analyse van halfgeleiderdefecten op basis van SEM-beelden. Door gebruik te maken van deep learning-algoritmen kan het defecten nauwkeuriger detecteren en classificeren dan traditionele methoden, waardoor een grondigere defectanalyse mogelijk is. Deze technologie kan ervoor zorgen dat producten van de hoogste kwaliteit worden geproduceerd, wat leidt tot verbeterde prestaties en betrouwbaarheid van halfgeleiderapparaten.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: Plato Data Intelligence: PlatoAiStream