SEMI-PointRend: Osiąganie większej dokładności i szczegółowości w analizie defektów półprzewodników na podstawie obrazów SEM

Analiza defektów półprzewodników jest ważną częścią procesu produkcyjnego układów scalonych. Wady mogą powodować różne problemy, od zmniejszonej wydajności po całkowitą awarię urządzenia. Aby mieć pewność, że powstają produkty najwyższej jakości, konieczne jest posiadanie niezawodnej i dokładnej metody wykrywania i analizowania wad. SEMI-PointRend to nowa technologia, która umożliwia większą dokładność i szczegółowość analizy defektów półprzewodników na podstawie obrazów ze skaningowego mikroskopu elektronowego (SEM).

SEMI-PointRend to system przetwarzania obrazu oparty na uczeniu maszynowym, który wykorzystuje algorytmy głębokiego uczenia się do wykrywania i analizowania defektów w urządzeniach półprzewodnikowych. Jest przeznaczony do stosowania z obrazami SEM, które zapewniają wyższą rozdzielczość niż tradycyjna mikroskopia optyczna. Dzięki zastosowaniu algorytmów głębokiego uczenia się SEMI-PointRend jest w stanie wykrywać i klasyfikować defekty z większą dokładnością i szczegółowością niż tradycyjne metody.

System działa w pierwszej kolejności poprzez wyodrębnienie cech z obrazu SEM. Funkcje te są następnie wykorzystywane do uczenia modelu głębokiego uczenia się, który następnie służy do wykrywania i klasyfikowania defektów obrazu. Model jest szkolony przy użyciu dużego zbioru danych obrazów SEM ze znanymi defektami, co pozwala na dokładne wykrywanie i klasyfikację defektów nawet na obrazach o niskim kontraście lub niskim stosunku sygnału do szumu.

SEMI-PointRend został przetestowany na wielu różnych urządzeniach półprzewodnikowych, w tym na chipach, płytkach i opakowaniach. We wszystkich przypadkach był w stanie wykryć i sklasyfikować defekty z większą dokładnością niż tradycyjne metody. Dodatkowo system był w stanie wykryć defekty niewidoczne gołym okiem, co pozwoliło na dokładniejszą analizę defektów.

Ogólnie rzecz biorąc, SEMI-PointRend to skuteczne narzędzie zwiększające dokładność i szczegółowość analizy defektów półprzewodników na podstawie obrazów SEM. Dzięki zastosowaniu algorytmów głębokiego uczenia się jest w stanie wykrywać i klasyfikować defekty z większą dokładnością niż tradycyjne metody, co pozwala na dokładniejszą analizę defektów. Technologia ta może pomóc zapewnić wytwarzanie produktów najwyższej jakości, co prowadzi do poprawy wydajności i niezawodności urządzeń półprzewodnikowych.

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