SEMI-PointRend: maior precisão e detalhes na análise de defeitos de semicondutores de imagens SEM

A análise de defeitos de semicondutores em imagens de microscópio eletrônico de varredura (SEM) é uma parte crítica do processo de fabricação de semicondutores. A capacidade de detectar e identificar defeitos com precisão é essencial para garantir a qualidade e confiabilidade do produto final. Avanços recentes em aprendizado de máquina e visão computacional permitiram o desenvolvimento de algoritmos poderosos que podem detectar e classificar automaticamente defeitos em imagens SEM.

Um desses algoritmos é chamado SEMI-PointRend, desenvolvido por pesquisadores da Universidade da Califórnia, Berkeley. Este algoritmo usa uma combinação de aprendizado profundo e processamento de nuvem de pontos para detectar e classificar com precisão defeitos em imagens SEM. O algoritmo é capaz de detectar e classificar defeitos com alta precisão e detalhes, mesmo em imagens com baixo contraste ou baixa resolução.

O algoritmo funciona primeiro convertendo a imagem SEM em uma nuvem de pontos, que é uma representação 3D da imagem. A nuvem de pontos é então processada usando um modelo de aprendizagem profunda para detectar e classificar os defeitos. O modelo é treinado em um grande conjunto de dados de imagens SEM com defeitos conhecidos, permitindo detectar e classificar com precisão até mesmo defeitos pequenos ou sutis.

O algoritmo foi testado em uma variedade de imagens SEM e demonstrou atingir uma precisão de até 99%. Isto é significativamente maior do que os métodos tradicionais de detecção de defeitos, que normalmente têm uma precisão de cerca de 80%. Além disso, o algoritmo é capaz de detectar e classificar defeitos com alto detalhamento, permitindo uma análise mais precisa dos defeitos.

No geral, SEMI-PointRend é uma ferramenta poderosa para detectar e classificar com precisão defeitos em imagens SEM. Foi demonstrado que ele atinge alta precisão e detalhes, tornando-o uma ferramenta inestimável para fabricantes de semicondutores. Com sua capacidade de detectar e classificar defeitos com rapidez e precisão, pode ajudar a garantir a qualidade e a confiabilidade dos produtos semicondutores.

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• Fonte: Plato Data Intelligence: PlatoAiStream