SEMI-PointRend: повышение точности и детализации при анализе дефектов полупроводников по изображениям, полученным РЭМ

Анализ дефектов полупроводников является важной частью процесса производства интегральных схем. Дефекты могут вызвать самые разные проблемы: от снижения производительности до полного выхода устройства из строя. Чтобы обеспечить выпуск продукции высочайшего качества, необходимо иметь надежный и точный метод обнаружения и анализа дефектов. SEMI-PointRend — это новая технология, которая обеспечивает повышенную точность и детализацию анализа дефектов полупроводников по изображениям сканирующего электронного микроскопа (СЭМ).

SEMI-PointRend — это система обработки изображений на основе машинного обучения, которая использует алгоритмы глубокого обучения для обнаружения и анализа дефектов в полупроводниковых устройствах. Он предназначен для использования с изображениями СЭМ, которые обеспечивают более высокое разрешение, чем традиционная оптическая микроскопия. Используя алгоритмы глубокого обучения, SEMI-PointRend способен обнаруживать и классифицировать дефекты с большей точностью и детализацией, чем традиционные методы.

Система работает, сначала извлекая особенности из изображения SEM. Эти функции затем используются для обучения модели глубокого обучения, которая затем используется для обнаружения и классификации дефектов изображения. Модель обучается с использованием большого набора данных СЭМ-изображений с известными дефектами, что позволяет ей точно обнаруживать и классифицировать дефекты даже на изображениях с низкой контрастностью или низким соотношением сигнал/шум.

SEMI-PointRend был протестирован на различных полупроводниковых устройствах, включая чипы, пластины и корпуса. Во всех случаях он смог обнаружить и классифицировать дефекты с большей точностью, чем традиционные методы. Кроме того, система смогла обнаружить дефекты, невидимые человеческому глазу, что позволило провести более тщательный анализ дефектов.

В целом, SEMI-PointRend — эффективный инструмент для повышения точности и детализации анализа дефектов полупроводников по изображениям, полученным с помощью СЭМ. Используя алгоритмы глубокого обучения, он способен обнаруживать и классифицировать дефекты с большей точностью, чем традиционные методы, что позволяет проводить более тщательный анализ дефектов. Эта технология может помочь обеспечить производство продукции высочайшего качества, что приведет к повышению производительности и надежности полупроводниковых устройств.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: Plato Data Intelligence: ПлатонAiStream