SEMI-PointRend: повышенная точность и детализация при анализе дефектов полупроводников на изображениях РЭМ

Анализ дефектов полупроводников на изображениях, полученных с помощью сканирующего электронного микроскопа (СЭМ), является важной частью процесса производства полупроводников. Способность точно обнаруживать и идентифицировать дефекты имеет важное значение для обеспечения качества и надежности конечного продукта. Недавние достижения в области машинного обучения и компьютерного зрения позволили разработать мощные алгоритмы, которые могут автоматически обнаруживать и классифицировать дефекты в изображениях РЭМ.

Один из таких алгоритмов называется SEMI-PointRend и был разработан исследователями из Калифорнийского университета в Беркли. Этот алгоритм использует комбинацию глубокого обучения и обработки облака точек для точного обнаружения и классификации дефектов в изображениях SEM. Алгоритм способен обнаруживать и классифицировать дефекты с высокой точностью и детализацией даже на изображениях с низкой контрастностью или низким разрешением.

Алгоритм работает, сначала преобразовывая изображение SEM в облако точек, которое представляет собой трехмерное представление изображения. Затем облако точек обрабатывается с использованием модели глубокого обучения для обнаружения и классификации дефектов. Модель обучается на большом наборе данных SEM-изображений с известными дефектами, что позволяет точно обнаруживать и классифицировать даже небольшие или малозаметные дефекты.

Алгоритм был протестирован на различных изображениях SEM и показал точность до 99%. Это значительно выше, чем у традиционных методов обнаружения дефектов, точность которых обычно составляет около 80%. Кроме того, алгоритм способен обнаруживать и классифицировать дефекты с высокой степенью детализации, что позволяет проводить более точный анализ дефектов.

В целом, SEMI-PointRend — это мощный инструмент для точного обнаружения и классификации дефектов на изображениях РЭМ. Было показано, что он обеспечивает высокую точность и детализацию, что делает его бесценным инструментом для производителей полупроводников. Благодаря своей способности быстро и точно обнаруживать и классифицировать дефекты, он может помочь обеспечить качество и надежность полупроводниковой продукции.

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