ErerУлучшенный анализ дефектов полупроводников на изображениях РЭМ с использованием SEMI-PointRenderer

Переиздано Платоном

Читают: 0

Дефекты полупроводников являются важным фактором в производстве электронных компонентов. Дефекты могут привести к снижению производительности, увеличению затрат и даже отказу продукта. Таким образом, важно точно обнаруживать и анализировать дефекты полупроводников, чтобы гарантировать качество конечного продукта.

Одним из способов анализа дефектов полупроводников является использование изображений, полученных с помощью сканирующей электронной микроскопии (СЭМ). Снимки РЭМ обеспечивают детальное представление поверхности полупроводникового устройства, что позволяет обнаруживать и анализировать дефекты. Однако традиционные методы анализа СЭМ-изображений требуют больших затрат времени и труда.

Чтобы решить эту проблему, исследователи разработали новый метод под названием SEMI-PointRenderer. Этот метод использует комбинацию методов компьютерного зрения и машинного обучения для автоматического обнаружения и анализа дефектов полупроводников на изображениях SEM. Система способна идентифицировать различные типы дефектов, такие как трещины, пустоты и другие аномалии. Он также может измерять размер и форму дефектов, а также их расположение на поверхности устройства.

Было показано, что использование SEMI-PointRenderer повышает точность и скорость анализа дефектов по сравнению с традиционными методами. Это может привести к улучшению контроля качества и снижению затрат, связанных с производством полупроводников. Кроме того, систему можно использовать для выявления потенциальных источников сбоев до выпуска продукта, что позволяет принимать упреждающие корректирующие действия.

В целом, SEMI-PointRenderer обеспечивает эффективный и точный способ анализа дефектов полупроводников на изображениях РЭМ. Используя эту систему, производители могут улучшить качество своей продукции и снизить затраты, связанные с производством.