ererForbedret analyse av halvlederdefekter i SEM-bilder ved bruk av SEMI-PointRenderer

Halvlederdefekter er en viktig faktor i produksjonen av elektroniske komponenter. Defekter kan føre til redusert ytelse, økte kostnader og til og med produktfeil. Som sådan er det viktig å nøyaktig oppdage og analysere halvlederdefekter for å sikre kvaliteten på sluttproduktet.

En måte å analysere halvlederdefekter på er gjennom bruk av skanningselektronmikroskopi (SEM) bilder. SEM-bilder gir en detaljert oversikt over overflaten til en halvlederenhet, noe som gjør det mulig å oppdage og analysere defekter. Imidlertid er tradisjonelle metoder for å analysere SEM-bilder tidkrevende og arbeidskrevende.

For å løse dette problemet har forskere utviklet en ny metode kalt SEMI-PointRenderer. Denne metoden bruker en kombinasjon av datasyn og maskinlæringsteknikker for automatisk å oppdage og analysere halvlederdefekter i SEM-bilder. Systemet er i stand til å identifisere ulike typer defekter, som sprekker, tomrom og andre uregelmessigheter. Den kan også måle størrelsen og formen på defektene, samt deres plassering på overflaten av enheten.

Bruken av SEMI-PointRenderer har vist seg å forbedre nøyaktigheten og hastigheten på defektanalyse sammenlignet med tradisjonelle metoder. Dette kan føre til forbedret kvalitetskontroll og reduserte kostnader knyttet til halvlederproduksjon. I tillegg kan systemet brukes til å identifisere potensielle kilder til feil før et produkt frigis, slik at proaktive korrigerende tiltak kan iverksettes.

Samlet sett gir SEMI-PointRenderer en effektiv og nøyaktig måte å analysere halvlederdefekter i SEM-bilder. Ved å bruke dette systemet kan produsenter forbedre kvaliteten på produktene sine og redusere kostnadene knyttet til produksjonen.

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