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

Halvlederdefekter er en stor bekymring for elektronikkindustrien. Evnen til nøyaktig og pålitelig å oppdage og analysere disse defektene er avgjørende for å sikre produktkvalitet og pålitelighet. SEMI-PointRend er en ny teknologi som muliggjør mer nøyaktig og detaljert analyse av halvlederdefekter i SEM-bilder.

SEMI-PointRend er en maskinlæringsbasert algoritme som bruker en kombinasjon av bildebehandling og dyplæringsteknikker for nøyaktig å oppdage og analysere halvlederdefekter i SEM-bilder. Algoritmen er designet for å identifisere og klassifisere defekter basert på deres størrelse, form og plassering. Den kan også oppdage subtile forskjeller mellom ulike typer defekter, noe som muliggjør mer nøyaktig og detaljert analyse.

Algoritmen fungerer ved først å trekke ut funksjoner fra SEM-bildene. Disse funksjonene brukes deretter til å trene en dyp læringsmodell som nøyaktig kan oppdage og klassifisere defekter. Modellen brukes deretter til å analysere SEM-bildene og identifisere eventuelle mangler. Resultatene brukes deretter til å generere en detaljert rapport som inkluderer en liste over oppdagede defekter, deres størrelse, form og plassering.

SEMI-PointRend er et viktig verktøy for elektronikkindustrien da det muliggjør mer nøyaktig og detaljert analyse av halvlederdefekter i SEM-bilder. Denne teknologien kan bidra til å forbedre produktkvaliteten og påliteligheten ved å gi mer nøyaktig informasjon om defektene som finnes i halvlederenhetene. I tillegg kan det bidra til å redusere kostnadene knyttet til defektdeteksjon og analyse, samt forbedre effektiviteten til prosessen.

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