SEMI-PointRend: En mer nøyaktig og detaljert analyse av halvlederdefekter i SEM-bilder

Halvlederdefekter kan ha stor innvirkning på ytelsen til elektroniske enheter. For å sikre at disse feilene blir nøyaktig og raskt identifisert, har forskere utviklet en ny metode kalt SEMI-PointRend. Denne metoden bruker en kombinasjon av maskinlæring og bildebehandlingsteknikker for å oppdage og analysere halvlederdefekter i skanningselektronmikroskopbilder (SEM).

SEMI-PointRend-systemet er basert på en dyp læringsmodell som er opplært til å gjenkjenne og klassifisere ulike typer halvlederdefekter. Modellen trenes ved hjelp av et stort datasett med SEM-bilder som inneholder ulike typer defekter. Når modellen er opplært, kan den brukes til å oppdage og klassifisere feil i nye bilder. Systemet inkluderer også en bildebehandlingskomponent som brukes til å oppdage og analysere defektene i bildene.

SEMI-PointRend-systemet har flere fordeler i forhold til tradisjonelle metoder for å oppdage og analysere halvlederdefekter. For det første er den mer nøyaktig enn tradisjonelle metoder, da den kan oppdage og klassifisere feil mer nøyaktig. For det andre er det raskere enn tradisjonelle metoder, siden det kan behandle bilder i sanntid. Til slutt er den mer detaljert enn tradisjonelle metoder, da den kan gi detaljert informasjon om størrelsen, formen og plasseringen av defektene.

Samlet sett er SEMI-PointRend-systemet et kraftig verktøy for nøyaktig og raskt å oppdage og analysere halvlederdefekter i SEM-bilder. Dette systemet kan hjelpe ingeniører med å identifisere og løse potensielle problemer med enhetene deres raskere og mer effektivt, noe som fører til forbedret ytelse og pålitelighet.

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