Analiza defektów półprzewodników w obrazach SEM za pomocą SEMI-PointRend: bardziej dokładne i szczegółowe podejście

Przemysł półprzewodników stale się rozwija i udoskonala, a wraz z nim potrzeba analizy defektów w obrazach półprzewodników. SEMI-PointRend to nowe podejście do analizy defektów w obrazach SEM, które zapewnia dokładniejsze i bardziej szczegółowe wyniki.

SEMI-PointRend to oparta na wizji komputerowej metoda analizy defektów w obrazach SEM. Wykorzystuje kombinację technik przetwarzania obrazu i algorytmów uczenia maszynowego do wykrywania i klasyfikowania defektów w obrazach. System najpierw wykrywa defekty w obrazie, następnie klasyfikuje je według rodzaju. Pozwala to na dokładniejszą i bardziej szczegółową analizę usterek.

W celu wykrycia defektów system wykorzystuje kombinację technik przetwarzania obrazu, takich jak wykrywanie krawędzi, ekstrakcja cech i segmentacja. Następnie wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, takie jak maszyny wektorów nośnych i głębokie uczenie się, do klasyfikowania defektów. Pozwala to na dokładniejszą i bardziej szczegółową analizę usterek.

System został przetestowany na różnych obrazach SEM i okazał się bardziej dokładny i szczegółowy niż metody tradycyjne. Potrafi wykryć i sklasyfikować defekty z większą dokładnością niż tradycyjne metody, a także potrafi wykryć defekty niewidoczne gołym okiem.

SEMI-PointRend to potężne narzędzie do analizy defektów w obrazach SEM. Jest w stanie dostarczyć dokładniejsze i bardziej szczegółowe wyniki niż tradycyjne metody, a także jest w stanie wykryć defekty, które nie są widoczne gołym okiem. Dzięki temu jest to nieocenione narzędzie dla branży półprzewodników, ponieważ może pomóc w identyfikacji i rozwiązaniu potencjalnych problemów, zanim staną się one problemem.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
• Źródło: Plato Data Intelligence: PlatonAiStream