SEMI-PointRend: Precizie și detalii îmbunătățite în analiza defectelor semiconductoarelor imaginilor SEM

Analiza defectelor de semiconductor a imaginilor cu microscopul electronic cu scanare (SEM) este o parte critică a procesului de fabricație a semiconductorilor. Capacitatea de a detecta și identifica cu acuratețe defectele este esențială pentru asigurarea calității și fiabilității produsului final. Progresele recente în învățarea automată și viziunea computerizată au permis dezvoltarea unor algoritmi puternici care pot detecta și clasifica automat defectele imaginilor SEM.

Un astfel de algoritm se numește SEMI-PointRend, care a fost dezvoltat de cercetătorii de la Universitatea din California, Berkeley. Acest algoritm folosește o combinație de învățare profundă și procesare nor de puncte pentru a detecta și clasifica cu precizie defectele imaginilor SEM. Algoritmul este capabil să detecteze și să clasifice defectele cu acuratețe și detalii ridicate, chiar și în imagini cu contrast scăzut sau rezoluție scăzută.

Algoritmul funcționează prin conversia mai întâi a imaginii SEM într-un nor de puncte, care este o reprezentare 3D a imaginii. Norul de puncte este apoi procesat folosind un model de învățare profundă pentru a detecta și clasifica defectele. Modelul este antrenat pe un set mare de date de imagini SEM cu defecte cunoscute, permițându-i să detecteze și să clasifice cu precizie chiar și defectele mici sau subtile.

Algoritmul a fost testat pe o varietate de imagini SEM și s-a dovedit că atinge o precizie de până la 99%. Aceasta este semnificativ mai mare decât metodele tradiționale de detectare a defectelor, care au de obicei o precizie de aproximativ 80%. În plus, algoritmul este capabil să detecteze și să clasifice defectele cu detalii ridicate, permițând o analiză mai precisă a defectelor.

În general, SEMI-PointRend este un instrument puternic pentru detectarea și clasificarea cu precizie a defectelor în imaginile SEM. S-a dovedit că atinge precizie și detalii ridicate, făcându-l un instrument de neprețuit pentru producătorii de semiconductori. Cu capacitatea sa de a detecta și clasifica rapid și precis defectele, poate contribui la asigurarea calității și fiabilității produselor semiconductoare.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Sursa: Inteligența datelor Platon: PlatoAiStream