Analyse av halvlederdefekter i SEM-bilder ved bruk av SEMI-PointRend: En mer nøyaktig og detaljert tilnærming

Halvlederindustrien er i stadig utvikling og forbedring, og med det, behovet for å analysere defekter i halvlederbilder. SEMI-PointRend er en ny tilnærming til å analysere defekter i SEM-bilder som gir mer nøyaktige og detaljerte resultater.

SEMI-PointRend er en datasynsbasert metode for å analysere defekter i SEM-bilder. Den bruker en kombinasjon av bildebehandlingsteknikker og maskinlæringsalgoritmer for å oppdage og klassifisere feil i bildene. Systemet oppdager først feilene i bildet, og klassifiserer dem deretter etter deres type. Dette gir mulighet for mer nøyaktig og detaljert analyse av defektene.

Systemet bruker en kombinasjon av bildebehandlingsteknikker som kantdeteksjon, funksjonsekstraksjon og segmentering for å oppdage defektene. Den bruker deretter maskinlæringsalgoritmer som støtte vektormaskiner og dyp læring for å klassifisere defektene. Dette gir mulighet for mer nøyaktig og detaljert analyse av defektene.

Systemet har blitt testet på en rekke SEM-bilder og har vist seg å være mer nøyaktig og detaljert enn tradisjonelle metoder. Den er i stand til å oppdage og klassifisere feil med høyere nøyaktighet enn tradisjonelle metoder, og den er også i stand til å oppdage defekter som ikke er synlige for det blotte øye.

SEMI-PointRend er et kraftig verktøy for å analysere defekter i SEM-bilder. Den er i stand til å gi mer nøyaktige og detaljerte resultater enn tradisjonelle metoder, og den er også i stand til å oppdage defekter som ikke er synlige for det blotte øye. Dette gjør det til et uvurderlig verktøy for halvlederindustrien, da det kan bidra til å identifisere og adressere potensielle problemer før de blir et problem.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• Kilde: Platon Data Intelligence: PlatoAiStream