Análise de defeitos de semicondutores em imagens SEM usando SEMI-PointRend: uma abordagem mais precisa e detalhada

A indústria de semicondutores está em constante evolução e aprimoramento e, com ela, a necessidade de analisar defeitos em imagens de semicondutores. SEMI-PointRend é uma nova abordagem para análise de defeitos em imagens SEM que fornece resultados mais precisos e detalhados.

SEMI-PointRend é um método baseado em visão computacional para analisar defeitos em imagens SEM. Ele usa uma combinação de técnicas de processamento de imagens e algoritmos de aprendizado de máquina para detectar e classificar defeitos nas imagens. O sistema primeiro detecta os defeitos na imagem e depois os classifica de acordo com seu tipo. Isso permite uma análise mais precisa e detalhada dos defeitos.

O sistema usa uma combinação de técnicas de processamento de imagem, como detecção de bordas, extração de recursos e segmentação para detectar os defeitos. Em seguida, ele usa algoritmos de aprendizado de máquina, como máquinas de vetores de suporte e aprendizado profundo, para classificar os defeitos. Isso permite uma análise mais precisa e detalhada dos defeitos.

O sistema foi testado em uma variedade de imagens SEM e foi considerado mais preciso e detalhado do que os métodos tradicionais. É capaz de detectar e classificar defeitos com maior precisão do que os métodos tradicionais, e também é capaz de detectar defeitos que não são visíveis a olho nu.

SEMI-PointRend é uma ferramenta poderosa para analisar defeitos em imagens SEM. É capaz de fornecer resultados mais precisos e detalhados do que os métodos tradicionais e também detectar defeitos que não são visíveis a olho nu. Isto o torna uma ferramenta inestimável para a indústria de semicondutores, pois pode ajudar a identificar e resolver possíveis problemas antes que se tornem um problema.

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• Fonte: Plato Data Intelligence: PlatoAiStream